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你是不是也常覺得：明明把 PDF、報告或 Excel 丟給 ChatGPT 或 Gemini，它整理出來的 Summary 卻總是「看似完整，但全是廢話」？答案只是把文字重述一次，根本回答不到最關鍵的問題，看完了還是不知道下一步該怎麼做？

問題不在 AI 不會算，而是我們只叫它摘要，卻沒給正確的分析角度。導師不教你複雜的 Data Science 或進階 Excel 算術，而是帶你透過實務資料對比，看清 AI 分析的關鍵落差。你將學會給予精準分析角度、引導 AI 抓出資料規律與質疑盲點，建立一套適用於各種文件的分析模式，讓 AI 從「只會重述資料」升級為幫你找出關鍵的決策助理。

👨🏻‍💻適合對象👩🏻‍💻

·         必備門檻： 對ChatGPT / Gemini等AI工具有基礎知識（免技術背景）

·         核心痛點： 覺得「AI Summary 做得到，但看完仍然不知道下一步該怎麼做」

·         職業：管理層、行政、行銷、創業者、Freelancer或其他 Knowledge Worker。

·         日常任務： 經常要閱讀大量 Report、PDF、處理 Excel 或進行市場研究

📋課堂實作：導師提供實戰資料，現場即學即用！

課程以導師示範、前後對比、個人實作及即場改善為主要教學方式。學員將使用一組文件、數據或研究資料，完成以下分析流程：

透過同一批資料的逐步分析，學員可比較只要求 AI Summary，與先設定分析問題後，最終所得工作價值的差別。

課程內容

1.          破解盲點：為什麼 AI 的 Summary 總是不能用？

l   「幫我 Summary」常見的限制

l   Summary、Analysis、Insight 有甚麼不同

l   找出過去指令中漏掉的關鍵資料，避免問錯問題

2.          先定義你真正想從資料中知道甚麼

l   這批資料要協助回答甚麼問題(重點？比較？趨勢？風險？)

l   設定分析角度及判斷標準

l   把模糊要求變成清楚的 Analysis Brief

3.          AI 資料分析實戰

l   拆解：閱讀及整理 PDF／Report

l   對比：比較多份文件或不同方案

l   解碼：從 Excel／CSV 找出 Pattern、變化及異常

l   轉化：將客戶、活動、營運或 Marketing Data整合成可理解的重點

4.          由整理資料進一步做到 Research

l   判斷何時應只分析已有資料，何時需要 AI 進一步搜尋及研究

l   要求 AI 比較不同來源

l   將 Research Result 整理成可用結論

l   不只是尋找資料，而是判斷哪些資料真正重要

5.          學會質疑與驗證 AI 的答案

l   分辨「事實數據」與「AI 的主觀推論」，保留Human Final Judgment

l   破解 AI 盲點：學會下達 Challenge、Verify 指令，要求 AI 拿出證據

 🌟完成工作坊後，學員將能夠

l   更清楚地向 AI 定義一項資料分析任務。

l   快速拆解與比較多份複雜文件，精準抓出重點、Pattern、差異及 Insight。

l   將已有資料分析與 AI Research 配合使用。

l   利用Verify 技巧抓出 AI 盲點，產出可直接決策的報告重點

報讀要求

l   毋須具備程式編寫或技術背景。學員只需具備基本電腦或智能裝置操作能力。

l   學員宜自備可連接互聯網的手提電腦或平板電腦，並於課前準備可使用的 AI 工具帳戶。

【導師陣容】

Keith (Technical Architect)

專研 AI 底層邏輯與 Prompt Engineering，擅長將複雜技術轉化為落地的工作流。

Lapton (Strategy & Soft Skills)

擅長將 AI 結合職場軟技能，教你用「人」的溝通技巧駕馭機器。

備註

如有查詢，可致電2117-5819(盧小姐)。