劉基欽
預約諮詢

2026 企業內訓版

AI 教育訓練課程型錄

10 門企業級 AI 課程，統一 7 小時標準模組。 涵蓋通用入門、角色專屬、數據決策、進階應用與工具專屬（Copilot／Claude）五大類別，由講師劉基欽親自帶課，提供企業總經理、HR／L&D 主管及部門主管於內訓選課與配課階段作為決策參考。

資料基準日｜2026 年 8 月（AI 工具改版頻繁，開課前將再次核對演練內容與可用功能）

Course Matrix

課程一覽矩陣

10 門課程皆為 7 小時標準模組。可依「對象」與「工具」快速篩選。

編號類別課程名稱時數主要工具建議對象
C1通用入門運用 AI 提升工作效率（通用版）7 小時ChatGPT（GPT-5.6 家族）、Gemini Notebook（原 NotebookLM）、Gemini不限部門與工作年資
C2通用入門運用 AI 提升工作效率（Gemini 主軸版）7 小時Gemini（3.7 Flash／3.1 Pro）、Gemini Notebook（原 NotebookLM）、Gemini Canvas、Canva、Nano Banana 家族、Google Opal已採用 Google Workspace 之企業、公司 AI Policy 以 Gemini 為主
C3角色專屬運用 AI 提升人資工作效率7 小時ChatGPT（可使用手機或電腦；含專案功能）人資（HR）職能工作者，不限年資
C4角色專屬運用 AI 提升工作效率（業務篇）7 小時ChatGPT（含專案、Excel 外掛）、Felo AI、Gemini Deep Research業務人員（不限產業、不限年資）
C5角色專屬AI 賦能的高效業務推動模式7 小時Gemini 為主（Deep Research、Gemini Live、Gemini Notebook、Google Opal）處經理級業務主管、業務單位中高階主管
C6數據決策數據驅動決策力（Excel × AI 基礎版）7 小時ChatGPT + Excel（含 ChatGPT Excel 外掛；若企業政策不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）需處理數據、報表之執行層工作者（財會、業務助理、行銷、營運）
C7數據決策AI 數據驅動決策力（決策深化版）7 小時ChatGPT + Excel（含資料分析功能；若企業政策不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）決策者、部門主管、需從問題定義到決策落地之中高階工作者
C8進階應用打造你的 AI 助手：助理設計與多元工具整合應用7 小時Google Opal、Gemini Notebook、Deep Research、Gemini Canvas、Canva、Nano Banana 家族已有 AI 提問基礎、想進一步打造自動化工作流之工作者
C9工具專屬運用 Microsoft Copilot 提升工作效率（M365 整合應用）7 小時（標準模組）Microsoft 365 Copilot（Copilot Chat、Notebooks、Pages、Word／Excel／PowerPoint／Outlook／Teams、Agent Mode）已導入 Microsoft 365 Copilot 之企業全員；研發設計、後線幕僚與財務單位皆適用
C10工具專屬運用 Claude 提升工作效率（進階生產力與自動化）7 小時（標準模組）Claude（Projects、Skills、Claude for Microsoft 365、Cowork、Claude Code、MCP／Connectors）不限背景與年資；希望以 Claude 打造個人化、自動化工作流之工作者

Selection Guide

選課建議導引

依常見企業情境提供配課建議，實際內容可於課前對焦會議客製調整。

  1. 情境 A

    企業首次導入 AI，希望全員共同啟動

    • C1【運用 AI 提升工作效率（通用版）】，適合跨部門全員共訓。
    • 若公司 AI Policy 以 Gemini 為主：改選 C2【運用 AI 提升工作效率（Gemini 主軸版）】。

  2. 情境 B

    特定部門希望深度賦能（HR／業務）

    • HR：C3【運用 AI 提升人資工作效率】，聚焦「選、育、用、留」四大應用場景。
    • 業務人員：C4【運用 AI 提升工作效率（業務篇）】。
    • 業務主管：C5【AI 賦能的高效業務推動模式】，聚焦管理層職責。

  3. 情境 C

    決策者、主管希望強化數據分析與決策品質

    • 執行層：C6【數據驅動決策力（Excel × AI 基礎版）】，聚焦數據工作流。
    • 決策層：C7【AI 數據驅動決策力（決策深化版）】，聚焦問題定義與決策溝通。
    • 建議兩門可組合為年度數據營（共 14 hr），先 C6 後 C7。

  4. 情境 D

    已上過基礎課，希望打造自動化工作流

    • C8【打造你的 AI 助手】，學員帶走可重複使用的知識助手與自動化小應用。
    • 可作為 C1 或 C2 的進階延伸課程，建議相隔 4-8 週後開課。

  5. 情境 E

    全年度配課規劃（7 hr × 4 季）

    • Q1：C1 或 C2（全員共訓，建立共通語言）。
    • Q2：C3 / C4 / C5（依部門別深化應用）。
    • Q3：C6 或 C7（數據決策能力建置）。
    • Q4：C8（進階打造自動化助手，收斂為可重複使用資產）。

  6. 情境 F

    企業 AI Policy 以 Microsoft Copilot 或 Claude 為主

    • Microsoft 365 環境：C9【運用 Microsoft Copilot 提升工作效率】，整合文書、知識、數據、會議與郵件全工作流。
    • 以 Claude 為主要工具：C10【運用 Claude 提升工作效率】，聚焦 Projects、Skills、Cowork 與自動化工作流。
    • 兩家皆已導入者：建議先 C9 建立全員共通能力，再以 C10 深化自動化與客製化。

