專案矩陣分析與應用技巧
104學習
系統分類
將複雜資訊依照一定標準整理歸類，讓資料更有條理且易於搜尋與管理。能提升工作效率，避免重複作業，並幫助團隊快速找到所需資源。這項技能對於資料分析、專案管理及文件整理尤其重要，也能強化問題解決能力與溝通協調，是職場中不可或缺的基本能力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
打造智能推薦系統：用AI搞懂客戶精準行銷
電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
【績效管理-入門】企業績效目標設定及評估
企業AI轉型實戰：用生成式AI打造高績效、低成本團隊【09/18】台中場
AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
【人才管理-入門】人資管理系統觀與重要指標
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
個人目標設定術
專案計畫與進度管制技巧
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
Google專業級機器學習工程師認證
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。
機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
微處理器與嵌入式系統應用
近年來，隨著發展，嵌入式嵌入式的應用不斷擴大。多設備設備設備設備需要嵌入式嵌入式系統來實現智能化智能化智能化，從而實現和模式系統的開發和應用帶來了更多的挑戰和機遇。
微處理器與嵌入式系統應用證照專注於培養專業人士在微處理器和嵌入式系統應用方面的技能和知識。通過這項證照的專業人士具備能夠設計、開發和應用微處理器和嵌入式系統的能力，並了解相關的硬體和軟體技術。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
人才發展管理師認證
從定義上可以發現，人才的發展涉及幾個核心議題：
（1） 什麼是「人才」？
（2） 人才最重要的特徵是什麼？
（3）一個組織之中有多少人可被定位成「人才」？
（4） 究竟什麼是「人才管理」？
（5） 如何有效進行「人才發展」工作？
（6） 如何根據公司發展策略來推動人才管理與發展的系統規劃與執行？
本班特依據上述核心議題規畫一系列課程，協助人力資源管理工作者提升辨識人才、發展養成人才及建立相關系統制度能力，強化人資角色功能進而提升組織績效。
社團法人中華人力資源管理協會
專案管理師
專案是組織進行的一個暫時性（temporary）的努力付出，在一段事先確認的時間內，運用事先決定的資源，以生產一個獨特（unique）且可以事先定義的產品、服務或結果。
專案管理是運用管理的知識、工具、和技術於專案活動上，來達成解決專案的問題或達成專案的需求。所謂管理包含領導、組織、用人、計劃及控制等五項主要工作。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
數位人資管理師-專員級認證
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！
獲得數位人資管理師-專員級認證，代表您具備以下能力
1.了解人力資源e化系統的重要元素，可協助組織判斷最合適的人力資源e化方案
2.熟悉人力資源e化系統各面向的實務操作，成為公司導入e化的最佳執行者。
3.具備基礎數據分析能力，使HR對公司的貢獻可被量化，可被管理。更可透過數據分析發現組織人才管理的關鍵問題。
104資訊科技股份有限公司
精選貼文，掌握第一手知識
「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
7個挑選 HRM人資系統的評估指南，教你如何跟老闆溝通採購，系統檢核表免費下載｜104 人資學院
又到了Q4，公司明年要編制人力資源系統預算，需要比較市面上各家系統的優缺點與收費，提出更適合公司的採購建議。身為專案負責人的 HR，知道中大型企業所需的人資系統該怎麼挑嗎？又該如何跟老闆溝通說明？由資深導入顧問歸納的 7 大關鍵一一 Check，評估系統其實並不難 (文內提供系統檢核表)
文／104人資學院
本文導覽（點選連結可快速跳至該章節閱讀）
廠商體質：人資背景為優先
系統架構與功能：考量未來發展，需全方位評估
整合與串接：HRM 為地基，連接更多企業管理系統
機敏資料加密：避免維修等原因，導致薪資情報洩漏
流程標準化：從評估、導入到教育
售後服務：因注意系統維護、版更、危機處理的應對方式
如何跟老闆溝通說明？（範例下載）
下載系統檢核表
直接下載系統檢核表
一、廠商體質：具備在地人資背景為首選，更能瞭解產業行規，並能協助優化公司作業流程
在挑選中大型企業使用的人資系統時，除了系統功能、業界評價等，有什麼是優先考量的項目呢？具備「人資背景」應為重要關鍵。為什麼具備人資背景很重要？
千人電子製造業人資經理：「曾經選了沒有相關經驗的廠商，結果導入過程很痛苦，變成自己要一直教廠商該產業的人事規則 ...」
以中大型製造業為例，電子製造業非常在意差勤管理，需找到一套能支持龐大員工人數、輪班班別複雜、跨廠區支援協作等需求的系統，這時候如果不熟悉相關產業的系統商，可能會在系統 Demo 時頻頻點頭說承諾自己能做到，而導入過程 HR 要除了得提出自己企業的需求外，還得不斷提醒勞動法規、變形工時等規則。不僅造成拉長系統上線時程，如果沒有選對廠商，在未來上線後系統用戶自己也會很辛苦，勞動法規變動時也皆需自己提出修改方向，反而造成企業維護困難。
除此之外，超過 100 位員工的中大型企業，其組織流程往往複雜、調整時需要溝通與牽涉的部門眾多，難以透過系統工具即可優化流程、制度、規範，這時候選擇具備人資知識背景的系統商更為重要。
輔佐中大型企業的系統廠商，不單單只是提供系統工具，應具備能一眼看出企業採納的作業流程的利弊，從流程改善提供建議，提出更利於企業人事管理的解決方案。以 104 為例，104人資系統的顧問團隊，具備 18 年以上的導入經驗，能協助企業在汰換人資系統期間，順勢重新整理企業組織架構、梳理 HR 部門作業流程，也同時優化全體員工的行政效率。這類型的廠商對客戶的協助才是更具有價值與效益。
二、系統架構需完善：系統不全面，導入後更累！評估中大型企業的 HRM，功能必須全方位
在挑選中大型企業使用的人資系統時，HR 可能會很困惑，市面上那麼多系統，哪一種更適合我們公司呢？基本上可從系統形式—雲代管(104獨有)、雲端SaaS、地端版來分。而104人資系統三種方案兼具，企業可依照需求自行選擇，或是由專案顧問協助評估。
系統形式地端建置軟體雲端軟體特點系統建置在公司內部之硬體設備，利用網路區隔，可在公司內部網路獨立運作。隨時隨地遠端存取、即時更新、彈性調整容量和資源。系統架構伺服器由企業自行管理，若IT、資安、機房部門建置完善，資料洩漏風險較低 。無需機房與設備維護。以104為例，採用國際領導品牌AWS，資安機制領先業界整合與介接開放客製與跨系統介接 ，適合中大型企業客製使用。若為公有雲，較無法客製與介接；若為私有雲，可選擇客製，並開放API及SSO串接各大系統。收費方式多為買斷形式。依照需求，104人資系統使用人數甚至可無上限。若為公有雲，多為訂閱形式，依照人頭數收費；若為私有雲，訂閱、買斷形式皆可，依照規模收費適合規模中大型企業，組織架構複雜的集團式企業若為公有雲，適合 100 人以下，人事規則簡易的中小型企業；私有雲則適合100人以上，人事管理複雜的中大型企業。資料整理：104人資學院
由圖表上可以看到，在評估中大型企業使用的 HRM，如能量身打造一定是最符合企業需求。但在預算有限、上線時程的壓力下，從零打造的純客製系統無非拉長評估、導入時間，系統的客製費用也嚇到不少企業主，認定「客製」=「昂貴」。但其實還有一種「套裝型」、「模組型」的人資系統，以多種功能模組、可拼裝、可接受部分客製為優勢，在有 HRM 基礎建設下開放客製，反而更適合人數正在擴編的企業，並跟隨企業需求隨時擴充。
