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課程簡介

第一天 — AI與商業應用入門

模組一:人工智慧簡介

  • 什麼是AI以及什麼不是AI
  • AI系統的類型
  • 生成式AI與大型語言模型
  • AI迷思與現實
  • AI採用的當前商業趨勢
  • AI的機會與限制

模組二:AI在現代商業營運中的應用

  • 企業如何運用AI
  • 製造與營運領域的AI應用
  • 銷售與客戶溝通中的AI
  • 人力資源與招聘中的AI
  • 採購與物流中的AI
  • 財務與報表中的AI
  • 品質管理與合規性中的AI

實作練習

學員將測試AI工具,應用於以下場景:

  • 摘要生成
  • 報表產製
  • 電子郵件撰寫
  • 工作流程支援
  • 文件分析
  • 會議記錄
  • 營運規劃

第二天 — 實用AI生產力與工作流程自動化

模組三:AI驅動的生產力提升

  • 管理者的AI助手
  • 商業用戶的提示工程
  • 創建高效的商業提示
  • 使用AI進行以下工作:
    • 報表
    • 規劃
    • 簡報
    • 文件編撰
    • 會議準備
    • 決策支援

模組四:數據分析與商業洞察

  • 利用AI進行商業分析
  • 從文件與試算表提取資訊
  • AI輔助預測與趨勢分析
  • KPI監控與營運洞察
  • 處理結構化與非結構化商業數據

實作工作坊

團隊針對真實商業情境進行演練:

  • 生產報表
  • 銷售預測
  • 供應商分析
  • 人力資源文檔
  • 營運儀表板
  • 品質問題分析

學員將建構與其部門相關的實用AI支援工作流程。

第三天 — AI在營運、規劃與決策中的應用

模組五:營運管理中的AI

  • 提升營運效率的AI
  • 工作流程優化
  • 庫存與倉庫支援
  • 預測性維護概念
  • 流程標準化
  • AI輔助決策

模組六:針對各部門的特定AI應用

生產與營運

  • 生產監控
  • 根本原因分析
  • 標準作業程序(SOP)生成
  • 營運報表

銷售與業務拓展

  • 潛在客戶資格審查
  • 提案生成
  • 客戶溝通
  • 競爭對手分析

人力資源

  • 職缺描述
  • 面試準備
  • 培訓計畫
  • 內部溝通

財務與會計

  • 財務摘要
  • 發票/文件分析
  • 合規性支援
  • 自動化報表

品質管理

  • 異常分析
  • 文檔支援
  • 稽核準備
  • 風險追蹤

實作工作坊

學員將設計:

  • 一個部門專屬的AI使用案例
  • 一項自動化機會
  • 一項可量化的生產力提升計畫

第四天 — AI治理、風險與實施

模組七:AI治理與合規性

  • 負責任地使用AI
  • 數據隱私與機密性
  • 生成式AI的風險
  • AI治理政策
  • 人工監督與驗證
  • 了解歐盟《人工智慧法案》(EU AI Act)
  • 倫理與營運考量

模組八:實作AI實施

  • 如何在組織內部引入AI
  • 識別速贏機會
  • 選擇合適的工具與流程
  • 變革管理的考量
  • 評估AI投資回報率(ROI)
  • 構建AI採納路線圖

小組練習

團隊將評估:

  • 哪些流程應該或不該使用AI
  • 營運風險
  • 實施優先順序
  • 內部採納挑戰

第五天 — 商業模擬與AI策略工作坊

模組九:AI策略工作坊

團隊合作創建:

  • 部門AI行動計畫
  • 實施優先順序
  • 風險評估
  • 可量化的營運目標

最終實作專案

團隊將展示:

  • 真實的AI實施提案
  • 預期商業效益
  • 營運影響
  • 風險
  • 採納策略

最終討論與建議

  • AI採納的後續步驟
  • 內部AI倡導者
  • 推薦的工具與工作流程
  • 長期AI能力發展

最低要求

目標受眾

  • 生產經理
  • 策略規劃經理
  • 銷售與業務拓展領導者
  • 人力資源經理
  • 採購與倉庫經理
  • 創新領導者
  • 財務與會計專業人員
  • 品質經理
  • 營運與行政經理
 35 小時

人數


每位參與者的報價

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