  7. 情境 G

    企業已導入但用不起來，想先盤點再配課

    • 建議先安排課前對焦會議（0.5 hr），盤點現有授權、AI Policy 與部門痛點。
    • AI 工具改版頻繁，開課前將依貴公司實際授權版本重新核對演練內容與可用功能。

Operation Model

課程通用運作模式

所有 AI 課程皆採三階段運作：課前對焦 → 課程講授 → 課後資產。

  • 01三階段：課前對焦（電訪／面訪 0.5 小時）→ 課程講授 7 小時 → 課後複習與成果延伸。
  • 02課中使用免費版 AI 工具即可操作；若企業已導入付費版或企業版，將依實際授權調整演練內容。
  • 03為貴公司學員成立專屬 LINE／Teams／Webex 社群，課中與課後皆可即時分享指令與問答。
  • 04學員完課後獲得講師編寫的最新版《AI 智能工作術》電子檔。

Course Details

各課程詳情

依序包含：基本資訊、學習成果、課程大綱（序次／單元主題／教學重點／時數）、教學方法。

C1

運用 AI 提升工作效率（通用版）

通用入門7 小時
建議對象
不限部門與工作年資
主要工具
ChatGPT（GPT-5.6 家族）、Gemini Notebook（原 NotebookLM）、Gemini
適用情境
初次導入 AI 的全員培訓、跨部門共通訓練。

學習成果

建立全員共通的 AI 工作語言與提問能力，並掌握 ChatGPT、Gemini Notebook、Gemini 三項核心工具的分工情境。

  • 能夠說出生成式 AI 的發展趨勢與使用風險，建立正確的職場 AI 觀念
  • 能夠運用五要素提問架構撰寫高品質 Prompt
  • 能夠運用 ChatGPT 專案功能與寫作／程式碼區塊完成報告產出
  • 能夠運用 ChatGPT Work 完成多步驟任務並取得可交付成品
  • 能夠運用 Gemini Notebook 進行知識管理與跨文件分析
  • 能夠運用 Gemini 深度研究、圖像生成與 Canvas 成果轉換

學員帶走的成果

個人 Prompt 懶人包，以及一份由 AI 協作完成的實際工作產出。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、生成式 AI 導論0.5 hr
1-1生成式 AI 發展趨勢與職場應用AI 技術演進、典型應用案例、職場思維原則。0.3
1-2AI 安全使用與幻覺風險資料識別化、AI 幻覺辨識與降低策略。0.2
二、提問工程核心1.2 hr
2-1ChatGPT 應用面向與推理強度選擇跨職能應用案例；依任務難度選擇思考強度而非記模型名稱。0.3
2-2五要素提問架構角色扮演 + 工具設定 + 目的 + 輸出格式 + 參考資料。0.5
2-3四大提問策略綜合演練，提升 AI 回應精準度與穩定度。0.4
三、ChatGPT 多元功能實戰1.8 hr
3-1專案功能與記憶管理專案記憶設置、專案指示設計、參考檔案放置與共享。0.6
3-2寫作區塊與程式碼區塊長文件協作編輯、格式化、圖表預覽與程式碼輔助。0.6
3-3ChatGPT Work：從對話到成品多步驟任務代辦，直接產出文件、試算表與簡報。0.6
四、Gemini Notebook 知識管理1.2 hr
4-1特定主題內容搜集與摘要資料匯入、重點彙總、自動產生摘要。0.6
4-2跨文件彙總、分析與引用多來源資料整合與引用溯源，降低幻覺。0.6
五、Gemini 進階工作術2.1 hr
5-1深度研究與資訊圖表製作Gemini Deep Research 多輪研究與資訊圖表輸出。0.7
5-2Nano Banana 家族圖片生成依品質與速度選用模型；圖片提示詞與商用場景應用。0.7
5-3Canvas 成果轉換將研究報告轉為互動網頁、資訊圖表與測驗。0.7
六、綜合演練與回顧0.2 hr
6-1學員實作成果分享與行動承諾回顧學習重點、制定課後行動清單。0.2
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練、問答法；全程搭配實機演練與 LINE 社群指令分享。

C2

運用 AI 提升工作效率（Gemini 主軸版）

通用入門7 小時
建議對象
已採用 Google Workspace 之企業、公司 AI Policy 以 Gemini 為主
主要工具
Gemini（3.7 Flash／3.1 Pro）、Gemini Notebook（原 NotebookLM）、Gemini Canvas、Canva、Nano Banana 家族、Google Opal
適用情境
Google 生態系客戶、重視資訊安全政策之企業（可客製產業 Prompt 懶人包）。

學習成果

以 Gemini 為主軸建立提示詞工程能力，並擴充至深度研究、圖像生成與無程式碼自動化工作流設計。

  • 能夠說出生成式 AI 發展趨勢及因應策略，並辨識 AI 生成內容的正確性
  • 能夠依任務屬性在 Gemini 3.7 Flash 與 3.1 Pro 之間做出模型選型判斷
  • 能夠掌握提示詞工程五要素，並產出《企業專屬 Prompt 懶人包》
  • 能夠運用 Gemini Deep Research 結合 Gemini Notebook 進行深度研究與知識管理
  • 能夠運用 Canvas 將研究報告轉為互動網頁與資訊圖表
  • 能夠依用途選用 Nano Banana Pro 與 Nano Banana 2 生成商用圖像
  • 能夠運用 Google Opal 以無程式碼方式設計自動化工作流