但在找尋這類的系統時，還是需注意功能是否完整、能支持人力資源的規劃。
跨國汽車經銷大廠 HR：「過往經驗告訴我，系統功能全客製的作法未必較好，部份流程配合系統及人資作業實務會更理想、更貼近公司期待。」
一般來說 3~5年公司會考慮替換新的 HRM 系統，而 HR 在評估系統時，可以先考量這 5 年間有哪些會是企業需要發展的重點需求。以下提供除了系統功能外，中大型公司常見的 HRM 需求：
履歷串接：更多的職缺數、更多的履歷量，系統要能介接人力銀行履歷資料
資源擴充：企業未來人資發展策略如 HRD，或是有 EIP 或其他產品需求，是否能擴充相關需求
人資相關報表：通過人力資源報表，向各部門主管展示人員管理相關數據
有些 ERP 系統也會提供簡易的 HRM 功能，我們建議中大型規模的企業因優先考量專業的 HRM 系統，除了更符合各產業的人事行規與需求外，更支持中大型企業的未來發展性，以免系統跟不上企業的人力資源規劃，沒用幾年又需要找一套新系統來取代，占用 IT、總務、預算資源，適應新系統的學習成本也讓 HR 心力交瘁。
三、HRM 是企業管理地基，應能將現有系統一併整合與串接
管理中大型企業的人資系統時，HR 應該常被跨部門同仁詢問，HRM 可以用綁定企業其他系統的帳號嗎？可以整合公司原先有的 EIP 系統嗎... 這些系統整合的需求，在公司規模到達一定的人數，如果不同系統間都資料都需重新建置、每個新系統導入後都要註冊一次，一定會造成企業員工很大的困擾與反感。所以最好的做法是提前布局，評估系統時就該找能跨系統整合、串接的 HRM 系統。
以 104 人資系統架構為範例
以批發零售業為例，如果為比較基本的出勤打卡整合可以先從門禁保全、POS 機、出勤管理、排班管理、打卡工具、薪資系統作進一步的整合。餐飲業員工可使用104人資系統完成排班，到班時使用門禁保全刷卡作為上下班打卡紀錄，如果遇到加班需求，需 POS 機登入登出資料佐證，HR 可在 HRM 的出勤管理同步打卡、加班資料，再結合薪資系統計算當月薪資。如果為較進階的需求，可透過結合 EIP 的人資系統，統一由單一帳號登入 CRM、ERP 輔助銷售與進存貨管理。
由於不同的產業有不同著重的功能需求，透過 HRM 作為人員管理的地基，充份整合 HRD、履歷等人力資源需求外，透過串接的跨平台系統，整合各產業工作需求( 會議室管理、倉庫管理、物流出貨管理等等)，無需替換或導入全新的作業流程，也讓企業數位轉型的範疇更加完整。
四、首重資安！擔心駭客找漏洞或是IT維修時，員工薪資被看光光？機敏資料就該加密
過去曾有竹科企業 HR 和我們反應，公司為了避免員工被挖腳，或是薪資情報外洩，系統盡量由自己開發，或是特別選擇非雲端型系統，避免有任何外洩的風險。但有一次讓公司 IT 進行人事系統維修時，才發現員工資料沒有做加密，工程師輕易的就能瀏覽同事的薪資，或是通訊電話、地址等個資。
我們建議在在選擇 HR 系統時，一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施，機敏資料加密等方式。並且一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施，例如「如果系統要維修是你們的工程師協助嗎？」「那工程師維修的時候會看到哪些資料啊？」下方提供由 104 系統工程提出的系統安全基礎檢核：
內部主機資料交換全面採加密傳輸
維運人員採最小權限原則，僅允許使用者依工作職掌執行所需之授權存取
系統是否有身分驗證機制，密碼是否具較高安全規範與變更管理機制
建立電子資料安全管理機制，包含分級規則
資料新增修改刪除，皆可追朔操作者，並保存相關紀錄
更多系統資料安全檢核依據，請至文末下載 HRM 系統檢核表
而另一方面104資訊科技設有資安團隊，定期執行弱點掃描及源碼檢測，追蹤修補狀態，更為業界第一間獲得行動MAS標章，並同時榮獲多項資安獎項，以及獲得多重國際標準認證，包含 ISO/IEC 27001: 2013、BS 10012: 2017 及 ISO/IEC 29100: 2011 ，提供中大型成長中的企業最完善的資訊安全保障。
五、專業的系統商，導入流程與教育訓練都該標準化
評估 HR 系統時除了上述幾點外，導入流程也該是挑選的重點必要條件。
亞太區知名通訊商主管：「過去我們也曾兩次導入 HRM 系統，但皆並未導入成功，除了最終系統不符合需求外，混亂的導入流程、難以溝通的工程人員也讓我們很頭痛…」
以 104 人資系統導入流程為例，在接到客戶有系統需求時，團隊將進行制度訪談 (圖上橘色虛線部分)，當顧問評估確認系統適用於企業後，才會進行下一階段的安裝與設定... 標準化專案式導入流程，讓 HR 方便與公司回報導入進度。
建議洽詢 HR 系統時，請廠商提供該系統的上線年限、導入成功率與續約率，並且在確認功能面符合公司需求後，請廠商提出一份導入流程計畫，審慎評估系統商的導入與教育訓練經驗。
六、售後別忽略，系統維護、版更、危機處理的應對方式都得納入考量
上述幾點都符合公司需求後，恭喜你系統成功上線基本上不會有問題。但付完錢後，系統不穩定、服務窗口也無法即時協助、員工反應很難用，反而造成 HR 更大的困擾...
電子供應鏈管理處資深經理：「我們與同業推薦104系統的原因是，即使系統一開始並非百分之百符合公司需求，但沒達到的部分會想辦法在版本更新時改善，後續服務也能得到適當的回應，採納我們的意見，服務方面才是我們更重視的…」
我們建議企業可以在系統導入過程中，觀察廠商的團隊素質，例如工程人員能否將工程面的知識轉化為人資夥伴能夠理解的用語；勞動法令相關知識是否足夠、客服的服務品質是否即時解決，無需再請 IT 人員協助。並請廠商提供版更流程、維修流程，事前評估售後的窗口服務時間、服務時效、諮詢費用等，讓系統用戶沒有後顧之憂。
而104人資系統團隊在計薪週期都會安排值班團隊，隨時協助解決遇到的問題及狀況，不用擔心找不到顧問或工程人員，HR可以更有效率完成計薪！
七、如何跟老闆溝通報告？抓到老闆想聽的重點！
當您利用系統檢核表收集完一輪廠商資訊之後，心中應該有屬意的廠商或是剩下2-3間比較，這時候最多人資擔心的就是要如何跟老闆報告，為何選擇這一間廠商？上述1-6點可以慢慢讓人資分析比較，但老闆沒有時間等人資一一說明，這也是我們時常被人資詢問的問題，該如何快速讓老闆抓住重點，理解廠商優勢呢？老闆最在乎的就是成本、效率與風險。與其一一拆解各種功能，不如讓老闆先知道你做足了功課，先進行一頁總結，再精簡扼要的提供佐證資訊。下方以原本沒有人資系統，最終選擇104人資系統買斷版為例：(範例下載)
▍原因說明：依照貴司採購人資系統後想解決的問題▍ 一頁總結：我們建議選擇104人資系統 原因：價格及維護成本合理、成長擴充無虞、預計提升50%行政效率、104公司財務穩健
▍精簡說明：
功能符合：符合本公司人事管理流程，系統不斷優化，免費版更
金額費用：價格＊元，維護費＊％
相較B廠商價格低廉/相同，但功能、服務、及廠商背景為104勝出。費用優勢包含：免費版更及法令更新、人數成長擴充不額外收費、系統使用期間提供顧問諮詢服務、集團或關係企業多公司可一起使用。
▍廠商優勢：
專業導入顧問陪跑，三個月快速上線。
品牌知名度高，系統穩定發展超過20年，客戶數多且服務口碑佳。
服務團隊資深且專業，人資系統導入經驗逾20年。
資安政策嚴謹，定期執行弱點掃描及源碼檢測。
可串接104人力銀行服務(VIP履歷、薪酬平台、LMS平台)及各種第三方系統(EIP/BPM/ERP等)，且開放客製。
導入此系統，無需增加IT資源。
支援行動APP，員工使用方便。
提升50%以上行政效率，計薪時間、排班時間、考勤時間皆縮短。
104人資學院提供簡易的簡報提案範例，歡迎下載參考：簡報下載
以上簡報方向建議，讓老闆一次抓住重點與優勢，再附上您依照公司需求整理的系統比較表，讓老闆有時間時可以過目。但如果看完、比較完還是不清楚如何跟老闆說明，104的專案顧問都會依照每間公司不同需求來協助您！
