AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
104學習
數學模型
透過建立數據與變數之間的關係，幫助企業分析問題、預測趨勢及優化決策。這項技能能將複雜現象簡化成可操作的框架，提高工作效率與準確度，尤其在金融、製造、行銷及科技領域應用廣泛。具備此能力，有助於解決實務問題，並在競爭激烈的職場中增加價值與競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧
行銷/業務 AI 超能力(三)： 動態模擬引擎 x 客戶關係自動化系統
Power BI關鍵DAX函數應用與觀念解析-下集
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Power BI 資料清理與建模
行銷/業務AI超能力(一)：報表整理X自媒體經營自動化
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Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
財會 AI 超能力：會計流程 × Apps Script 自動化（下）
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數位人資管理師認證學程將幫助你，運用e化系統的力量，將大量的人資行政瑣事效率化；利用聰明的流程再造，將員工視為內部顧客，全面提升員工體驗；最後發揮數據力，真正成為組織成功的策略夥伴！
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104資訊科技股份有限公司
敏捷專案管理師PMI-ACP
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
ERP軟體顧問師
一、「ERP軟體顧問師」是指專業管理顧問公司、ERP軟體供應商或企業內部提供企業ERP系統導入專案的技術顧問人才。此技術顧問需對於ERP系統有一定的熟悉度和掌握，能協助企業針對ERP軟體各模組做出適當參數設定，使其符合企業所需的流程。依據企業內部各功能流程，將其區分為財務模組、配銷模組、生管製造模組的顧問人才。
二、「ERP軟體顧問師」鑑定模組：
1.財務模組認證
2.配銷模組認證
3.生管製造模組認證。
三、「ERP軟體顧問師」設立目標：
1.迅速且大量的培育華人地區企業e化專業人員。
2.經由考試設計教學內容，提供學員進修管道。
3.提供企業e化所需人員：
a. 軟體參數設定。
b. 軟體使用諮詢。
中華企業資源規劃學會
ERP軟體應用師
一、「ERP軟體應用師」鑑定模組：
1.財務模組認證
2.配銷模組認證
3.生管製造模組認證。
二、本證照為企業在導入ERP系統後所需要的人才。其扮演企業內部各部門其對應的系統功能操作與諮詢的角色，因而產生相關ERP職能人才的需求。
三、「ERP軟體應用師」設立目標：
1.迅速且大量的培育華人地區企業e化專業人員。
2.經由考試設計教學內容，提供學員進修管道。
3.提供企業e化所需人員：
a. 軟體基本流程操作。
b. E化專案key users。
c. 軟體操作諮詢。
中華企業資源規劃學會
NNCSE
NNCSE（國際神經網路與計算科學工程師證照）專為具備人工智慧與神經網路技術應用能力的人才設計，涵蓋機器學習、深度學習及數據分析等核心技能，強調理論與實務結合，適合從事AI系統開發、資料科學及智能自動化領域的專業人士。透過此證照，持有者可展現其在神經網路架構設計、模型訓練與優化的專業素養，提升職場競爭力及跨領域整合能力，符合現今產業數位轉型需求。
Nortel Networks
AI應用規劃師-中級能力鑑定
經濟部為建構教訓考用創新模式正向循環帶動人才發展，充裕產業創新所需專業人才，運用專案推動產業人才能力鑑定業務，整合產官學研共同能量，建立能力鑑定體制及擴大辦理考試項目，由經濟部核發能力鑑定證書，並促進企業優先面試/聘用及加薪獲證者。 爰此，因應國內產業數位轉型發展趨勢與人才需要，策劃產業人才之能力鑑定制度，期有效引導學校或培訓機構因應產業需求規劃課程，以輔導學生就業， 縮短學用落差，同時鼓勵我國在校學生及各領域從業人員報考，引導民間機構投入培訓產業，培養符合產業及企業升級轉型所需AI應用人才，並提供企業選用優秀關鍵人才之客觀參考依據，以提升產業AI人才之素質與競爭力。