學員帶走的成果

《企業專屬 Prompt 懶人包》＋ 一支可立即使用的 Google Opal 自動化小應用。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、生成式 AI 與 Gemini 現況0.4 hr
1-1發展趨勢與安全使用AI 發展趨勢、企業安全原則、資料識別化與因應策略。0.2
1-2AI 幻覺與訊息正確性辨識幻覺降低策略、引用溯源，產出查核檢核表。0.2
二、提示詞工程應用1.1 hr
2-1Gemini 應用面向與模型選型Gemini 3.7 Flash 與 3.1 Pro 的任務分工與選用時機。0.3
2-2提示詞五要素架構與策略角色扮演 + 工具設定 + 目的 + 輸出格式 + 參考資料。0.5
2-3企業專屬 Prompt 懶人包設計針對企業場景產出可複用、可交接的 Prompt 模組。0.3
三、Gemini × Gemini Notebook 深度研究1.8 hr
3-1Deep Research 深度研究功能多輪研究、資料溯源、研究報告產出與品質把關。0.6
3-2Gemini Notebook 知識庫建置原 NotebookLM，2026 年 7 月改名；企業內部文件智慧化與跨文件彙總。0.6
3-3Canvas：報告轉互動成果將研究報告一鍵轉為資訊圖表、互動網頁與測驗。0.6
四、視覺與圖像生成1.5 hr
4-1Canva 結合 Gemini 生成數位小工具行銷素材、簡報模板與社群圖卡快速設計。0.5
4-2Nano Banana 家族選用Nano Banana Pro（品質、文字渲染）與 Nano Banana 2（速度、量產）的分工。0.5
4-3圖片提示詞演練與優化商用場景圖片提示詞設計，含圖中文字準確度處理。0.5
五、Google Opal 無程式碼自動化1.9 hr
5-1Opal 概念與操作介面Google Labs 無程式碼 AI 小應用建構工具；台灣可用、支援中文。0.5
5-2多步驟工作流串接設計輸入、處理節點、輸出與觸發條件的流程設計。0.7
5-3實作：企業專屬 AI 小應用針對學員指定的重複性任務設計並交付一支可用小應用。0.7
六、Workspace 整合與回顧0.3 hr
6-1Workspace 內建 AI 與成果交付Gmail／Docs／Sheets／Meet 內建 AI 功能總覽；懶人包與作品交付。0.3
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練；全程實機操作，並透過 LINE／Teams／Webex 社群即時分享指令。

C3

運用 AI 提升人資工作效率

角色專屬7 小時
建議對象
人資（HR）職能工作者，不限年資
主要工具
ChatGPT（可使用手機或電腦；含專案功能）
適用情境
HR 部門培訓、HR 社群深度工作坊、企業人資賦能專班。

學習成果

聚焦 HR「選、育、用、留」核心業務，將 AI 提問技巧直接對應招募、訓練、績效、員工關係等實務場景。

  • 能夠說出生成式 AI 在 HR 領域的發展趨勢與應用地圖
  • 能夠在處理人事資料時落實資料識別化與合規原則
  • 能夠運用五要素提問架構處理 HR 文書、面談、評量場景
  • 能夠以 ChatGPT 專案功能建立可重複使用的招募與訓練工作區
  • 能夠將 AI 運用於「選」人才招募與篩選
  • 能夠將 AI 運用於「育」員工訓練與發展
  • 能夠將 AI 運用於「用 × 留」績效管理與員工關係

學員帶走的成果

HR AI 應用地圖、個人 Prompt 懶人包，以及一個可重複使用的招募專案工作區。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、生成式 AI 導論0.4 hr
1-1AI 簡介與職場思維原則生成式 AI 發展趨勢、HR 因應策略。0.2
1-2資料識別化原則與安全使用HR 敏感資料處理、合規原則與工具選用注意事項。0.2
二、ChatGPT 提問核心技巧0.7 hr
2-1ChatGPT 常見功能與 HR 應用面向HR 情境應用地圖與工具能力邊界。0.3
2-2五要素提問架構與策略演練角色扮演 + 工具 + 目的 + 輸出 + 參考資料。0.4
三、「選」人才招募與篩選1.8 hr
3-1招聘文案與職務描述生成吸引力文案、EVP 傳達、JD 產出。0.6
3-2履歷初篩專案建置以專案功能建立初篩工作區，自動化職位描述比對。0.6
3-3面試題目設計與評估表產出結構化面試題庫、評分標準產出。0.6
四、「育」員工訓練與發展1.5 hr
4-1IDP 個人發展計畫生成個別化發展路徑、目標設定與追蹤。0.6
4-2訓練教材與案例設計課程大綱、案例故事、演練題產出。0.6
4-3學習評量與回饋分析測驗題目產出、學員回饋文本分析。0.3
五、「用 × 留」績效與員工關係2 hr
5-1績效面談話術與改善計畫困難對話、改善計畫（PIP）擬定。0.7
5-2員工意見分析與情緒辨識員工調查文本分析、留任風險辨識。0.7
5-3HR 常用信件與公告撰寫公告、通知、離職面談信件草稿產出。0.6
六、HR AI 導入行動計畫0.6 hr
6-1綜合演練與導入藍圖HR 部門 AI 導入優先序與 30-60-90 行動計畫。0.6
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、個人演練、案例分析；手機或電腦皆可上課。

C4

運用 AI 提升工作效率（業務篇）

角色專屬7 小時
建議對象
業務人員（不限產業、不限年資）
主要工具
ChatGPT（含專案、Excel 外掛）、Felo AI、Gemini Deep Research
適用情境
B2B／B2C 業務團隊賦能培訓、業務季度訓練。