最後除了上述7點外，104 顧問團隊更提供評估 HRM 系統檢核表(Checklist)，方便 HR 與採購同仁於評估階段時一一檢核。
下載系統檢核表
AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
104人資市集一站式幫你解決企業培訓，管理、AI職能、企業法遵>>
方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
免費申請試閱企業訂閱制課程！法遵、職能、AI通識課提升全員工競爭力 >> https://104ha.com/5CjvW
4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
業界最划算的企業培訓訂閱制方案！免費申請課程完整試閱 >>
超過7000+的HR都報名過的104人資學程！七大主題課程幫你系統化學習 >>
免費企業學習平台 x 培訓課程 = 零成本企業培訓自動化 >>
訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>
加入104人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >>
擔心AI讓飯碗不保？微軟研究：這10大職業最危險！
生成式AI正在重塑職場，哪些工作最有可能被AI取代？又有哪些職業仍相對安全？微軟透過20萬筆用戶與Copilot聊天機器人的對話，分析出AI在職場中的真實影響。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
本文導覽
AI最常被使用的情境AI最擅長 V.S. 不擅長的任務受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名AI對高薪工作影響最大？此份微軟報告的參考性高嗎？
隨著生成式AI技術快速發展，職場變革已成為不可逆的趨勢。微軟最新研究分析了2024年前9個月、20萬筆Copilot用戶對話紀錄，發現AI最常被應用於知識型任務，包括資訊蒐集、內容撰寫、簡單諮詢與對外溝通。
AI最常被使用的情境
根據微軟研究團隊的分析，當用戶與AI協助時，多數需求集中在閱讀、研究、撰寫等文字性任務。反映出現階段AI在處理文字、語言和資訊整理方面的強大能力。
值得關注的是，雖然使用者與AI實際執行的任務僅約有60％重疊，意味著在40％對話中，兩者並不完全吻合。也就是說，AI的實際執行角色往往是解說、教學、勸導和提供協助，而用戶多數是在尋求資訊、進行閱讀研究工作。
雖然用戶對AI的期待與AI的實際能力之間存在差距，但AI在知識型工作上的應用潛力仍然相當可觀。特別是在需要大量資訊處理和文字工作的領域，AI已展現出顯著的輔助效果。
這種使用傾向反映AI最能勝任的是支援性角色，而非全面取代。例如，行銷人員可能讓AI協助撰寫文案、彙整市場資訊；客服代表則用AI整理回覆腳本、處理常見問題。
AI最擅長 V.S. 不擅長的任務
微軟研究也發現AI在特定工作活動上表現特別出色。在用戶滿意度最高的工作類型中，內容書寫、文件編輯、資訊研究、簡單諮詢與產品評估名列前茅。
若從任務層級觀察，微軟指出以下幾種類型的工作最容易被AI「助攻」甚至「自動執行」：
文字處理：內容撰寫、簡報製作、文件編輯。
資訊彙整：市場研究、資料查詢、產品分析。
基礎諮詢：常見問題解答、產品比較、流程教學。
這些活動有幾個共通點：結構化程度高、語言為核心、可遠距完成。這使得AI可以迅速提供可用結果，且用戶滿意度高。
相對而言，AI在以下工作中的表現尚不理想：
數據分析：需要判讀多元資料並下決策。
視覺設計：涉及美感判斷與創造性。
跨部門協作與複雜溝通：需理解人際互動脈絡與非語言線索。
這顯示AI雖強大，但尚未能完全勝任需高度創意與人際敏感度的任務。
受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名
微軟研究員根據Copilot用戶對每一個回覆的「讚」或「倒讚」，計算出「AI適用性分數」（AI Applicability Score）排名，評估不同工作活動由 AI 執行或支持的難易程度。
獲得更多「讚」的任務，代表用戶滿意度較高，AI 能取代該工作的機率愈大。而分數愈大則代表受AI影響較大。
口譯員及翻譯人員以0.49的分數居首，成為最可能被AI取代的職業。
這並不令人意外，因為AI在語言翻譯任務中的表現已相當優異，Google和Amazon等科技巨頭都推出了功能強大的翻譯應用程式。
緊隨其後的是歷史學家（0.48分），研究人員指出，收集歷史資訊正是AI表現最優異的領域之一。許多Copilot用戶習慣使用聊天機器人來研究歷史或社會議題，或審查材料的正確性，這使得傳統歷史研究工作面臨巨大挑戰。
AI最可能取代的前十大職業名單：
口譯員與翻譯人員（分數：0.49）
歷史學家（0.48）
乘客服務員（0.47）
銷售人員（0.46）
作家與作者（0.45）
客戶服務代表（0.44）
電腦數值控制（CNC）工具編程人員（0.44）
電話接線員（0.42）
售票員與旅遊社員工（0.41）
廣播播報員與電台DJ（0.41）
這些職業普遍具備3種特性：
高語言密集度（如翻譯、寫作、廣播）。
重複性高或流程明確（如接線、售票）。
可被遠端工具支援，非現場執行。
AI最難取代的職業名單：
與此對比，AI最難取代的職業則集中在以下類型：
需面對面互動的照護與服務工作：如護理助理、按摩師。
需要實體操作的技術勞動：如卡車司機、屋頂工、洗碗工。
依賴高度感官或體能判斷的職業：如建築工人、維修人員。
這些工作仰賴人類的實體行動、感官知覺與情緒理解能力，目前AI尚難模擬。
研究特別指出，「AI協助性」和「AI自動執行性」存在明顯差異。
許多需要實體操作的職業雖然可以透過AI獲得資訊和建議協助，但AI幾乎無法完全自動取代人類進行實際操作。這個發現為職場轉型提供了重要啟示：即使在AI時代，人機協作仍將是主流模式。
AI對高薪工作影響最大？
微軟研究在分析AI影響與社會經濟因素的關聯性時，發現了一些令人意外的結果。首先，AI影響力與職業平均薪資的關聯度相當微弱，這打破了「高薪工作更容易被AI取代」的普遍認知。
在學歷方面，研究顯示需要大學學歷的職業確實受到AI影響較高，但各學歷層級之間存在明顯的重疊區域。這意味著AI的影響並不完全按照傳統的教育程度區分，而是取決於工作內容的性質。
此份微軟報告的參考性高嗎？
然而，研究也指出了幾個重要的限制因素。
首先，統計數據僅反映「AI已展現的能力」與「用戶確實使用」的部分，無法完全預測未來的絕對影響程度。其次，研究僅基於Copilot平台，未涵蓋所有AI產品的使用情況，可能存在樣本偏差。
更重要的是，實際的AI影響程度將高度受到後續工作內容重構和職場決策的影響。許多組織可能會選擇將AI作為輔助工具，而非完全替代人力，這將大幅影響最終的就業結構變化。
從長遠角度來看，這項研究對於處在高風險職業的工作者而言，將是一記警鐘。及早學習新技能、轉換職涯跑道或學會與AI協作，將是適應未來職場變化的關鍵策略。
（資料來源：Microsoft Research、Entrepreneur）
（原文標題：微軟最新研究：AI最可能取代的１０種職業）
延伸閱讀：
AI時代的「大裁員潮」開始了嗎？工業革命級的衝擊正在逼近
不只AI搶飯碗！Z世代成企業裁員首選 專家揭「邊緣化」五大原因
「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？
用對ChatGPT，能「多賺一份收入」？５步驟用AI打造你的副業
AI取代人力後，效率反而下滑？全球獵頭公司Korn Ferry：小心裁員的隱性成本
誰該為AI新同事負責？國際兩大調查：人資將成為「Agent Boss」
前端工程師是什麼？薪水怎破100萬？完整攻略，附：台積電前端工程師工作心得