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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行銷 KPI 革命：用 Share of Model（模型佔有率）取代傳統公關觸及
【簡報很漂亮，為什麼影響力卻消失？】
許多企業的公關與行銷報告看起來依然亮眼，但實際帶來的品牌影響力與商業成果卻逐年遞減。問題不在執行力，而在衡量成功的方式，已經跟不上搜尋與決策行為的轉變。
為什麼傳統公關 KPI 已經失效
曝光、點擊與觸及人數，本質上都是人類行為指標；但在 AI 主導搜尋與決策輔助的時代，真正做出推薦與篩選的，已不再是使用者，而是模型本身。
什麼是 Share of Model（模型佔有率）
Share of Model（模型佔有率）是 AI SEO 的核心指標，定義為：在使用者詢問該品類關鍵問題時，品牌被 AI 模型列為推薦答案的頻率與權重。
為什麼這是 2026 年最真實的 GEO 指標
當零點擊搜尋成為常態，影響力已從搜尋結果頁轉移到 AI 回答層。AiPR 的目標，正是讓品牌在模型中建立穩定存在感，使 AI 在不同問法與場景下反覆選擇你。
【2026 核心洞察】
AiPR 時代，公關不再看剪報數，而是看 Share of Model。當使用者提問時，AI 有多常選擇你，才是真正的影響力指標。
更多詳細訊息👉https://www.aretedigitalsocial.com/ai%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B0%88%E5%8D%80
撰稿人：楊雅筠
審稿人：Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷CEO
如何用AI分析主管性格？用DISC模型改善向上溝通，應對不同類型上司
用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
本文目錄（點擊可快速前往）
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 著
「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
本文目錄（點擊可快速前往）
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
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問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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數位化行為改變技術與遊戲化應用 行為改變技術 大葉大學國企系
數位化行為改變技術與遊戲化應用 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
隨著數位科技與行動裝置普及，行為改變技術已廣泛結合 數位工具與遊戲化元素，以提高參與度、動機與持續性。本章將介紹數位化行為改變技術的概念、遊戲化設計原則、應用方法與實務案例，幫助學生理解如何在數位環境中有效促進行為改變。
二、數位化行為改變技術概念
1. 數位化行為改變技術（Digital Behavior Change Techniques, DBCT）
o 將傳統行為改變技術（如自我監控、社會支持、目標設定）轉化為數位形式，例如 App、穿戴裝置或線上平台。
o 優勢：可即時追蹤、提供反饋、低成本、擴散速度快。
2. 核心功能
o 即時監控：App 或穿戴裝置記錄行為數據，如步數、運動時間、睡眠時長。
o 反饋提示：根據數據提供個人化建議或提醒。
o 社群互動：線上社群、排行榜、分享功能增強社會支持。
o 目標設定與追蹤：數位平台可設定階段目標與進度追蹤。
o 激勵與獎勵：數位徽章、積分、排名或兌換獎勵。
三、遊戲化應用原則
1. 遊戲化（Gamification）定義
o 在非遊戲情境中，運用遊戲設計元素來提高行為參與與動機。
2. 主要遊戲化元素
o 積分（Points）：行為完成後累積積分，建立成就感。
o 徽章（Badges）：達成特定行為或目標時獲得徽章，提供象徵性認可。