學習成果

以 Input-Process-Output 工作流為主軸，將業務拜訪前準備、客戶溝通、成交後跟催等場景對應 AI 工具。

  • 能夠運用 ChatGPT 提問技巧處理業務日常文書
  • 能夠運用 Felo AI 與 Deep Research 建立業務情報鏈
  • 能夠以 ChatGPT 專案功能建立客戶資料與跟催工作區
  • 能夠運用 AI 完成拜訪前準備、提案製作、跟催信件
  • 能夠運用 ChatGPT Excel 外掛處理客戶資料與業務報表

學員帶走的成果

客戶資料小祕書專案，以及一套個人業務 Prompt 懶人包。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、業務 AI 工作流概論0.6 hr
1-1AI 在業務場景的定位業務流程痛點對應 AI 工具地圖。0.2
1-2Input-Process-Output 工作流架構以 I-P-O 拆解業務 AI 工作流。0.4
二、ChatGPT 核心提問技巧1 hr
2-1ChatGPT 常見應用面向業務相關應用案例與指令探索。0.4
2-2五要素提問架構角色扮演 + 工具 + 目的 + 輸出 + 參考資料。0.4
2-3提問四策略演練綜合演練，精準產出業務素材。0.2
三、業務常用 AI 工具運用2.3 hr
3-1Felo AI 客戶與市場搜尋打造專屬搜尋流程、情報整理與來源查核。0.8
3-2Deep Research 競品與市場分析競品動向、市場報告、資訊圖表產出。0.8
3-3ChatGPT 專案：客戶資料小祕書以專案功能建立客戶檔案、跟催記錄與話術庫。0.7
四、業務場景應用實戰2.3 hr
4-1拜訪前準備與客戶背景分析快速掃描客戶動態、關鍵議題與決策鏈。0.7
4-2提案簡報與客製化話術客戶痛點對應簡報內容、話術生成與異議處理。0.8
4-3成交後跟催信件與 CRM 資料處理跟催信件範本、CRM 文字欄位整理與排程提醒。0.8
五、Excel × AI 報表處理0.6 hr
5-1ChatGPT Excel 外掛處理客戶資料客戶分群、報表加工、KPI 計算；含外掛使用限制說明。0.6
六、綜合演練與回顧0.2 hr
6-1業務團隊落地行動回顧學習重點、週行動清單。0.2
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、個人演練、案例分析；以手機或筆電皆可上課，業務外出也能持續使用。

C5

AI 賦能的高效業務推動模式

角色專屬7 小時
建議對象
處經理級業務主管、業務單位中高階主管
主要工具
Gemini 為主（Deep Research、Gemini Live、Gemini Notebook、Google Opal）
適用情境
業務主管年度策略營、業務單位管理層賦能、人才招募旺季前主管培訓。

學習成果

以業務主管管理職責為主軸（策略、團隊、客戶、人才），將 AI 導入至主管日常管理循環。

  • 能夠說出 Gemini 可應用於業務管理之處與提問方式
  • 能夠運用 Deep Research 執行市場分析與競品情報整理
  • 能夠運用 AI 輔助業務團隊訓練、話術演練與績效面談
  • 能夠以 Gemini Notebook 建立關鍵客戶知識庫並進行客戶健檢
  • 能夠運用 Google Opal 設計招募與跟催的自動化小助手

學員帶走的成果

單位專屬的 30-60-90 AI 導入行動計畫，以及一支招募／跟催自動化小助手。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、AI 賦能業務主管概論0.5 hr
1-1業務主管管理挑戰與 AI 機會主管工作類型盤點與 AI 可介入之處。0.2
1-2Gemini 應用面向與提問原則主管視角的提問框架與輸出驗收標準。0.3
二、策略規劃與市場分析1.8 hr
2-1SMART 目標設定與策略規劃以 Gemini 協作展開業務目標與拆解路徑。0.6
2-2市場分析與競品情報整理Deep Research 多源資料整合、洞察萃取與來源查核。0.6
2-3年度業務計畫生成OGSM／OKR 框架協作產出與主管審閱要點。0.6
三、團隊訓練與輔導1.8 hr
3-1Gemini Live 輔助銷售話術演練語音情境模擬、即時回饋與話術優化。0.6
3-2個別化訓練教材設計依業務成熟度分層設計教材與演練題。0.6
3-3業務績效面談指引產出回饋話術、改善計畫與發展路徑設計。0.6
四、客戶經營與關係管理1.2 hr
4-1客群細分與差異化策略AI 協助分群、資源配置與差異化經營。0.6
4-2關鍵客戶知識庫與健檢以 Gemini Notebook 建立 KA 客戶檔案，進行健檢與風險辨識。0.6
五、人才招募與組織發展1.5 hr
5-1AI 協助增員文案與招募招募文案、EVP 傳達與 JD 設計。0.4
5-2業務人才評量表設計勝任力評量、結構化面試題庫產出。0.5
5-3Opal 打造招募流程小助手以無程式碼流程自動化初篩、排程與跟催通知。0.6
六、主管行動計畫與回顧0.2 hr
6-1主管導入 AI 的 30-60-90 行動計畫制定可落地、可追蹤的管理導入計畫。0.2
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、問答法、案例分享、個人演練；以主管情境為設計起點，可帶入單位實際客戶與人才案例。

C6

數據驅動決策力（Excel × AI 基礎版）

數據決策7 小時
建議對象
需處理數據、報表之執行層工作者（財會、業務助理、行銷、營運）
主要工具
ChatGPT + Excel（含 ChatGPT Excel 外掛；若企業政策不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）
適用情境
全員數據力培訓、部門數據處理標準化、Excel 進階進修班。