前端(Frontend)： 給人看的（介面、使用者體驗），網頁的畫面、按鈕、圖片、排版。
前端 (Frontend)是什麼？
這是使用者直接與之互動的部分，包括網頁的設計、佈局和內容。前端開發使用的技術包括HTML、CSS和JavaScript。
舉例來說：當你打開 104人力銀行，看到的畫面就是前端工程師控制的，包含不同裝置的畫面呈現～從電腦、平板或手機觀看，都是前端工程師需要留意的。
重要元素舉例
搜尋欄：讓你輸入「軟體工程師」並按下搜尋
職缺列表：顯示各種公司和薪資範圍
登入按鈕：點擊後彈出登入視窗
應徵按鈕：點了之後，系統會幫你送出履歷
前端工程師的薪水與薪水天花板
台灣整體而言前端工程師薪水中位數落在66.8萬~81萬間，天花板推估是91.3~101.6萬。
工作年資年薪中位數推估薪水天花板職缺1年以下66.8萬94.1萬1~3年71萬91.3萬3~5年78.1萬96.7萬5~10年81萬101.6萬資料來源 104薪資情報 有效樣本：575 資料更新：2025年02月10日
如何突破前端工程師的薪水天花板
選擇對的公司/產業
選擇薪水中位數高的公司：上市櫃公司年薪中位數、外商公司，公司獲利能力好，自然同樣的時間成本，能有更好的薪水保障。
選台灣重點產業：半導體業、科技業、金融業
台積電前端工程師工作心得
以下為講座精華節錄
薪水區間？年薪約30個月，新鮮人月薪約6萬。
加班很兇嗎？加班時數看跟的專案，配合專案前進。去年自己未超過100小時
公司內用的語言較多，不同的系統專案或對接的單位不同，要學習不同的語言
怎麼進台積電？平常就有寫技術部落格、每年參加IT鐵人賽、在104經營個人品牌(SEO權重優)
同事都是哪些人？（免費領取台積電工作心得與QA精華）
看懂遊戲規則：深耕5大能力，擁有更多選擇權
1.技術能力（Technical Skills），能否寫出高品質、可維護、效能優化的前端程式，並快速學習新技術應用在工作上，也能夠帶領內部技術前進（內部 Tech Talk 或自建部落格）
程式品質：乾淨、結構清晰、DRY、KISS、SOLID
效能最佳化：頁面載入時間、CDN快取、前端壓縮技術、降低不必要的 re-render
技術廣度與深度：獨立處理 CSS、JavaScript、框架（React, Vue, Angular）等核心技術、熟悉 TypeScript、State Management（Redux, Vuex）、處理前端安全問題（如 XSS, CSRF, CORS）
2.產品與專案影響力（Project & Product Impact），能有效率地完成任務，並確保產品的品質，過程中主動優化現有系統，提出新的技術方案，提升開發效率。
專案完成度：照時程交付、主動發現並解決問題、處理緊急問題
產品價值：功能是否真的提升了使用者體驗、A/B 測試或數據分析、減少技術債，提高長期維護性
3.開發效率（Development Efficiency），高效產出高品質的程式，主動提出更有效率的開發工具或流程，寫出自動化測試（如 Jest、Cypress），減少回歸測試時間。
時間管理：需求評估準確度、根據需求合理拆分任務，安排優先順序
程式碼管理：Pull Request（PR）清楚易讀、Code Review 積極參與給出建設性回饋
Debug 能力：利用 Log、DevTools、Profiler 進行高效率的問題解決
４.團隊合作與溝通（Collaboration & Communication），與其他工程師、PM、設計師、QA、數據分析師等合作單位順暢合作。指導新人、撰寫開發文件，幫助團隊快速上手。
跨部門溝通與 PM 討論需求，提供技術可行性建議與設計師合作，確保 UI/UX 最佳化與後端工程師協作，確保 API 串接順暢Code Review幫助同事提升程式碼品質接受別人的建議，改進自己的程式碼主動性主動提出問題或改善建議在團隊會議中有效表達技術方案前端工程師 團隊合作與溝通的重要性
5.創新與影響力（Innovation & Leadership），完成自己的工作外，帶來更大的影響。有能力也主動推動團隊技術決策，如選擇新框架、優化開發流程。
技術創新：引入新技術來提升開發效率、開發內部工具，幫助團隊節省時間
技術影響力：技術社群內分享知識、開源專案或貢獻
技術領導：在團隊中擔任技術導師、帶領技術專案
關鍵重點：績效不只是寫多少行程式，而是對產品和團隊的影響
開發速度：平均完成一個 Story（使用者故事）的時間
Bug 數量：新功能上線後的 Bug 率
PR 參與度：Code Review 的次數與回饋價值
前端效能：Google Lighthouse 分數、First Contentful Paint（FCP）
使用者行為變化：某個 UI 改版後，點擊率是否提升？
能力方法技術能力深入學習前端框架、優化效能、提升可維護性產品影響力確保開發的功能有助於提升使用者體驗開發效率提高 Debug 能力、善用自動化工具團隊合作提高溝通能力、參與 Code Review、幫助同事創新影響力參與技術社群、提出技術改進方案前端工程師的5大能力
前端用的技術
HTML 負責畫出網頁結構（像骨架）
CSS 負責排版與設計（讓它變美）
JavaScript 負責互動（讓按鈕能點、內容會變）
框架和庫：如React、Vue.js和Angular，這些工具可以幫助你更高效地開發複雜的應用程式。
響應式設計：確保網站在各種裝置上都能良好顯示，通常使用CSS框架如Bootstrap。
版本控制：如Git，用於管理和協作開發
前端工程師主要合作的夥伴
1. 後端工程師（Backend Developer）
👉 負責提供 API，讓前端能夠拿資料，確保功能運作
合作範例：你要做一個「應徵按鈕」，但這個按鈕要能讓使用者點了後，系統能自動送出履歷，這時候前端需要跟後端拿 API。討論 API 的格式：你問：「我這邊需要傳哪些資料才能應徵？」後端說：「你傳 user_id、job_id 給我，我幫你送出履歷」你：「那回應結果是什麼？我要顯示成功或失敗」後端：「如果成功，我回 status: success，失敗的話會給錯誤碼」💡 前端 + 後端 = 讓網站不只是畫面，而是能「動」起來！
3. 產品經理（PM, Product Manager）👉 負責規劃產品功能，確保開發方向符合商業目標合作範例：你做完了「應徵按鈕」，但 PM 突然跟你說：「我們希望這個按鈕能讓用戶自訂求職信」這時候你得確認：「這功能會影響到後端嗎？需要修改 API 嗎？」「這會不會影響現在的 UI 設計？」「會不會讓使用者體驗變得更複雜？」💡 前端 + PM = 確保開發出來的功能，真的是「使用者需要的」！
4. 測試工程師（QA, Quality Assurance）👉 負責測試系統，確保功能正常、不出 Bug合作範例：你開發完「應徵按鈕」，但 QA 測試時發現：BUG 1： 在 iPhone 上點擊按鈕沒反應？BUG 2： 送出履歷後沒有顯示成功提示？BUG 3： 按太快的話會連送兩次履歷？💡 前端 + QA = 確保使用者「真的能順利使用」功能！
5. 數據分析師（Data Analyst）👉 負責分析使用者行為，讓前端能做出更好的優化合作範例：你做了一個「首頁推薦職缺」功能，但數據分析師告訴你：「這個區塊的點擊率只有 5%！」 → 代表 UI 可能需要調整「使用者停留時間太短」 → 可能要加上動畫或更清楚的標題「A/B 測試顯示紅色按鈕比藍色好」 → 你需要調整設計💡 前端 + 數據分析師 = 讓 UI/UX 變得更直覺、更有效！
6. 運維/系統工程師（DevOps / SRE）👉 負責網站伺服器的運行與最佳化合作範例：你的前端代碼已經寫好了，現在要部署到正式環境可能遇到的問題：網頁載入速度太慢？ → DevOps 可能會幫你設定 CDN 加速按鈕點擊後沒反應？ → 可能是伺服器資源不足，需擴充某些用戶看不到最新版本？ → DevOps 需要清理快取💡 前端 + DevOps = 確保你的程式能「穩定、安全」地運行！