o 排行榜（Leaderboards）：社群內行為比較，激發競爭或合作動機。
o 任務與挑戰（Quests & Challenges）：設計階段目標與挑戰，增加目標感與挑戰感。
o 即時反饋（Immediate Feedback）：即時告知使用者行為結果，增強自我效能感。
3. 遊戲化設計原則
o 目標明確：每個遊戲元素應與行為改變目標直接相關。
o 動機匹配：結合內在動機（自我成長）與外在動機（積分、獎勵）。
o 可持續性：設計長期挑戰與階段目標，避免初期興奮消退後流失。
o 社群互動：設計排行榜、團隊任務或社群互動，強化社會支持。
四、數位化行為改變技術應用流程
（一）需求分析
1. 確定目標行為（如運動、飲食、學習、環保行為）。
2. 調查目標族群使用數位平台的習慣、偏好與可接受性。
（二）技術選擇與遊戲化設計
1. 選擇數位化技術工具：App、穿戴裝置、線上平台。
2. 設計遊戲化元素：積分、徽章、排行榜、任務挑戰、即時反饋。
3. 確保元素與行為目標對齊，並結合內外在動機。
（三）實施計畫
1. 時間安排：階段性目標與長期挑戰規劃。
2. 資源配置：開發或選用數位平台、設定社群管理與數據分析。
3. 執行方式：線上推播通知、App 推薦、社群互動引導。
（四）效果評估
1. 數據追蹤：使用者行為次數、完成率、挑戰達成率、社群互動數據。
2. 問卷與心理指標：動機、自我效能、滿意度調查。
3. 前後測對比與控制組設計，分析干預效果。
五、章末重點整理
1. 數位化行為改變技術能將傳統技術轉化為可即時追蹤、互動與激勵的數位形式。
2. 遊戲化透過積分、徽章、排行榜、任務與即時反饋，提升參與動機與行為持續性。
3. 設計數位化專案需結合需求分析、技術選擇、遊戲化元素、實施計畫與效果評估。
4. 社群互動與內外在動機匹配是數位化行為改變成功的重要因素。
六、討論題
1. 選擇一個日常行為（如運動、學習或飲食），設計數位化干預方案，並納入至少三種遊戲化元素。
2. 討論內在動機與外在動機在數位化遊戲化設計中的作用與平衡。
3. 如何利用社群互動與排行榜設計，提高亞洲大學生對數位化行為改變專案的參與率？
七、案例分析
案例 6-1：校園健康運動 App 與遊戲化干預專案
• 背景：某大學學生運動不足，平均每週運動次數低於 1 次。
• 專案設計：
1. 數位化技術：運動打卡 App，結合穿戴裝置步數監控
2. 遊戲化元素：
積分：完成每日運動任務累積積分
徽章：達成週運動目標獲得徽章
排行榜：班級間比賽排行榜，激發團隊互動
任務挑戰：設定階段性目標，完成小挑戰獲得額外獎勵
3. 社群互動：App 內留言與分享功能
• 效果評估：
o 八週後平均運動次數提升至 3.5 次/週
o 自我效能問卷得分提升 28%
o 社群互動頻率與運動完成率呈正相關
• 分析重點：數位化技術與遊戲化設計結合，可提升行為參與度與持續性；社群互動在亞洲文化中增強了集體動機效果。
拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
數位行銷是什麼？
數位行銷是一種利用數位技術和網路平台進行行銷的方式，在網路上接觸更多目標受眾，從而推動品牌知名度、銷售與達成目標。相比傳統行銷，數位行銷更注重精準性和即時性，並且能更靈活地追蹤和分析效果。
有別於傳統的行銷操作，數位行銷是會在日常工作中，善用現代化的MarTech工具去執行行銷推廣、數據分析、素材製作、網站管理等項目。數位行銷的工作者，則會聚焦並持續學習、接觸新的數位工具，導入並應用在日常的工作中，在幫助公司成長的同時，也幫助自己成長。
傳統的行銷企劃，往往是負責年度的預算規劃、活動檔期規劃、實體宣傳、電視、廣播與報紙等傳統媒體廣告採購，會應用許多常見的行銷理論與方法，如SWOT分析、行銷4P等觀念。
現代的數位行銷，除了懂得傳統的行銷企劃的觀念與工作項目外，更會進一步去接觸、使用各種現代化的媒體平台，如搜尋引擎、社群平台、影音媒體平台、APP等，學習如何在多個管道中經營自然流量與付費流量，並結合現代化的行銷數據分析工具，快速且及時地去調整、優化行銷策略與行銷佈局。
為什麼企業需要數位行銷？
在這個數位化的時代，消費者的生活習慣已經大有不同，經常性地沈浸在網路世界之中，若是只透過傳統的行銷管道，如電視、廣播、報紙等，所能接觸到的客群難以有所突破，因此透過網路，無論是搜尋引擎、社群影音平台、手機應用程式去接觸到廣大的客群，都是一個現代企業都必須去進行佈局的。
