B03 GOAL 國際商務 AI 應用

Generation × Office + AI × Agent × Leverage

課程定位：以國際商務在職學習者為核心，從生成式 AI 的內容產出，逐步延伸至辦公協作、AI Agent 執行，以及企業與個人的 AI 槓桿設計。課程強調實作、工作流程重構、商業判斷與可衡量的效益。

模組

核心概念

主要能力

國際商務應用

G — Generation

生成內容

Prompt、寫作、研究、翻譯、多模態生成

開發信、產品資料、市場研究、跨文化溝通

O — Office + AI

辦公協作

文件、試算表、簡報、郵件、會議、知識管理

報表分析、合約閱讀、簡報、交易資料整理

A — Agent

代理執行

目標拆解、工具使用、工作流、觸發、記憶、人工審核

B2B 開發、客戶研究、追蹤、流程自動化

L — Leverage

商業槓桿

個人、流程、決策、商業模式槓桿

效率提升、資源配置、決策支援、服務重設計

G — Generation｜生成內容

教學目標：理解生成式 AI 的基本能力，能將商務需求轉化為明確 Prompt，並產出可供修改、查證與使用的文字、研究、翻譯及多模態內容。

1. 生成式 AI 與 Prompt 基礎

  • 生成式 AI 的能力與限制
  • Prompt 基本結構：角色、任務、背景、限制、資料、輸出格式
  • Zero-shot、Few-shot 與範例導向提示
  • 迭代式 Prompt：從初稿到可交付成果
  • 讓 AI 提問、澄清與自我檢查

2. 商務內容生成

  • 商務 Email：詢價、報價、催款、跟進、邀約與客訴回覆
  • 提案、企劃書與報告初稿
  • 產品說明、FAQ、行銷文案與社群內容
  • 會議摘要、工作說明與 SOP 初稿
  • 依受眾調整專業度、篇幅與語氣

3. 國際與跨文化溝通

  • 多語翻譯與雙語版本製作
  • 避免逐字翻譯，改以商務目的與文化脈絡調整內容
  • 正式、協商、說服、關係維護等不同語氣
  • 同一產品針對不同國家或市場重新定位
  • 敏感用語、文化差異與溝通風險

4. 研究與多模態生成

  • 市場與競爭者研究的問題設計
  • 長文摘要、重點萃取與比較
  • 表格、圖表、圖片、簡報與影音內容生成
  • 從文字轉簡報架構、從資料轉圖表敘事
  • 來源查證、Hallucination（幻覺）與引用管理

實作案例：將一份台灣產品資料，轉換為英文產品介紹、海外經銷商開發信、FAQ，以及不同市場的行銷版本。

O — Office + AI｜AI 工作協作

教學目標：將 AI 導入日常辦公工作，學會從「單次生成」進一步設計可重複、可交付的文件、資料與溝通流程。

1. Word / 文件工作

  • 摘要、改寫、校對與結構重整
  • 長篇報告轉管理摘要 Executive Summary
  • 多版本文件比較與差異整理
  • 合約、政策、規範與 PDF 的重點萃取
  • 建立範本與標準化文件格式

2. Excel / 資料工作

  • 自然語言協助撰寫與解釋公式
  • 資料清理、欄位整理、分類與標準化
  • 異常值與錯誤檢查
  • 樞紐分析、趨勢分析與基本預測
  • 以 AI 協助從資料提出商務問題與洞察

3. PowerPoint / 簡報工作

  • 從報告建立簡報架構
  • 將複雜資料轉成管理層可理解的敘事
  • 一頁一重點的簡報邏輯
  • 圖表選擇、標題與結論撰寫
  • 依董事會、客戶、業務、內部會議調整簡報

4. Email、會議與知識管理

  • 大量郵件摘要、分類與回覆草稿
  • 會議逐字稿、摘要、決議與 Action Items
  • 將會議內容轉成待辦與追蹤表
  • 建立個人或部門知識庫
  • 從多份檔案快速回答問題並附來源

5. AI 工作流程設計

  • 辨識重複性高、耗時高、規則明確的工作
  • 拆解 Before AI 與 AI-enhanced Workflow
  • 設定輸入、處理、檢查、輸出的標準流程
  • 建立人工審核點與品質標準
  • 計算節省時間、降低錯誤與縮短回應時間

實作案例：輸入一批出口交易資料，由 AI 協助整理 Excel、找出異常與趨勢、建立圖表，再轉成主管簡報與會議摘要。

A — Agent｜AI 代理執行

教學目標：理解 AI Agent 與一般聊天式 AI 的差異，能設計由 AI 依目標執行多步驟工作的基本 Agent 流程。

1. 從 Copilot 到 Agent

  • Chatbot、Copilot、Workflow、Agent 的差異
  • Agent 的基本循環：理解目標 → 規劃 → 執行 → 檢查 → 回報
  • 哪些任務適合 Agent，哪些任務應保留人工決策
  • 自主程度與風險之間的關係