夥伴主要合作內容影響前端的地方後端工程師提供 API，讓前端可以拿到資料決定資料怎麼傳遞UI/UX 設計師設計畫面，確保用戶體驗影響網頁排版、按鈕設計產品經理（PM）決定功能需求與優先順序決定要做什麼、怎麼做測試工程師（QA）測試功能，找出 Bug確保程式正常運行數據分析師提供使用者數據，幫助優化 UI影響 UI 設計與功能調整運維/系統工程師（DevOps）負責部署、效能優化確保網站運行順暢前端工程師的合作夥伴
雲端人資系統怎麼選看這篇！７大優勢分析 | 附比較表
隨著科技的迅速發展，企業人資系統逐漸向雲端轉型。相較於傳統的內部伺服器架構，雲端人資系統能夠提供更靈活的人事解決方案，滿足企業在數據存取、成本管理和系統擴展方面的需求。為什麼越來越多人選擇雲端系統？若想選擇的話，又該如何選擇系統商？
雲端系統7大優勢
雲端系統私有雲vs公有雲比較表
雲端系統推薦
解析採用雲端人資系統的7大優勢
當企業考慮引入雲端人資系統時，不僅是在於數位轉型，更是一項提升團隊管理效率的策略。選擇雲端人資系統的好處和優勢包括以下7點：
1. 效率提升與自動化，讓HR能更專注在核心事務雲端人資系統能夠自動化許多繁瑣的日常操作，如薪酬計算、出勤記錄、績效考核等。透過自動化流程減少手動操作，不僅能降低出錯的機率，也能節省與主管、員工、財務，甚至IT等部門溝通時間，讓人資部門能夠更專注於核心的人才管理策略。
2. 隨時隨地存取，適應新型態工作樣態雲端人資系統通常支援網路存取，這讓管理者和員工可以在任何地方透過網路連接使用系統。無論是在家工作、出差，還是遠端協作，雲端系統都能提供即時的資料存取，有助於提升企業內部的工作靈活性和員工滿意度。
3. 資料管理與分析，快速做出決策企業可以統一儲存和管理員工數據，並輕鬆進行數據分析。人資部門可以利用系統生成報表和分析圖表，全面掌握員工的發展趨勢和需求，從而做出更加精準的人才管理決策。雲端資料具有存取快速與分析優勢，有助於強化企業對市場變化的快速回應能力。
4. 更佳的數據安全性，資訊安全現代雲端服務提供商通常採用先進的加密技術和多層安全防護機制，保障數據的傳輸和存儲安全。公有雲提供商大多擁有專業的安全團隊和風險管理機制，私有雲則允許企業進行定制化的安全設置，從而滿足不同層級的安全需求。像是104人資系統獲得多項國際認證，行動APP更是業界第一家獲得MAS標章，定期進行弱點掃描及滲透測試，保障企業資料安全。
5. 減少IT資源負擔，版本自動更新供商負責硬體維護與更新，企業無需投入大量資源自行維護伺服器或軟體，進而降低IT負擔與成本支出。此外，雲端系統的更新通常由提供商定期進行，企業不僅能保持系統的最新版本，也無需額外安排更新計劃。
6. 支持快速擴展與成長企業在成長過程中往往需要增加人力和資源，雲端人資系統具有高度擴展性，可以隨企業的需求變化即時擴容。無論是增減使用者數量、擴充功能模組，還是整合其他系統，雲端人資系統都能迅速調整以支援業務發展需求。
7.隨時因應法規變動，避免企業違法台灣勞動法規經常變動，人資時常無法即時因應，雲端人資系統能時更新最新法規，在系統內可以即時跳出提醒，像是薪資、出勤、一例一休等。
以上7大優勢展現了雲端人資系統不僅能夠提供更靈活、效率高的解決方案，也能協助企業從數據分析和資源管理的角度，達成更具競爭力的人資管理策略，為企業創造更多價值。
了解更多104人資系統功能，並測驗貴公司適合的系統版本→https://104ha.com/RjkN5
雲端系統分為公有雲及私有雲租賃，該怎麼選擇？附上比較表
在選擇人資系統時，企業常面臨公有雲和私有雲租賃的抉擇。公有雲由第三方提供商管理，適合預算有限或需求變動頻繁的中小型企業。它具有成本效益高、可用性高等優點，但在客製化方面可能存在相對的限制。
相對地，私有雲租賃像是企業專屬的雲端架構，一樣由系統提供商代管，但因為是企業專屬使用，具有客製化彈性的優勢，特別適合對數據隱私有嚴格要求或有特殊需求的企業。在人資系統選擇上，最後應基於企業的具體需求、預算、安全要求和成長規劃來評估。對於標準化需求高、追求成本效益的企業，公有雲可能更合適；而對於需要嚴格數據管控、高度客製化的企業，私有雲租賃可能是更好的選擇。 如果HR無法深入評估，可以邀請系統商顧問幫助企業釐清需求，並權衡各方面因素，去做出最適合的決策。
私有雲租賃與公有雲比較表
比較項目 私有雲租賃人資系統 公有雲人資系統定義企業專屬的雲端架構，由系統商提供管理和維護。由系統商提供管理和維護，企業僅需支付系統費用 。成本●由於雲端架構及功能模組均由專人協助維護，因此維護費用較高。●無需購置硬體或聘請專職IT人員。●僅需支付系統費費用，投資成本較低。●無需購置硬體或聘請專職IT人員。安全性※需確認系統提供商提供高規格資安架構以104為例：●採用領導品牌AWS雲端網路服務。●資訊安全管理及個資保護通過英國標準協會(BSI) 等國際標準認證。可用性●依照不同需求功能，可能導入門檻較公有雲高 ，但客製擴展性佳。●通常搭配導入顧問全程協助。●導入門檻較低，導入效率高。●提供標準化固定模組。客製化●除基本模組外，還具有高度客製化。●可靈活配合企業內部業務流程。●通常提供出勤、排班、薪資、表單標準模組。●例行性針對特殊產業功能進行系統優化。●客製化選項較受限。符合法規●適合需要嚴格遵守數據隱私法規的企業。●系統自動檢核是否符合法規或變形工時等。●對於法規不熟悉之中小企業，系統自動檢核是否符合法規或變形工時等，避免勞檢罰單。適用對象●中大型企業●規模正在成長中●有特定需求的企業●中小型企業●公司制度符合標準法規●無特殊特殊需求的企業推薦系統104 HR Max104企業大師104人資學院整理私有雲租賃與公有雲比較表
舉例來說，一家正在成長中的零售商選擇了公有雲人資系統，目前公司人數不多，需要專注於核心業務發展，需要快速導入標準化的人事功能模組，像104企業大師，來幫助人資夥伴提升人事管理的效率。
相對地，一家金融公司則選擇了私有雲租賃人資系統，像是104 HR Max，因為其對客戶資料安全和隱私的要求極高，該公司能夠依據自身需求設置嚴格的安全防護，符合各項法規要求。
總結來說，公有雲和私有雲在人資系統中各有優缺點。公有雲適合預算有限、需要快速擴展且資料敏感性較低的企業，而私有雲租賃則適合重視資料安全性、需要高度客製化的企業。企業應根據自身需求、預算和發展規劃選擇合適的雲端人資解決方案，從而達成最佳的營運效益。
雲端人資系統首選104！全台多人使用的人資系統
104人資系統已深耕逾20年，共有3種不同版本方案選擇，目前將近7,000家企業使用，好評不斷！雲端或地端買斷版本隨企業選擇，可以依據公司規模或是否有客製需求進行評斷。
中大型企業，多元模組需求：104 HR Max
中小型企業，標準化模組需求：104企業大師
延伸閱讀：7個挑選中大型HRM人資系統的推薦指南，如何跟老闆溝通？附上系統檢核表→
AI技術如何重塑職場？主管必備的3大應對策略，掌握數位轉型關鍵，強化團隊競爭力
在人工智慧（AI）迅速崛起的時代，許多人開始反思：「AI將如何重塑工作模式？」、「未來AI技術對團隊與業務會產生哪些影響？」以及「如何在AI時代中取得優勢？」這些問題凸顯了現代職場對於AI技術的深切關注。本文將探討AI帶來的職場變革，結合AI數位轉型的優勢，為主管提供應對策略，協助他們在這波科技浪潮中把握新的職業機會。
文/104獵才顧問行銷企劃部
點擊前往關注AI相關500家企業？免應徵👉先跟HR聊聊
【本集課堂分享人物】
劉俊鴻 Darlian Liu 104高階及關鍵人才庫 顧問
📽️回顧看上集👉《AI將減少工作機會？深入解析ChatGPT如何影響未來就業趨勢》
本文導覽：
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
1. 自動化提升效率
2. 新興職業的誕生
3. 傳統職業的轉型
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度?
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機?