此外，傳統媒體通常很難進行比較細節的數據分析，只能透過收視率、報紙銷量等資訊去推估行銷成效。然而，數位行銷則是可以在網站、應用程式進行數據的搜集，能明確地追蹤到流量與銷量等數據，並藉由這些即時且高準確性的數據，去洞察問題與方向，以最快的速度找出可以改善的面向，產出決策，進而推動公司的績效成長。
數位網路的發展，也讓企業得以突破地域的限制，透過數位行銷，將品牌、產品行銷曝光至全世界，打破距離的限制，接觸到更多目標受眾，增強企業成長的動能。
不過值得留意的是，也因為網路的快速發展，負面的形象傳播也是極為迅速，所以企業的公關形象、品牌行銷的佈局，也必須將網路的口碑也納入規劃之中，要及時察覺不好的風向或是可能的危機，提早做好因應與準備。
也正是因為數位行銷是透過新興的科技去宣傳品牌或產品服務，因此在企業中執行數位行銷的人，是必須對新科技抱持好奇、學習心態，有時甚至需要拋開傳統的行銷觀念。於是也產生了大量職缺需求，常常是新設立的單位或是新的職缺去招聘有這方面專業的人員。
數位行銷的工作者需要的技能
數位行銷人會在日常工作中，應用各種現代化的工具，去提升工作效率與成效。以下是一些情境的舉例說明：
數據搜集：傳統的行銷會倚賴收視率、報紙銷量、傳單發放量、問卷搜集等方式去推估行銷成效，但準確度難以掌握。現代的數位行銷則會透過Google Tag Manager、SDK等工具去部署程式碼，讓數據追蹤可以常態、自動化地進行。
數據彙整分析、圖表製作：傳統的行銷在執行數據分析時，常使用Excel手動去彙整數據、產生圖表，數位行銷人則懂得結合Google Analyics4與Looker Studio等MarTech工具去分析數據、自動化產生視覺化的圖表。
行銷推廣：過去的行銷會著重於電視、廣播、報紙等媒體的採購，結合一些實體活動去推廣品牌、產品。現代的數位行銷則偏重於在網路上獲客，同時經營自然流量與付費流量，如搜尋引擎優化(SEO)、社群經營、廣告投放的操作，於是進一步會去學習基本的網頁架構、語法的概念，熟悉各個廣告後台的操作，如Google ads、Facebook ads、LineLap等，並結合數據分析工具去優化行銷的操作與策略。
社群經營：數位行銷人會在各個聚集大量人群的社交平台中，為品牌經營官方帳號，例如Facebook、Instagram、Line、Threads等，熟悉每個平台的後台操作，並結合數據去判斷各個平台合適的貼文內容、形式，找出能觸及最多使用者的方式，並隨著時間與數據去學習、調整貼文的內容、時間點與受眾溝通方式等。
圖片、影音製作： 傳統的行銷在製作圖片、影音素材時，網網會使用Adobe的工具去製圖、製作影片，或是尋求美術設計師、剪輯師的協助。現代的數位行銷人則懂得善用Canva或是AI工具去快速產生圖片、影片素材，
總結來說，數位行銷的工作者會多方去接觸、學習並應用各類MarTech工具，但並非上述的每個方向都會去認識，但至少會在自己專精、熟悉的管道中，運用數位工具去提升工作效率與成效，甚至能把預算更精準地使用在對的地方。對於需要數位轉型、或是新創的企業來說，非常需要這類的人才，讓整體行銷走向，長期而言是往對的方向進行。
數位行銷工作者所需具備的特質
現代科技是持續進化的，會不斷有各種工具推陳出新，因此數位行銷的工作者會需要對新的工具、應用、事物抱持好奇心與學習心態，不去害怕接觸新的工具，甚至能在接觸新工具時，能思考這個工具在工作場景、行銷場景可以做什麼樣的應用。所以不只是『學習』，更需要有把工具『導入』與『應用』的積極度與思維，同時也需要是一個『勇於嘗試』的人，對這類工作者來說，害怕的不是犯錯，而是無法從錯誤中學習。
我要怎麼開始接觸數位行銷？
前面提到了許多數位行銷工具與應用場景，但其實不用過於害怕，對於一個剛開始接觸數位行銷的求職者而言，不一定急於馬上將所有工具都能熟悉與使用，可以先聚焦在其中一個方向的技能。
現在市面上對於各類Martech工具，已有許多『課程』可以去報名學習，除此之外，更重要的是需要一個『環境』。因此，首先在求職時，可以在104網站上以『數位行銷』、『SEO』、『廣告投放』、『社群行銷』等關鍵字進行搜尋，找出能提供自己成長舞台的職缺並投遞履歷，並在履歷中加入數位行銷人需要具備的特質。
接著在面試時，盡量多加詢問，確認這份職缺未來的工作內容，是否能聚焦在數位行銷上，同時確認公司有配置一定的預算與相應的規劃，若公司沒有配置數位行銷的主管，也至少要有導入數位工具的接受度，才能在日後的工作過程中，應用Martech工具去為提升成效，幫助公司成長的同時，也讓自己隨之成長。