2. Agent 的核心元件

  • Goal：明確任務目標與成功條件
  • Tools / Actions：搜尋、文件、Email、資料庫、API 等工具
  • Memory：短期上下文與長期知識
  • Workflow：多步驟任務與條件判斷
  • Trigger：定時、事件或條件觸發
  • Human-in-the-loop：人工批准、例外處理與最終責任

3. 商務 Agent 設計

  • B2B 潛在客戶研究 Agent
  • 海外市場情報 Agent
  • Email Follow-up Agent
  • 供應商資訊整理與風險標記 Agent
  • 競爭者追蹤與報告 Agent
  • 內部知識查詢 Agent

4. Agent 治理與控制

  • 最低必要權限原則
  • 敏感資料與商業機密管理
  • 外部操作前的批准機制
  • 日誌、可追溯性與錯誤回復
  • 錯誤執行、偏誤與過度自動化風險

5. 單一 Agent 與 Multi-Agent

  • 單一 Agent 處理完整任務
  • 多 Agent 分工：研究、分析、撰寫、審核
  • Agent 間資訊傳遞與責任界線
  • 何時 Multi-Agent 只是增加複雜度

實作案例：設計 B2B Overseas Sales Agent：搜尋潛在客戶 → 公司背景調查 → 客戶評分 → 產生開發信 → 建立 Follow-up 清單 → 人工確認後執行下一步。

L — Leverage｜AI 商業槓桿

教學目標：從工具操作提升到價值設計，辨識 AI 最值得投入的位置，並以個人、流程、決策與商業模式四個層次衡量 AI 帶來的槓桿效果。

1. Personal Leverage｜個人槓桿

  • 放大閱讀、寫作、分析、研究與語言能力
  • 建立個人的 AI 工作助理與標準 Prompt
  • 將低價值重複工作交給 AI，把時間移向判斷、關係與創造
  • 從「完成更多工作」轉向「用同樣時間完成更高價值工作」
  • 建立個人 AI 能力地圖與使用邊界

2. Process Leverage｜流程槓桿

  • 辨識高頻、高耗時、高資料量與規則明確的流程
  • 比較 Before AI 與 After AI 流程
  • 刪除不必要步驟，而非只把原流程自動化
  • 設計人機分工：AI 處理大量與標準化，人處理例外與判斷
  • 衡量 Time Saved、Cost Saved、Error Reduction、Response Speed

3. Decision Leverage｜決策槓桿

  • 將大量資訊壓縮為可判斷的選項
  • 建立市場、客戶、產品與供應商評分框架
  • 情境分析與 What-if 分析
  • 找出異常、模式與可能的風險訊號
  • 區分 AI 建議、資料事實與管理者最終判斷

4. Business Model Leverage｜商業模式槓桿

  • 從一對一服務轉向大規模個人化
  • 從人工回應轉向 AI 先處理、人處理例外
  • 從一次性服務轉向持續性 AI 輔助服務
  • 降低研究、內容、客服與分析的邊際成本
  • 讓中小企業取得過去只有大型企業能負擔的研究與分析能力
  • 重新設計產品、服務、定價與客戶體驗

5. AI 投資與效益衡量

  • 選擇高價值且可量化的 AI Use Case
  • 評估導入成本、資料需求、風險與預期效益
  • 建立 AI 專案 KPI
  • 比較效率指標與營收／客戶價值指標
  • 避免「為了使用 AI 而使用 AI」

實作案例：選擇學生自身公司的一項工作流程，完成 AI Leverage Canvas：問題 → 現行流程 → AI 可介入點 → 人機分工 → 風險 → KPI → 預期效益 → 導入計畫。

GOAL 綜合實作｜從工具到商業成果

專題目標：將 G、O、A、L 四個模組整合到一個真實國際商務情境。

  1. G — Generation：產出研究、產品內容、Email 與簡報初稿。
  2. O — Office + AI：整理資料、比較文件、分析 Excel、建立管理簡報。
  3. A — Agent：把部分重複流程設計成可執行、可追蹤的 Agent。
  4. L — Leverage：評估導入位置、商業價值、KPI、風險與人機分工。

建議期末成果：

  • 一頁 AI 商務問題定義
  • 現行流程與 AI-enhanced Workflow
  • 一個可操作的 Prompt / Office / Agent 原型
  • AI Leverage Canvas
  • KPI 與風險控制表
  • 5–10 分鐘管理層簡報

GOAL 學習成果

  • 能用生成式 AI 產出並修正國際商務內容。
  • 能把 AI 嵌入文件、資料、簡報、Email 與會議工作。
  • 能理解並設計基本 AI Agent 工作流程。
  • 能辨識 AI 的高價值應用點，建立人機分工與風險控制。
  • 能以時間、成本、品質、速度與商業成果衡量 AI 導入效益。
  • 能從單一工具使用提升到流程與商業模式的重新設計。

Generation 是內容能力｜Office 是工作能力｜Agent 是執行能力｜Leverage 是商業放大能力