學習成果

以「收集 → 分析 → 解讀」三段式建立數據工作流，讓 Excel 與 AI 協作成為日常習慣。

  • 能夠透過 Excel 與 ChatGPT 收集並整理數據
  • 能夠運用 Excel 進行數據分析，提取有價值的資訊
  • 能夠使用 ChatGPT 資料分析功能輔助解讀，強化決策能力
  • 能夠說明 AI 試算表外掛的能力邊界與使用限制
  • 能夠協助公司內部建立數據工作流與文化

學員帶走的成果

部門專屬的數據處理工作流 SOP 與可複用的分析提示詞組。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、數據決策概論0.3 hr
1-1企業決策與數據的關聯性為何需要數據驅動、常見誤區。0.1
1-2Excel × AI 工作流介紹工具分工與收集、分析、解讀三段式流程。0.2
二、資料收集與整理1.8 hr
2-1內外部數據來源辨識ERP、CRM、市場報告、開放數據。0.6
2-2Excel 清理技巧重複值處理、缺失值、格式轉換。0.6
2-3ChatGPT 協助數據整理以提示詞加速清理與格式轉換。0.6
三、數據分析實戰2.3 hr
3-1Excel 樞紐分析應用切片器、交叉分析、快速計算。0.8
3-2函數與公式運用VLOOKUP、XLOOKUP、IF 組合、SUMIFS。0.8
3-3ChatGPT Excel 外掛輔助分析側邊欄協作生成公式與分析建議；三大使用限制說明。0.7
四、資料解讀與洞察2 hr
4-1AI 萃取洞察與決策建議從數據產出可執行建議並驗證合理性。0.7
4-2視覺化報告呈現圖表選用、故事線設計。0.7
4-3決策紀律與風險辨識假設驗證、風險點掃描。0.6
五、結論與數據文化0.6 hr
5-1企業建立數據文化的做法部門數據工作流標準化建議。0.6
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、案例分析、練習教學法、小組討論；學員需準備筆電上課。

C7

AI 數據驅動決策力（決策深化版）

數據決策7 小時
建議對象
決策者、部門主管、需從問題定義到決策落地之中高階工作者
主要工具
ChatGPT + Excel（含資料分析功能；若企業政策不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）
適用情境
中階主管培訓、年度策略營、決策品質強化專班。

學習成果

在基礎版之上加入「問題定義」與「決策落地」，建立完整的 PDCA 決策循環。

  • 能夠將模糊的業務問題轉化為可量化、可分析的問題
  • 能夠運用 Excel 與 ChatGPT 資料分析功能執行深度分析
  • 能夠從數據中萃取洞察，產出可行的決策建議
  • 能夠將決策建議轉化為高階主管可讀的報告
  • 能夠辨識 AI 分析結果的風險並設計 Plan B

學員帶走的成果

一份針對公司實際議題的決策建議書（含一頁摘要與風險評估）。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、AI 協作決策概論0.4 hr
1-1AI 常見功能與決策應用決策者視角的 AI 應用地圖。0.2
1-2降低 AI 幻覺的關鍵做法資料佐證、交叉驗證、引用溯源。0.2
二、問題定義與假設1.2 hr
2-1模糊問題轉化為可分析問題MECE、問題樹、5 Whys。0.6
2-2假設樹與決策架構設計決策變數、假設驗證路徑。0.6
三、數據收集與整理進階1.4 hr
3-1多元數據來源整合內外部、結構化／非結構化資料。0.4
3-2Excel × AI 自動化整理自動化流程設計與標準化。0.5
3-3資料品質檢核異常值辨識、資料偏差檢查。0.5
四、深度數據分析1.9 hr
4-1統計方法與趨勢辨識均值、分佈、相關性、時間序列。0.6
4-2小組討論：真實案例分析帶入公司實際案例進行小組分析。0.7
4-3ChatGPT 資料分析進階應用以 Python 執行環境處理進階分析；能力邊界說明。0.6
五、決策落地與溝通1.8 hr
5-1萃取洞察與決策建議從分析結果到可執行行動。0.6
5-2高階主管報告撰寫一頁摘要、BLUF 架構、關鍵圖表。0.6
5-3決策風險評估與 Plan B風險矩陣、應變方案設計。0.6
六、結論與回顧0.3 hr
6-1企業決策文化與紀律決策 SOP、事後檢討機制。0.3
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、案例分析、小組討論、練習教學法；學員需準備筆電上課，建議帶入公司實際決策案例。

C8

打造你的 AI 助手：助理設計與多元工具整合應用

進階應用7 小時
建議對象
已有 AI 提問基礎、想進一步打造自動化工作流之工作者
主要工具
Google Opal、Gemini Notebook、Deep Research、Gemini Canvas、Canva、Nano Banana 家族
適用情境
已上過基礎 AI 課程的進階班、IT／R&D／知識工作者專班、有自動化需求之企業。

學習成果

從「會用 AI」進階到「打造 AI 助手」，建立可重複使用、可分享、可自動化的 AI 應用資產。

  • 能辨識並說明不同類型 AI 助手與 Agent 的特性與適用情境
  • 能運用提示詞設計原則，撰寫結構清楚且穩定的 Prompt
  • 能以 Gemini Notebook 建立可溯源的部門知識型助手
  • 能整合至少一項以上 AI 工具，擴充 AI 助手能力
  • 能夠運用 Google Opal 以無程式碼方式設計多步驟自動化流程
  • 能說明企業級 Agent 導入時的治理重點與風險

