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是在企業中針對未來人力需求做整體預估與安排,確保各部門擁有適當且足夠的人力資源,以支援組織目標的達成。透過分析現有人力結構、技能缺口與業務發展,制定招募、培訓、調度及留才策略,提升效率並降低人力成本。這項技能幫助企業在面對市場變動時,能快速調整人力配置,保持競爭力與穩定運作。
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人力規劃 學習推薦

鍾文雄 知識長

人才永續長

2022/09/18

政府與企業協力創造中高齡勞動價值
一、2022年就業市場現況與趨勢:
2022年開春以來,企業徵才動能旺盛,三月初企業開出的職缺數達到98.6萬個,三月的職缺數持續創新高,到3/31已經超越100萬個職缺數,創下104人力銀行成立26年以來的新高,另外徵才企業家數從開春的4.2萬家增加到現在的5.2萬家。從各個產業職缺的求供比來看,這種徵才旺盛的動能是普遍存在各個產業,今年將是史上企業徵才難度最高的一年。
二、台灣第一次出現年輕人求職動能年對年衰退
從主計處的勞動參與率數據來看,2021年對2020年34歲以下年輕人的勞動參與率衰退,單從12月份的年對年比較,勞動參與率數字也是衰退的;其次看到104人力銀行在求職者求職動能的三項指標,包含登入會員、更新履歷與儲存工作次數,24歲以下、學生、無經驗與一年以下工作經驗的年輕人,年對年則首次出現衰退現象。但是30歲以上求職者的動能依舊保持微幅成長。
國發會在2018年便指出,台灣勞動力面臨的挑戰是「晚進早出」與「高出低進」,台灣人才進入職場第一份工作的平均年齡是22歲,通常在58歲左右便退休。我們從55歲以上中高齡的勞動參與率來看,台灣中高齡與高年級的勞動參與率均明顯落後世界主要國家,因此中高齡與高年級勞動力的開發,有助於解決台灣企業的人才荒。
上述數據的意義顯示台灣少子化對勞動力供給的影響,政府、企業與私立人力銀行必須善用今年大缺工難得的契機,通力合作改善中高齡的任用環境,搭配政府促進中高齡任用的補助與獎勵措施,鼓勵身體健康、有意願提供專長與勞務的中高齡人才,在職場上繼續發揮專長與才能,或是重出江湖,創造工作與社會價值。
三、結論與建議
促進中高齡人才的就業,必須結公私部門共同合作,才能逐步建構青銀共融與青銀共學的職場環境,解決企業人才荒:
(一)、政府政策與法令:
1.持續獎勵與補助企業任用中高齡與高齡人才,以提升中高齡勞動參與率。
2.彈性的工作時間、工作型態、工作地點、勞動條件與職災保護。
3.提升中高齡人才職業訓練與就業力(證照/技能/職能)
4.建構中高齡人才資料庫,中央及地方盤點中高齡人才及專長技能。擴大國際合作發展,提升中高齡人才價值,並拓展海外職涯發展機會。
5.鼓勵與獎勵企業任用中高齡人才措施,從友善企業(如製造業、一般服務業、零售批發業與餐飲服務業)與職務類別(如餐飲/旅遊/美容美髮類、軍警消/保全類、操作/技術/維修類、醫療保健服務類、學術/教育/輔導類、客服/門市/業務/貿易類與傳播藝術/設計類)著手。
(二)、企業與私部門:
1.建構中高齡友善職場與環境(輔助設備/輔具、提供中高齡福利與醫療保險)。
2.透過職務再設計,如專案外包、遠距上班、混合上班、視訊會議、工作分
享、彈性或部份工時,以增加就業機會。
3.建構漸進式退休相關機制,善用政府促進中高齡任用相關獎勵措施,延續中
高齡人才的職業生涯。
4.善用中高齡技術與經驗,建立專業技術與管理知識傳承制度。
5.形塑包容與尊重多元的職場文化,建構青銀共融與青銀共學的友善職場
建議政府部門可以持續採行與擴大中高齡人才的鼓勵與獎勵措施,企業必須在任用資格條件、任用關係、工作地點與工時上採取彈性措施,才能解決人才缺口。另外企業與中高齡人才必須充分運用政府與人力銀行各項學習與求職的資源,延續中高齡人才的智慧與健康,共同為社會與企業續創人才價值。
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鍾文雄 知識長

人才永續長

2022/09/18

疫情下就業市場展望與職場趨勢
2022年第二季期間,Covid-19本土病例確診數在3萬~5萬人之間,雖然疫情嚴峻但並未影響企業徵才動能。根據104人力銀行的調查,有77%企業如常徵才,9月全站工作數來到史上新高的101.7萬個。各產業中以電子/軟體/半導體業的徵才量最大,搶才觸角從碩博士、大學擴及到高中職,「最低學歷要求為高中職」的工作數三年成長1.3倍,半導體產線多需輪班、節奏快、耐高壓等特性的人才。
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04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
使用提醒
本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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鍾文雄 知識長

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2022/07/07

運用五項彈性人才策略解決缺工問題
2022年第二季期間,Covid-19本土病例確診數在3萬~5萬人之間,雖然疫情嚴峻但並未影響企業徵才動能,企業樂觀看待台灣整體產業的發展趨勢,以及政府、民間應可有效控制疫情,整體徵才動能並沒有像前二年一樣受到疫情影響。根據104人力銀行資料庫顯示,去年5月疫情三級警戒之下的清零政策,5~6月間104全站工作數兩個月下滑約15%;今年4月工作數101.3萬個,新一波防疫政策調整為與Covid-19共存,對經濟活動的衝擊較小,6月工作數仍有99萬個,7月的全站工作數來到史上新高的101.4萬個。
【關於作者-鍾文雄老師】
一零四資訊科技股份有限公司人資長,企業人力資源主管資歷30年。歷練產業多元且跨國。對勞動法令有極深研究。
現同步擔任104高年級職涯顧問,針對勞動權益、人資領域人才晉升與企業制度建立等領域,提供一對一諮詢服務。
★ 看更多鍾文雄老師在104高年級 一對一諮詢課程
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