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
AI技術正在快速重塑我們的工作方式和職場格局，帶來了深遠的影響。從自動化流程到創新應用，AI不僅提高了工作效率，還開創了許多全新的職業機會。
1. 自動化提升效率
AI技術自動化了許多重複性和低效能的工作，解放了人力資源，使員工能夠專注於更具創造性和戰略性的任務。這種轉變不僅提高了生產力，還促進了工作滿意度。
2. 新興職業的誕生
AI技術的進步催生了許多新興職業，如數據科學家、AI工程師、機器學習專家(👉超過400個AI相關職務等你來關注)等。這些職業不僅薪資優渥，還擁有廣闊的發展前景，成為職場中的新寵。
3. 傳統職業的轉型
傳統職業在AI的影響下也在發生轉型。例如，市場營銷人員現在需要掌握數據分析和AI工具，才能在數位化時代中脫穎而出。這種轉型要求職場人士不斷更新技能，以適應新的職場需求。
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
數位轉型是指組織或企業利用數位科技重新設計業務流程、改善組織運作，並提升整體價值創造力的過程。對於主管來說，這不僅是技術的更新，更是促進團隊協作、提高效率和增強競爭力的關鍵策略。透過數位轉型，主管可以引導團隊在新技術的支持下，實現更靈活的運作模式，並在不斷變化的市場中保持優勢。
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
數據驅動的決策過程使企業能快速響應市場變化，並做出更精準的商業判斷，從而增強競爭力，提升團隊效能。
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
建立數位文化能鼓勵員工探索新技術，增強團隊的創新能力，進而促進企業整體成長和效能提升。
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
數位化流程可減少人為錯誤，加快業務運作速度，讓團隊專注於更高價值的任務，進一步提升團隊效能。
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度
利用AI技術分析顧客數據，企業可以提供個性化服務，增強顧客整體體驗與忠誠度，提升團隊在客戶關係管理中的效能。
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機
在AI時代，企業應鼓勵創新思維與實驗，探索未來的新商機，這將促進團隊的靈活性和效能，保持市場競爭力。
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
在這個快速變化的時代，保持開放心態至關重要。面對AI浪潮，主管們應鼓勵團隊勇於嘗試新技術，積極參與相關活動。這不僅能提升個人技能，還能培養團隊的創新精神，讓每位成員都能在面對挑戰時保持競爭力。
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
為了適應不斷變化的AI技術，持續學習和加入同好圈是關鍵。參加線上課程、教育平台或工作坊，並融入Facebook社團、粉絲頁或LINE專業群組，這不僅能提升專業知識，還能鼓勵團隊成員建立人脈，拓展視野，確保在職場中不斷前進。
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
在AI時代，與AI有效溝通的能力將成為職場競爭力的關鍵。主管們應該鼓勵員工學習如何使用AI工具，並強調這項技能對提高工作效率的重要性。透過掌握與AI的溝通能力，團隊將能在複雜的職場環境中脫穎而出，贏得未來的機會。
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
AI技術正在引領職場的巨大變革，帶來了無數的機遇和挑戰。職場求職者應該保持開放的心態，擁抱挑戰，持續學習，並提升溝通技巧和心理素質，才能在這波科技浪潮中找到自己的職業機會。無論未來如何變化，只要做好準備，就能在新的職業環境中找到屬於自己的位置。
【推薦關鍵人才的AI趨勢好文】
📣AI市場薪情知多少？《AI到底有多熱！從市場薪情找出你的高薪機遇》
📣AI時代會減少工作機會？《AI將減少工作機會？深入解析ChatGPT如何影響未來就業趨勢》
📣如何用AI讓你被HR看見？《用AI打破求職困境：4關鍵快速讓HR看見你的亮點》
║關鍵人才專屬AI職缺推薦║
AI 處理器設計工程師
聯發科技股份有限公司│新竹市熟悉處理器系統BUS and memory architecture、熟悉Verilog
AI software development manager
廣達電腦股份有限公司│桃園市龜山區8年以上工作資歷│C 、C++ 、Java 、Python 、JavaScriptg
電腦輔助工程CAE與AI資深工程師
緯創資通股份有限公司│台北市內湖區4年以上工作資歷│電腦輔助工程模擬技術或AI開發經驗、Dassault Systèmes、ANSYS、SIEMENS、Hexagon
數位科技處-AI人工智慧專案管理師
永豐商業銀行股份有限公司│台北市中山區具備AI相關背景知識，如CNN、RNN演算法、基礎建模方法等、具AI專案開發/管理經驗者
數位轉型服務-數據分析資深顧問
勤業眾信聯合會計師事務所│台北市信義區3年以上工作資歷│熟悉資料分析語言與框架、熟悉機器學習與深度學習等演算法建模
點擊前往關注AI相關500家企業？免應徵👉先跟HR聊聊
企業徵才│找關鍵人才
人才求職│找優質職缺
104獵才顧問 官方網站104獵才顧問 Facebook104獵才顧問 LinkedIn104獵才顧問YouTube
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
[joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
AI PM搶手！「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬，和傳統PM有什麼不同？
人工智慧產品經理AI PM（product manager），無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同？AI PM又和AI工程師有何差異？為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬？104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！不用精通程式，但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到，AI PM不見得要精寫程式，但必須懂技術，尤其要具備讓AI落地於產品的能耐；相較於傳統PM，AI PM的薪資可能多30%；年薪因專業度和年資而不同，80~150萬不難，150~250萬有機會，主管職或上市櫃公司有望超過250萬。
※更新日期：2026/08/31
文／104職涯診所Podcast
本文目錄（點擊可快速前往）
「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用 AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例 不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合 AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力 AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬 如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑 AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？ AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離
【來賓】 王之璘，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，從輔大企管系畢業之後，曾任屈臣氏儲備幹部，優仕網Youthwant業務助理、網站企劃，ABC好車網網站企劃，一路發展成為產品經理PM(Product Manager)，進入104人力銀行前後近10年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過30位夥伴負責主要的AI產品，也是104人銀行最年輕的處級主管，職涯歷程豐富。
「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用
AI PM指的是與AI相關的產品經理（Product Manager）。
不過，討論AI PM之前，必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向：一是功能導向（從0到1），把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向，負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發，例如，對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外，傳統PM特別注重用戶介面（UI/UX）的優化與改善，並根據用戶的使用數，提供回饋給開發單位。綜合來說，PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。
AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調，將AI技術應用在產品的流程或發展中。
AI PM的職責面向主要有二：首先，運用AI改善公司內部的作業流程與效率，加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如，AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度，與AI互動，快速產出產品需求文件PRD（Product Requirement Document）或設計畫面，大幅節省工程師的時間。其次，利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者，讓使用戶願意為了AI功能而付費。
AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例
以履歷表功能為例，傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」，透過增加欄位或使用文字引導，讓欄位更容易填寫，優化介面。
然而，AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如，AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表，把相關內容自動轉移到系統的欄位，節省求職者的時間。也就是說，AI能分析求職者的學經歷或社團經驗，自動產出自傳內容，或分析履歷內容有哪裡不足，對應求職者想應徵的職務，然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考，會比使用者想得更多、看得更遠，避免求職挫折、提升求職效率。
不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合
如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在：懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序，王之璘認為的優先順序為：懂技術（第一）、懂市場（第二）、能整合（第三）。
1. 技術的基礎理解（優先）：AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力，例如機器學習、深度學習、大型語言模型（LLM）或自然語言處理（NLP）等。重點不在於寫程式（Coding），而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制，做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本（例如Token的使用成本），並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。
2. 市場與商業思維（次要）：PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維，避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶，創造非用戶，甚至讓用戶願意付費。
3. 整合與溝通協作（基礎）：整合能力涉及評估AI是否可行，並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上，除了傳統PM面對的工程師和設計師之外，還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要，AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通，以避免認知落差與時間浪費。
整體來說，AI PM對於技術理解的程度，必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險，例如資料漂移或幻覺（AI產出不符合事實或使用者能力）的問題。如果AI PM了解這些限制，就能知道撰寫Prompt時，應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係，但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制，將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中，AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力，透過與AI對話，來完成網頁基礎介面設計的能力。
AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力
AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出，所謂的AI思維，指的是，具備創新的想法，一方面用在改善PM本身的工作流程，另一方面，把AI技術深入落地到產品中，這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從0到1把產品做出來，更強調如何從1到100，讓產品能夠落地。
AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬
王之璘認為，最厲害的AI PM，應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異，幾乎每週都有新的產品發表，AI PM必須像海綿一樣，持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度，能夠挖掘機會點。
反映在薪資，AI PM的月薪通常比傳統PM稍高！3到5年經驗的AI PM，月薪通常在5到6萬左右。8到10年經驗者，年薪則輕鬆破百萬，甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。
如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑
對於現任PM想轉型為AI PM，最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程，或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識，轉型會相對簡單。
對於非傳統PM背景的人，建議從生活中探索從0到1的創新思維，關注生活中的痛點，嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題，例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁，培養用AI解決問題的能力。
AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？
PM的養成大多依賴自學與應用，國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元，包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。
AI PM若有以下的產業背景也會特別加分：
1.資訊業/軟體業：幾乎是最順暢的轉型路徑，因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。
2.金融業/會計領域：這些產業接觸的數據量大，更重要的是，他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時，能夠更加嚴謹，也能快速學習複雜的商業邏輯，有助於控制成本並確保產品具體落地。
3.醫療背景：具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗，有助於快速找到與AI協作的脈絡。
在科系背景上，資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景，能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強，能夠有脈絡的調校AI的學習方向。
然而，一位頂尖優秀的AI PM，重點不在學位、也不是科系，而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格，與工程師溝通，帶領團隊開發。
AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離
總結本次討論，AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑，需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要，但只需達到理解和評估的程度，並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是，AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識，並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。
多數公司為了推動AI，提高專案效率或將AI轉化為商轉機會，對於具有AI思維和技能的PM，徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人，無需過度擔心自身背景或科系，反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。
[course_plugin api_type='course_id' title='104推薦：AI產品經理學習營' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24']
[joblist_plugin title='更多104【AI產品經理相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI&order=15&jobcat=2004003009&page=3' amount='5']
專家工作都怎麼用「AI搜尋」？3招高效提問讓AI工具幫你找資料
生成式AI的搜尋功能既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。本文示範關於AI搜尋網路知識、公司內部知識庫、專家知識的提示詞，幫助升級AI搜尋技巧，為你找到更有價值的答案。本文節錄自《職場人的生成式AI工作法》。
文／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼
本文目錄：讓AI幫你做資訊搜尋（點擊可快速前往）
1. 網路知識2. 公司知識3. 專家知識
所有管理者必須取得資訊，才能做出好決策。你還記得過去在圖書館翻找書籍的日子嗎？搜尋引擎和關鍵字觸發網路革命，做研究變得容易許多，而且更快。現在，生成式AI再次改變這個典範。管理者可以向生成式AI提問，獲得以自然語言呈現的詳盡資訊。這種方式既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。現在，不只網路搜尋可做到這點，管理者也可藉由生成式AI驅動的聊天介面，在搜尋公司內部知識庫時，獲得更多互動和個人化的體驗。生成式AI不只會找出內部文件或資料夾的連結，還能直接回答問題或是提供摘要。
將生成式AI當作助理，可以改變傳統上檢索資訊的方法，你可以利用它來取得：
1. 網路知識
與傳統瀏覽器整合時，你可以請生成式AI瀏覽網路資料，擷取重點，並於回應中直接標示出處。你可以提出複雜的問題，不只是使用關鍵字，還可把搜尋範圍縮小到特定來源，例如：新聞文章、產業報告或YouTube影片。生成式AI不但可以瀏覽多個網站的資料，甚至能快速生成摘要，大大加快你的搜尋速度。
試試看：請生成式AI就過去一年供應鏈管理技術[請自行指定技術]的最新發展做摘要，並把焦點放在優勢、挑戰和實際應用。請引用來自可靠來源[請自行指定來源]的重要研究和文章。
提醒：務必查證引用來源的可靠性
生成式AI系統有一個明顯缺點，尤其在早期階段很明顯，也就是常會捏造引用、來源，甚至整個研究和論文都是子虛烏有。為了因應這個問題，一些專門的生成式AI系統納入「謙虛」的護欄，這些機制讓AI識別並承認其局限性，明確表示找不到相關資訊或無法提供確切答案。這種方法有助於減少錯誤資訊，確保接收資訊的可靠程度和來源。然而，最終的檢查和驗證仍然是人類的責任。
另一個有用的策略是，在你的提示詞中加入「請不要捏造來源」等指示；雖然這個指示仍然無法完全消除風險。
2. 公司知識
如果生成式AI連接到公司的內部知識庫，就能快速搜尋公司內部資料庫、文件和報告。除了提供來源或連結列表，還能歸納重點，並從現有資源找出其中的關聯和發現。管理者可輸入：「就這個問題[請自行指定問題]，過去嘗試過哪些解決方案？」生成式AI會根據已有的文件找出相關資訊，並將發現精簡為條列式的重點或短文。
試試看：就技術面[請自行指定技術]的應用，要求生成式AI列出過去三年的相關項目，歸納做法上的共同點和差異。
試試看：有關[請自行指定主題]，要求生成式AI找出過去一個月內與[請自行指定對象]分享的所有檔案。
試試看：要求生成式AI找出你的同事[請自行指定指定]評論過的所有檔案。
3. 專家知識
你可以要求生成式AI把聊天紀錄和虛擬團隊討論中共享的大量訊息，轉化為有系統且易於使用的資源。如果你必須監督、參與某些專家社群或群組，共享大量有價值的知識，這一點會對你特別有幫助。你可以要求生成式AI依照副標將資訊歸類，並做總結。生成式AI可以辨識趨勢和廣泛討論問題，提供你可能想要聯絡或追蹤的活躍貢獻者名單。
生成式AI如何幫助社群管理者？
每個組織都有專家社群或群組，由一群樂於分享知識、對某個主題懷抱熱情的人組成。如果你是社群管理者，內建於軟體產品中的生成式AI模型（如Microsoft 365 Copilot for Office和Google Gemini for Workspace）可以在很多層面上幫忙：
擷取對話。要求生成式AI監控社群聊天內容，擷取其中最好的見解和學習內容。你可以在每週摘要或通訊中分享這些內容。
偵測主題。要求生成式AI識別重複出現的主題、趨勢和問題，包括拆解對話，藉此了解上下文並對訊息進行分類。
整理知識。指導生成式AI把識別出來的主題整理成有條理的表格。無論是撰寫知識庫文章、摘要報告或資料庫條目，AI都可以加入重要見解和專家意見，快速供使用者參考。
提高查找方便性。要求生成式AI將整理好的知識整合到公司內部知識庫中，使員工得以透過關鍵詞或主題輕鬆搜尋。
專家地圖。建立主題與相關專家之間的連結。要求生成式AI識別且標記在某個主題提供有價值見解的成員，以建立內部專業知識地圖。如此一來，特定主題或查詢結果可直接連結該社群中的專家。
節錄自：天下文化《職場人的生成式AI工作法：《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課》／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼 著
推薦閱讀：
打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作
用AI快速寫Email！ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成
NotebookLM更新影片摘要、中文Podcast怎麼做？3步驟生成AI語音摘要
除了ChatGPT還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析
【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧
AI超便利？人工智慧潛在的3大負面影響
文： 小婉家族研究生：卓引祈 | 工商心理實驗室
原標題：人工智慧（AI）賦能人力資源管理：是助力還是威脅？
在當前科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）正以前所未有的方式重塑各行各業，尤其是人力資源管理領域。然而，這一變革並非只有光明的一面。AI的引入雖能為繁瑣的工作帶來便利，卻也潛藏諸多隱患，可能對員工的心理健康與工作滿意度造成不利影響。
隨著人工智慧（AI）的興起，各行各業開始將人工智慧技術應用於工作中，並有許多相關的利弊討論。對於工作繁重、面向多元的人力資源管理者，AI的應用可以帶來許多便利。然而，使用AI時，有哪些潛在的影響可能導致人力資源管理實踐產生負面影響？
首先，從人工智慧的演算法的三大特徵，即時性、全面性、不透明性，來探討可能對員工造成潛在的負面影響。AI的即時性可能讓員工產生被監控的心理壓力以及工作和生活界線的模糊；並且因其強大的功能（全面性）可能造成員工自卑，造成工作動機感、成就感下降。而其不透明性可能進一步引發偏見、歧視，甚至是知覺分配不公平等議題。而更近一步的，當組織意圖用將員工的表現被更頻繁且細緻的以數字劃分時，可能削弱員工的內在動機，進而影響其工作表現和態度。因此使用AI雖然可以簡化部分的管理事務，協助達到更精準的管理決策，然卻可能造成員工的反彈，對人力資源管理的實踐帶來了巨大的潛在挑戰。
但也有研究顯示，以AI為基礎的人資系統能透過加強正向員工體驗，帶來更好的員工投入度。其主要是透過關注員工本身的需求，提供個性化的協助，以及提供平台促進與他人的交流。
雖然目前的研究結論對於AI在人資管理系統究竟是利大於弊，還是弊大於利有不同的看法，然而使用AI在人資管理上會造成何種結果，很大程度取決於使用者的目標及使用方法，意即我們抱持什麼最終目的在使用AI，會影響我們決定如何使用AI，以及它對員工造成的是正面的還是負面的影響。
作為管理方，若將AI作為評判或監控的工具，可能會造成員工巨大的心理壓力，適得其反。而作為人力資源的工作者，若我們一心只希望AI幫我們解決困難的工作，等於將AI視為工作的主體、判斷與創意的主體，可能會造成許多關鍵能力的喪失，無論是學習能力、洞察能力、評判能力，甚至造成內在價值感下降、缺乏動力等一連串的問題。工作需要有輕重之分，我們可以將部分的任務交給AI，但清楚知道AI只是協助者，我們仍是價值的提供者、方向的領導者。
而無論是作為員工、主管還是企業，不免需要回到源頭的問題：運用這些技術的根本目的為何？光有技術不足帶來革新，關鍵還在於是否真正在乎個人的福祉？無論是組織在乎員工的福祉，甚至是工作者在乎工作所帶給他人的意義等，若我們能清楚自己內在的價值定向，則就能用正確的心態使用AI，讓AI成為我們的助力，而非是威脅。
增強AI應用能力，讓AI成為助力工作更有效率＞＞
小婉家族研究生：卓引祈
參考資料：
Malik, A., Budhwar, P., Mohan, H., & N. R., S. (2023). Employee experience –the missing link for engaging employees: Insights from an MNE ’s AI ‐based HR ecosystem. Human Resource Management, 62(1), 97–115. https://doi.org/10.1002/hrm.22133
Zhou, Y., Wang, L., & Chen, W. (2023). The dark side of AI-enabled HRM on employees based on AI algorithmic features. Journal of Organizational Change Management, 36(7), 1222–1241. https://doi.org/10.1108/JOCM-10-2022-0308
看更多來自工商心理實驗室的好文 >>
能者多勞？還是忍著過勞？ 小心引發工作倦怠
學習時間管理就能提升效率？探索你的「時間特質」找到關鍵
Z世代安靜離職消失了嗎？不，它進化成「怨恨缺勤」
在微笑的面具下，其實心好累！４招從情緒勞務中恢復
生成式AI對人資帶來的是機會?還是風險?