學員帶走的成果

一個部門專屬知識助手 ＋ 一支多步驟自動化小應用（可分享給同仁使用）。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、AI 助手與 Agent 概論0.5 hr
1-1常見 AI 助手與 Agent 種類通用型、知識型、流程型的分類與能力邊界。0.3
1-2適用情境判斷與選型指南以任務屬性、資料敏感度與治理需求選擇工具。0.2
二、提示詞設計核心1 hr
2-1提示詞的基本結構與設計邏輯五要素架構、層級化設計與輸出格式約束。0.5
2-2常見錯誤與優化技巧提升回應品質與跨次穩定度的實務做法。0.5
三、知識型助手：Gemini Notebook1.8 hr
3-1Gemini Notebook 知識庫設計來源策展、分類架構與更新機制。0.5
3-2引用溯源與答案稽核確保回答可追溯至來源，降低幻覺風險。0.7
3-3實作：部門專屬知識助手以學員部門實際文件建立可交付的知識助手。0.6
四、多元 AI 工具整合2.3 hr
4-1整合 Deep Research 設計研究型助手多輪查詢、報告結構化與 Canvas 成果轉換。0.8
4-2Canva 生成視覺工具整合設計型助手、簡報與行銷素材自動化。0.75
4-3Nano Banana 家族圖像整合依品質與速度需求選用模型，串接圖像產出流程。0.75
五、Google Opal 無程式碼自動化1.2 hr
5-1Opal 介面與流程節點設計輸入、處理、輸出節點與條件分支設計。0.6
5-2實作：多步驟自動化小應用串接跨工具工作流，產出可分享的小應用。0.6
六、企業級延伸與驗收0.2 hr
6-1從個人助手到企業 Agent 治理作品驗收；企業級 Agent 平台的權限、稽核與評估概念。0.2
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練；學員帶走可直接使用的 AI 助手作品。

C9

運用 Microsoft Copilot 提升工作效率（M365 整合應用）

工具專屬7 小時（標準模組）
建議對象
已導入 Microsoft 365 Copilot 之企業全員；研發設計、後線幕僚與財務單位皆適用
主要工具
Microsoft 365 Copilot（Copilot Chat、Notebooks、Pages、Word／Excel／PowerPoint／Outlook／Teams、Agent Mode）
適用情境
已採用 M365 Copilot 授權、希望快速落地各部門場景之企業內訓。

學習成果

以企業既有的 Microsoft 365 Copilot 授權為基礎，將 Copilot 整合進文書、知識、數據、會議與郵件全工作流，一日完成跨部門共通能力建置。

  • 能夠分辨 Copilot Chat（Basic）與 M365 Copilot（Premium）的能力邊界與授權差異
  • 能夠說明 Copilot 存取企業資料的範圍、權限繼承與敏感資料處理原則
  • 能夠運用 Copilot 提示詞原則有效提問，並依任務選擇模型
  • 能夠運用 Copilot Pages 與簡報影像功能完成文件與視覺產出
  • 能夠運用 Copilot Notebooks 策展來源、進行接地問答並一鍵產出文件
  • 能夠運用 Excel Copilot 與 Agent Mode 完成數據清理、分析與視覺化
  • 能夠運用 Teams 與 Outlook Copilot 完成會議紀錄、郵件分流與待辦追蹤

學員帶走的成果

部門專屬 Copilot 提示詞集，以及一份由 Copilot Notebooks 產出的知識問答成果。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、Copilot 版圖與授權現況0.7 hr
1-1生成式 AI 趨勢與 Copilot 定位AI 發展趨勢、使用風險與 Copilot 在 M365 中的角色。0.2
1-2Copilot Chat 與 M365 Copilot 的能力邊界Basic 與 Premium 在工作資料推理、Office 內嵌範圍上的實際差異。0.25
1-3資料接地原則與企業資安Copilot 存取企業資料的範圍、權限繼承與敏感資料處理原則。0.25
二、提示詞原則與模型選擇0.7 hr
2-1Copilot 有效提問四要素目標、脈絡、來源、期望格式的提問結構。0.3
2-2追問、改寫與輸出格式控制以多輪對話收斂結果；指定長度、語氣與版面。0.2
2-3Copilot 內的模型選擇依任務屬性在可選模型間切換的判斷原則。0.2
三、文書協作1 hr
3-1Word Copilot 起草與改寫由指令或參考檔案生成初稿；段落改寫與語氣調整。0.35
3-2長文件結構化與多重角色把關大綱重整、章節生成；以不同角色視角逐輪審閱。0.35
3-3Copilot Pages 共創與治理即時共創頁面、版本沿用與儲存位置治理。0.3
四、簡報與視覺產出0.75 hr
4-1由大綱或文件生成簡報雛形從 Word 文件、郵件或大綱快速產出簡報架構。0.3
4-2版面建議與影像生成Copilot 內的版面建議與圖片生成（原 Designer 功能）。0.25
4-3引用企業品牌資產與外部來源套用企業範本與品牌素材；引用網頁來源佐證。0.2
五、Copilot Notebooks 知識管理1.25 hr
5-1來源策展：文件、郵件與會議逐字稿將 Word／Excel／簡報、Outlook 郵件與 Teams 逐字稿納為知識來源。0.35
5-2接地問答與重點萃取以策展來源進行問答、比對與摘要，答案可追溯。0.3
5-3Mind map 與 Audio Overview以心智圖與語音摘要快速掌握大量資料。0.3
5-4一鍵產出 Word／Excel／簡報由 Notebook 直接生成可交付文件。0.3
六、數據處理與分析1.3 hr
6-1Excel Copilot 資料清理與整理欄位辨識、格式統一、缺漏與重複值處理。0.3
6-2公式建議與異常檢核以自然語言生成公式；資料合理性與異常值檢查。0.3
6-3樞紐分析與視覺化圖表快速交叉分析與圖表產出。0.3
6-4Agent Mode 多步驟分析以 agentic 模式串接清理、分析到結論的完整流程。0.4
七、會議、郵件與跨部門協作0.8 hr
7-1Teams Copilot 會議智慧回顧決議、爭點、行動項目萃取與逐字稿應用。0.25
7-2Facilitator：議程與任務追蹤會中協作、任務指派與遲到者重點回顧。0.2
7-3Outlook 郵件摘要與分流長信摘要、優先序判斷與郵件動作處理。0.2
7-4回覆草擬與排程協調草擬回信、找時間、訂會議室。0.15
八、Agent 概覽與綜合演練0.5 hr
8-1Researcher 與 Analyst 定位兩個進階 agent 的適用場景與使用額度限制。0.15
8-2Copilot Studio 建 agent 概覽企業自建 agent 的路徑、治理與成本概念。0.15
8-3綜合演練與導入行動清單跨工具情境演練，制定部門導入優先序。0.2
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練；學員以電腦上課，課中透過 LINE／Teams／Webex 社群即時分享 Copilot 指令；內容可依產業與部門場景深度客製。