數位行銷的職涯展望
在人生的過程中，難免會遇到好與不好的職場環境，但無論如何，都應該聚焦在是否能讓自己學習成長，如果確立要往數位行銷的路途上成長，那麼工作中是否能應用到MarTech工具就至關重要了。如果我們只是上過課程，但沒有在工作的過程中加以應用，那麼日久也會遺失掉這個技能。
在這個科技日新月異的年代，網路的使用者持續增加，未來企業對數位行銷人才的需求不會減少，甚至比起傳統的行銷企劃，成為這類人才能在求職的市場中更具競爭力。期望正要走上數位行銷之路的您，未來能積極、主動為公司導入數位行銷工具，在幫助企業數位轉型的過程中，也同時幫自己建立良好成長曲線，讓未來的職涯路更加順暢。
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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
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【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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為什麼我的AI特別難用？掌握五大AI職場溝通術，讓它成為你的最佳助理！
「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
從快速洞察客戶需求、整理海量用戶回饋，到撰寫全公司公告，AI 的應用潛力遠超你的想像。要解鎖這股強大的力量，關鍵就在於「精準提問」。這門課不僅僅是教你幾個指令模板，更是要建立一套屬於你的「AI 溝通邏輯」，讓您未來面對任何工作挑戰，都能舉一反三。
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Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Claude Cowork怎麼用、需要付費嗎？本文解析Cowork與Chat模式差異、桌機版使用條件、操作流程、資料夾授權及安全機制，並比較3種模型的適用情境，幫助你選擇合適的AI工作方式。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
Claude Cowork要付費訂閱嗎？怎麼使用？Claude Cowork和Chat有何不同？安全風險解析Claude Cowork介面與2種授權模式Claude Cowork怎麼用？4步驟運作原理Claude Cowork模型怎麼選？適用情境對照
前一章我們透過Connector與Skill，讓Claude能讀取外部工具資料，並依照指定流程處理任務。不過在Chat模式中，Claude的行為主要停留在對話框裡，檔案上傳、結果下載與後續整理，通常仍需要由你手動完成。本章要介紹的Cowork模式，會把Claude從對話框往你的桌機或筆電（以下簡稱本機）再推進一步。它可以在你授權的範圍內讀寫本機上的指定資料夾，並把整理好的Excel、Word、簡報等成果直接放回你的電腦。
接下來，我們會從Cowork的基本操作開始，帶你認識Cowork專屬的外掛機制，並實際建立屬於自己的外掛。同時，也會說明Cowork在執行任務時的限制，讓你在使用前能先掌握它適合處理哪些工作，以及哪些情境需要特別留意。
Claude Cowork要付費訂閱嗎？怎麼使用？
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads
Claude Cowork和Chat有何不同？安全風險解析
在操作Cowork前，我們先把它和前面介紹過的Chat模式做個對比，幫助理解兩者的定位差異。
Chat模式：適合一問一答、需要快速反饋的任務。Claude的輸出主要留在對話視窗中，檔案需要你上傳，結果也通常要由你自行下載、複製或貼到其他地方。它可以讀取你上傳的檔案，也能透過Connector取得外部資料，但不能直接到你的電腦裡讀寫檔案。
Cowork模式：適合多步驟、需要較長時間執行，或需要處理本機檔案的任務。它會自己規劃步驟、拆解任務，並在你授權的範圍內讀寫指定資料夾，最後把成果存回你的電腦。過程中你也可以隨時介入、暫停或修正。