提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>>
企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >>
訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>
加入104人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >>
AI時間管理這樣用！Copilot、Gemini幫你行事曆排程、會議重點摘要，工作效率翻倍
你是否也常覺得時間不夠用？生成式AI工具如Copilot、Gemini都可以幫你管理時間，本文示範相關用法，例如整理行事曆、排定任務優先順序，甚至代你擷取會議重點與製作摘要，讓你能快速聚焦工作重點、節省整理時間，讓工作效率實現翻倍！本文節錄自《職場人的生成式AI工作法》。
文／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼
本文目錄（點擊可快速前往）
AI幫你時間管理1. 預覽一週行事曆2.安排任務優先順序3. 會議準備4. 代表你參加會議AI幫你摘要整理AI摘要整理的進階技巧
AI幫你時間管理
如果你是管理者，工作量可能相當繁重，需要有效安排事情的優先順序，卻經常被干擾或是遇到突發事件。面對接連不斷的溝通、會議和職責，有效管理時間變得非常重要。
整合到電子郵件和團隊合作應用程式的生成式AI模型（例如：Teams內建的Microsoft Copilot、或Google Meet內建的Google Gemini）可以透過很多方式，幫你有效管理時間：
1. 預覽一週行事曆
要求生成式AI顯示所有的工作和排定的時間；例如，「在接下來的三天我有什麼計畫？請給我一份詳細清單」。生成式AI還可以為你的行事曆分類，比如個人任務、一對一會議、工作會議、工作坊、活動和私人時間等。
試試看：要求生成式AI製作一個表格，把本週會議按照[請自行指定類別]分類。
試試看：要求生成式AI分析你的每週待辦事項清單，根據你指定的緊急程度和重要性對任務進行排序和摘要。
試試看：要求生成式AI從電子郵件信箱找出標記為「緊急」的待處理會議邀請，並依照截止日期列出清單。
2.安排任務優先順序
要求生成式AI根據你的待辦事項清單和排定時間提出建議；
例如，「關於季度業務審查，根據先前的電子郵件[請自行指定郵件]，建議與[請自行指定對象]安排協調會議」。
生成式AI還可以根據任務的優先順序，建議更改日程安排。
3. 會議準備
要求生成式AI從最近往來的電子郵件、聊天紀錄、筆記或文件檢索相關資訊，為通話、活動、會議或工作坊做準備。
試試看：請生成式AI列出你在之前的會議或郵件中同意的執行項目，並根據你提供的議程說明你在即將舉行的會議中預計扮演的角色。
試試看：請生成式AI就即將在工作坊與[請自行指定對象]討論的新產品功能，生成五個討論要點。請把焦點放在[請自行指定文件]。
4. 代表你參加會議
如果無法參加某個線上會議，生成式AI可以幫你歸納會議內容；例如，「如果講者有分享文件，請簡單概述內容」。並且告訴你會議的討論重點和執行項目；例如，「後續步驟是否指派給我負責？期限是什麼時候」。生成式AI可以代替你參加會議、轉錄會議內容或分析會議紀錄（錄音或錄影）。
試試看：請生成式AI就[請自行指定主題]找出你必須追蹤的問題或討論。
AI幫你摘要整理
如果每天都被大量來自電子郵件、簡報、冗長文件和報告的資訊淹沒，要看完這些內容並歸納重點便是一大挑戰。
生成式AI可以幫忙總結和解讀資訊，靈活處理不同類型的輸入，並且輸出你要的東西；例如，可能有不同的風格和格式的摘要，像是表格、條列事項、執行摘要、簡短備忘錄等。假設你需要在半小時內審閱一份三十頁的文件。由於時間不夠，你幾乎只能閱讀執行摘要和第一部分。然而，你擔心可能會錯過一些重點，無法做出合理建議。你可以要求生成式AI摘要這份文件，建立要點清單，並注明每個要點來自哪個章節或哪一頁。
試試看：請生成式AI為即將舉行的活動報告[請自行指定報告]撰寫摘要。摘要應凸顯這份報告的重要觀察，而且不超過四段。
試試看：請生成式AI比較同個主題的兩篇文章，簡要列出文章一[請自行指定文章]與文章二[請自行指定文章]的差異和共同點。
AI摘要整理的進階技巧
對於冗長、複雜的文件，可利用進階的提示技巧，讓生成式AI幫忙做摘要整理。其中之一是「密度鏈」（chain of density）。這個做法能建立一連串包含愈來愈多細節的摘要。密度鏈透過反覆進行、逐步補充內容來完成，把原始文件前一版摘要未涵蓋的重要細節逐步納入。雖然摘要的資訊密度增加，依然能保持簡潔，維持相同的長度。
舉例來說，胡安身為中階主管，必須對一篇關於公司業績的長篇商業報告做摘要整理。胡安在密度鏈技巧的啟發下，設計一串連續提示詞，以利生成更簡潔和資訊密度更高的摘要：
試試看：基本摘要。胡安請生成式AI「以不超過四句話提供第一季度銷售報告的簡明摘要，把重點放在整體表現上」。
試試看：紮實、詳細的摘要。胡安請生成式AI「撰寫一個更緊湊的新摘要，補充先前摘要中缺少的相關資訊，文章長度要相同，避免冗長語句」。
胡安重複第二個提示數次，進而生成更精簡但資訊豐富的摘要。
應用這個技巧時，必須指定下列條件：
摘要長度。指定句子的數量。
資訊深度。從廣泛的概述開始，逐漸要求包含更多在先前摘要中未提及的具體細節。
準確性。要求生成式AI使用準確的資訊。換句話說，要以原始報告做為依據。
篇幅限制。不同的生成式AI模型輸入框（輸入問題或命令的區域）能插入的文字長度可能有所不同。如果長篇文件需要做摘要整理，可在限制範圍內分成若干個段落上傳。
節錄自：天下文化《職場人的生成式AI工作法：《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課》／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼 著
推薦閱讀：
打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作
用AI快速寫Email！ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成
NotebookLM更新影片摘要、中文Podcast怎麼做？3步驟生成AI語音摘要
除了ChatGPT還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析
【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！