C10

運用 Claude 提升工作效率（進階生產力與自動化）

工具專屬7 小時（標準模組）
建議對象
不限背景與年資；希望以 Claude 打造個人化、自動化工作流之工作者
主要工具
Claude（Projects、Skills、Claude for Microsoft 365、Cowork、Claude Code、MCP／Connectors）
適用情境
以 Claude 為主要 AI 工具之企業；需深度客製化與自動化工作流之團隊。

學習成果

以 Claude 為主軸，從提示詞工程進階到 Projects、Skills、Office 外掛、Cowork 與 Code，將個人工作流轉化為可重複使用的自動化資產。

  • 能夠依任務屬性在 Claude 各模型之間做出選型判斷，並產出專屬 Prompt 懶人包
  • 能夠運用 Claude Projects 建立知識庫與專案指示，獲得更精準產出
  • 能夠將自己的工作流程設計成 Claude Skill，提升重複性任務效率
  • 能夠運用 Claude for Microsoft 365 外掛進行數據清理、分析與簡報產出
  • 能夠運用 Cowork 完成檔案存取、連接器整合與排程任務
  • 能夠運用 Claude Code 與 Routines 設計雲端排程自動化
  • 能夠分辨 Claude Cowork 與 Microsoft Copilot Cowork 的差異，避免採購與成本誤判

學員帶走的成果

專屬 Prompt 懶人包、一個個人專屬 Project，以及一支封裝自身工作流程的 Claude Skill。

課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、Claude 基本操作與模型選型0.8 hr
1-1操作介面與基本功能導覽對話、檔案上傳、成品輸出與各介面差異。0.2
1-2模型選型策略各模型在速度、成本、脈絡長度與複雜任務上的分工。0.3
1-3提示詞工程五要素結構化提問與輸出約束；產出專屬 Prompt 懶人包。0.3
二、Projects 與個人化設定0.9 hr
2-1Projects 知識庫建置上傳參考文件、建立專案專屬脈絡。0.3
2-2專案指示與跨對話沿用以專案指示固定角色、格式與規則。0.3
2-3個人化三層設定帳號層、專案層與 Skills 的分工；Styles 併入 Skills 的因應。0.3
三、Claude Skills 設計1.3 hr
3-1Skill 是給 AI 看的 SOPSkill 的觸發時機與其和提示詞、專案指示的差異。0.3
3-2Skill 結構與撰寫格式以 Markdown 描述流程、判斷準則與輸出規格。0.35
3-3實作：封裝自身工作流程拆解一項重複性任務並封裝為可重複調用的 Skill。0.4
3-4組織級佈署與安全掃描全組織佈署路徑、權限管理與惡意內容掃描概念。0.25
四、Claude for Microsoft 365 外掛1.2 hr
4-1外掛安裝與授權需求安裝來源、支援的 Office 應用與管理員佈署方式。0.2
4-2Excel：資料清理與分析側邊欄協作完成清理、分析與結果解讀。0.4
4-3Word／PowerPoint 文件與簡報產出四個應用共用對話脈絡的文件與簡報產製流程。0.35
4-4Outlook 郵件協作郵件摘要與回覆草擬（目前為公開測試版）。0.25
五、Claude Cowork 應用1.3 hr
5-1Cowork 定位與可用方案知識工作 agent 的能力邊界與適用場景。0.2
5-2本機檔案存取與長時任務讀寫本機檔案、子代理分工與長時間任務設計。0.4
5-3連接器整合與排程設計串接外部應用；設定週期性與觸發式任務。0.4
5-4釐清：兩個同名的 CoworkClaude Cowork 與 Microsoft Copilot Cowork 在授權與計費上的關鍵差異。0.3
六、Claude Code 與 MCP0.9 hr
6-1Claude Code 介面與知識工作場景可用介面總覽；非程式場景的實際應用。0.3
6-2Routines 雲端排程自動化在雲端定期執行的自動化任務設計。0.3
6-3MCP 與 Connectors 概覽以 MCP 串接企業系統；企業管理式授權與稽核概念。0.3
七、工作流整合與綜合演練0.6 hr
7-1串接 Project × Skill × 外掛 × Cowork以一個真實任務貫穿四項功能的綜合演練。0.35
7-2個人自動化藍圖與交付盤點可自動化任務，制定導入順序並交付成果。0.25
合計　Total7 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練；建議準備筆電（平板／手機亦可），課前提供工具網址註冊與「生成式 AI 簡介」學習資料，課中透過 LINE 社群即時分享指令。