看到這裡，你可能會有一個疑問：既然Cowork可以讀寫本機檔案，那會不會有安全風險？
實際上，Cowork並不是把Claude直接放進你的作業系統裡任意操作。Anthropic會為Cowork建立一個獨立的虛擬環境（沙盒），Claude執行的程式碼與Shell指令，都會在這個環境中運行，而不是直接作用在你的主機上。這樣做有兩個好處：第一，即使Claude在執行過程中產生錯誤檔案、安裝不必要的套件，或執行了不符合預期的指令，影響範圍也會被限制在虛擬環境內，不會直接作用在你的系統上。第二，Claude存取檔案採用白名單機制，只有你明確授權的資料夾，才會被掛載到虛擬環境中供Claude使用。換句話說，Cowork模式下的Claude雖然有手可以動，但這隻手僅能在玻璃箱內操作，而且玻璃箱只能伸進你打開的那幾個抽屜。
了解Cowork的基本定位後，接下來我們就進入Cowork介面，實際認識它的使用方式與運作機制。
Claude Cowork介面與2種授權模式
打開Claude Desktop後，將介面最上方的模式切換成Cowork，即可進入Cowork模式。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務視窗選項說明：
New task：新建一個Cowork任務的入口
Projects：管理長期專案。每個專案能有自己的指令、檔案、排程與記憶
Scheduled：管理排程任務。在這裡可以查看、編輯、暫停或執行所有定期任務
Live artifacts：所有透過Cowork建立的Live artifact都會收納在這個頁面
Dispatch：跨裝置工作流的入口，可以從手機派任務給桌機處理
Customize：管理你目前安裝的Plugin、Skill與Connector
Claude的兩種權限模式
Cowork的存取權限提供兩種設定模式：Ask before acting與Act without asking。這兩種模式的差異，會直接影響Claude在執行任務時，是否需要先停下來等待你的同意。
Ask before acting（執行前先詢問）：Claude在動作之前會依照你在Connector中設定的Tool permission權限進行判斷。如果某項能力被設定為Need approval，Claude就會在執行到該功能時停下來詢問你，等你按下「允許」後才會繼續。這個模式適合你希望針對不同外部服務保留不同權限控制的情境。
Ask before acting（執行前先詢問）：當某項能力被設定為Need approval時，Claude會在任務執行過程中等待你的允許，才繼續執行。（圖／《Claude 萬用手冊》）
Act without asking（不詢問直接執行）：當選擇此權限模式時，畫面會跳出一個確認視窗，要求你在目前這個Cowork任務中，開放所有外部服務的能力限制。也就是說，這個任務下所有Connector的Tool permission會被強制視為Always allowed，讓Claude在執行時不會中途停下來等待確認。這種模式速度較快，但相對風險也較高，只建議在你完整監看任務流程，而且工作資料皆為可信來源時使用。
Act without asking（不詢問直接執行）：系統會要求在當前Cowork任務下，將全部Connector的權限都視為Always allowed，且任務執行過程中不會再針對外部服務操作逐一詢問。（圖／《Claude 萬用手冊》）
Claude Cowork怎麼用？4步驟運作原理
Cowork和Chat模式最大的差別，在於它不是接到任務就立刻回覆，而是以Agent（執行代理人）的方式運作。你給它一個目標，它會先規劃步驟，再依照計畫執行任務，必要時，它也會在過程中停下來向你確認。整體流程可以簡化成：Plan → Review → Execute（必要時Ask）。
什麼是Agent？
Agent可以理解為一種「以目標為導向」的AI系統。它和一般我問你答的Chatbot（聊天機器人，如Chat模式）不同，Chatbot多半由使用者一步步下指令；Agent則是在目標明確、邊界清楚的前提下，主動拆解任務、安排步驟、選擇工具，並持續推進工作。Agent通常具備三個核心特性：
目標導向：使用者給的是任務目標，而不只是單一步驟指令。
自主規劃：能自行拆解多步驟流程，不需要使用者針對每一步下指令。
工具整合與判斷：能依任務需求選擇工具，並在過程中判斷下一步該做什麼，例如分類檔案、選擇輸出格式，或決定是否需要向使用者確認。