Public Sessions

公開講座與公開班

除了企業內訓，也定期開設公開場次。以下單元有獨立的完整介紹頁，歡迎深入了解。

公開講座

讓 AI 成為你的流程顧問

運用 AI 協作，系統性診斷與改善你的工作流程。

看完整介紹 →公開講座

企業 AI 導入實戰

一位 AI 長的專案手記與工作坊，協助 PM 釐清導入關鍵環節。

看完整介紹 →公開班

AI 驅動的創新管理

拒絕為了 AI 而 AI，打造真正的創新體質。7 小時實戰工作坊。

看完整介紹 →

Track Record

近年授課實績

近年企業內訓、公開班與講座之部分授課單位（依年度整理，共逾 110個單位），涵蓋製造、科技、金融、生技、政府與公協會等領域。

202625
  • 台北市腦性麻痺暨重症兒童家長互助協會
  • 衛福部
  • 國家中醫藥研究所
  • 審計部
  • 大瓏企業
  • 衛福部訓練中心
  • 高都汽車
  • 宏華國際
  • 群光電子
  • 裕隆集團
  • 台灣省工業會公開班
  • 美商哥倫美雅
  • 鉅瑋實業
  • IEAT公開班
  • 統一超商
  • 食品藥物管理署
  • 台塑汽車貨運
  • 食家安
  • SOGO中壢店
  • 彰化醫院
  • 世界和平會
  • 亞蔬中心
  • 台北數位發展中心
  • 美商達爾國際
  • 大銀微系統
202557
  • 邦訓企管
  • 智谷
  • 富士略
  • 台灣農業科技資源運籌管理學會
  • MyGPT講座
  • 統一超商
  • 外貿協會公開班
  • 世平興業
  • 衛福部科技管理營
  • 食品藥物管理署
  • 航運業人資聯誼會
  • 明志科大
  • 建置GPTs技巧專班
  • 安源資訊
  • 國家中醫藥研究所
  • IEAT公開班
  • 中華創業育成協會
  • 港商意法半導體
  • 世達柏科技
  • 美商哥倫美雅
  • MIT米特薩克斯風重奏團
  • 百秀製帽
  • 衛福部線上微講堂
  • 圓創實業
  • 鉅展事業
  • 慧與科技
  • 敦偉聯合會計事務所
  • 仕梧實業
  • 台北數位發展中心
  • 谷林運算
  • 亞蔬中心
  • 伺達控制系統
  • 台睿生技
  • 松下產業科技
  • 京采國際
  • 方智景觀
  • 高雄市企業人資代表協會
  • 高技企業
  • 鎵興國際
  • 瑪旺幹細胞醫學生物科技
  • 擎日生技
  • 世界和平會
  • 威剛
  • 智林企業
  • 智能品光機電
  • 愛裡時
  • 樸真
  • YS青年職涯發展中心
  • 公開班
  • 野村投信
  • 宏岳國際
  • 士林電機
  • 網銀國際
  • 審計部
  • 鉅仁企業
  • AI商務應用公開班
  • 延平中學
202424
  • 邦訓企管
  • 冠軍建材
  • 冠捷集團
  • 合度精密生物科技
  • 港商贏核數位
  • 捷而思
  • 益麟
  • 美賣科技
  • 阿司馬
  • LG臺灣愛爾集新能源
  • 防檢署
  • 台灣農業科技資源運籌管理學會
  • 國際數感教育
  • 永盛聯合會計事務所
  • 農試所
  • 常春藤數位出版
  • 昕禾文創教育
  • 台灣美佳境
  • IEAT公開班
  • 睿傑國際
  • 金泰噴碼
  • 疾病管制署
  • 防檢署進階
  • 國泰世華銀行
20234
  • 1111人力銀行
  • 食品藥物管理署
  • 林業試驗所
  • 台灣農業科技資源運籌管理學會

Why 劉顧問

三大教學特色

  • 觀念說明 × 範例解釋 × 學員實際演練貫穿全程，確保完整吸收與理解。
  • 多元教學方法穿插：講授、案例說明、問答法等，課程呈現多元變化。
  • 撲克牌隨機點數加總競賽機制，大幅提升學習團隊動力與課堂氣氛。

Learner Assets

課程結束後的學員資產

  • 講師編寫的最新版《AI 智能工作術》電子檔（開課前一週更新至最新版）。
  • 課堂中產出的企業專屬 Prompt 懶人包（視課程而定）。
  • 課堂中打造的 AI 助手與自動化小應用作品（視課程而定）。

Next Steps

後續合作方式

  1. 01Step 1：選定感興趣的課程（可參考【課程一覽矩陣】與【選課建議導引】）。
  2. 02Step 2：提供學員背景、辦課緣由與期望（用於客製化課程內容）。
  3. 03Step 3：安排 0.5 小時課前對焦會議（電訪或面訪）。
  4. 04Step 4：確認最終課綱、時間、場地與報價。
  5. 05Step 5：開課前一週提供最新版講義；開課當日執行。

導入 AI

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依貴司 AI Policy、學員背景與業務情境，會給出 2–3 種課程組合或年度規劃建議——方便對內簽核，無需立即決定。

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