【STEP 01】Plan：先產生執行計畫
你送出任務後，Claude不會立刻開始動作，而是先分析任務目標、需要處理的檔案、可能使用的工具，以及執行順序。接著，它會列出一份可見的工作計畫，讓你知道接下來打算怎麼做。
【STEP 02】Review：檢視與介入調整
計畫出現後，Claude不會停在原地等你確認，而是會直接依照計畫中的第一步開始執行。如果發現計畫方向不符合需求，可以隨時暫停執行，或在輸入框中要求Claude修改計畫內容。
這也是Cowork和一般Chat模式很不一樣的地方，你不必等它全部做完才修正，而是可以在任務進行中即時介入。
【STEP 03】Execute：開始執行並回報進度
進入執行階段後，Claude會依照計畫逐步處理任務，並在過程中更新每一步的狀態。你可以看到它使用了哪些工具、呼叫了哪些技能、產生了哪些檔案。整個流程不是黑箱操作，而是可以追蹤、檢視與介入的工作過程。
【補充】Ask：遇到不確定情況時暫停詢問
如果執行過程中遇到模糊或需要你判斷的地方，Claude不會直接猜測後繼續做，而是會暫停下來向你確認。例如執行規則不明確、輸出格式和任務描述有衝突等，它會提出問題，等你回覆後才繼續執行。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
由於Cowork不是單純回答一句話，而是會經歷規劃、確認、執行、回報等多個階段，因此每次任務消耗的token通常會比一般Chat模式更高。任務越複雜、處理的檔案越多、執行步驟越長，模型成本也會跟著增加。因此，在使用Cowork前，除了理解它的執行流程，也要知道該怎麼選擇合適的模型。接下來，我們就來看Cowork模式中的模型選擇。
Claude Cowork模型怎麼選？適用情境對照
Cowork任務在執行過程中，Claude需要反覆判斷下一步、讀取中間結果、使用工具，並產出檔案。因此，模型選擇會直接影響三件事：執行速度、推理品質，以及配額消耗。簡單來說，模型越強，越適合處理需要複雜判斷與資料整合的任務，但通常執行速度較慢、配額消耗也較高；模型越輕量，速度和消耗量雖具優勢，但比較適合規則明確、變化較少的任務。
所以在選模型前，建議先問自己幾個問題：
這個任務需不需要複雜判斷？
如果只是批次整理、格式轉換、簡單分類，通常不需要太強的模型；若需要跨文件比對、找出隱含關聯等，就比較適合推理能力較強的模型。
檔案數量與內容長度多不多？
如果只處理少量短文件，輕量模型通常就夠用；若要讀取大量文件、長篇報告或多份資料交叉比對，就需要考慮模型的理解與整合能力。
任務流程會不會很長？
步驟越多，Claude需要判斷下一步、讀取結果、產出內容的次數也越多。這會拉長執行時間，也會增加配額消耗。
輸出結果是否為正式文件或長文本？
如果只是產生初步草稿、整理表格或固定格式摘要，可以選擇較輕量的模型；反之，要產出正式提案、長篇報告等高度精準的內容，就建議選擇能力較強的模型。
這是不是會重複執行的任務？
如果是每天、每週都會跑的排程任務，使用額度消耗會累積得很快。這類任務通常不建議一開始就使用高階模型。
也就是說，模型選擇的重點不在於越強越好，而在於是否剛好符合任務需求。下表整理Cowork介面中目前可用的三個模型系列與適用情境：
模型系列推理品質執行速度配額消耗建議使用場景Haiku系列適合簡單判斷最快最省規則明確、重複性高的任務，例如批次更名、簡單分類、欄位整理、固定格式摘要、把資料轉成指定格式Sonnet系列平衡穩定中等中等大多數日常Cowork任務，例如檔案整理、跨檔摘要、資料比對、Connector串接、產出Word/Excel/簡報初稿等Opus系列最強較慢最高需要複雜推理與整合的任務，例如大量文件交叉比對、合約條款差異分析、研究資料整理、長篇內容規劃與高品質撰寫
Cowork模型選擇的實務建議：
不確定該選哪個模型時，先用Sonnet，通常能兼顧輸出品質、執行速度與配額消耗。
任務規則越明確、格式越固定，就越可以改用Haiku以節省配額。
只有在需要跨資料推理、判斷細節或產出高品質內容時，再使用Opus。
Schedule這類定期執行的任務會累積消耗，通常不建議直接使用Opus。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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