不換既有系統的 AI 智慧解析中間層:從詢價、拆單到交期防漏
針對產業公會、企業協會與工業區廠商設計。直擊「買了企業資源規劃系統卻還在信箱漏單、電子表格剪貼比價」的系統外暗默地帶,帶領會員企業當場用四欄痛點表盤點自家斷點,親手設計拆解式估價、四色交期燈號與雙閥值人機分流規則。
- 核心單元一:早會三問與系統外暗默地帶拆解(不換核心系統的智慧解析中間層)
- 核心單元二:拆解式採購詢比價、外銷書信交期燈號與跨廠拆單防呆實務
- 核心單元三:上線前先寫下的三件事與專案開工前四道關卡自評
先把決策出口、例外處理與對外說法寫清楚,再來選工具。
從第一線營運例外到企業決策交付,每套系統都公開說明工作流、成熟度與能力邊界。首頁只呈現精選旗艦,完整系統持續收錄於系統總覽。
本專案教材全面開源,嚴格對齊國家級人才培育框架標準與國際安全架構,共包含 1 個高管入門速覽、6 個核心實戰單元與 1 個政策對接單元。點擊卡片可深入檢索授課重點與核心教材。
本開源課程體系之架構與教材內容設計,均參照以下台灣政府公版標準與國際合規框架:
中小及新創企業署「企業專區 AI 人才培育輔導」(115 年度申請已截止;這不是產發署 AI 新秀)
iPAS 經濟部產業人才能力鑑定「AI 應用規劃師」考試鑑定範圍
NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) 國際風險管理框架
ISO/IEC 42001:2023 AI Management System 國際人工智慧管理標準
⚠️ 重要合規聲明:本課程教材為鳳凰 AI 顧問團隊原創設計,內容架構參照上述公版標準。實際申請政府補助時,企業仍需依各主管機關當年度公告辦法申請,本網站不代表已取得任何政府機關背書認證。鳳凰 AI 提供「教方法、不代寫」之諮詢與輔導服務,補助核准與否仍以主管機關審查結果為準。本站所述政策資源,含行政院推動之「支持及壯大中小微企業方案」(AI 為轉型工具之一,非獨立 AI 補助專法)。新方案相關租稅加碼目前屬法規草案/預告,通過前請以各主管機關已生效辦法為準;鳳凰 AI 不保證申請結果或減稅金額,稅務結論請洽會計師。
專為 CEO、總經理、CDO、副總設計的 90 分鐘速覽課。在不需理解繁瑣技術原理的前提下,建立 2026 AI 全景視野:6 大 LLM 模型生態地圖、Reasoning Models 推理模型的商業意涵、MCP 標準採購建議、Buy vs Build vs Rent 5 問決策樹、4+1 戰略畫布實作、以及 90 天 Quick-Win 行動清單。現場填寫 A3 實體戰略畫布,下課直接帶回公司開會。
用商業視角解構 AI 的本質,避開過度技術化的數學與統計細節。內容涵蓋機器學習的基本運作邏輯、從 Rule-based 到 Transformer 範式轉移的商業價值、當期模型怎麼選(OpenAI GPT-6 家族、Anthropic 當期模型、Google 當期 Flash、Llama 開放權重、DeepSeek)。型號以各廠官方頁為準,教材不鎖死旗艦名、Reasoning Models(推理模型)的深度思考商業價值與 ROI 計算、以及 SLM(小語言模型)本地部署的資料隱私與一次性硬體成本優勢。
本單元全面擴充,直擊企業落地痛點與常見場景。深入解構 7 大 2026 必修實戰應用:(1) 傳統 RAG vs Agentic RAG 升級評估、自我修正、工具調用架構;(2) Voice AI 與 OpenAI Realtime API 製造業現場低延遲(0.5秒)語音落地破口;(3) 多模態影片生成商用化與 4 大版權紅線;(4) Computer Use Agent 早期試點與安全防禦(風險極高,2星警告);(5) 多模態行銷素材自動化工作流;(6) 高精度合規審核系統;(7) 多模態智能客服分流助理。每個應用皆提供「ROI 量化決策模型」與「可能對應之政府資源類型說明(已生效軌道為主;新方案進度另標草案,不保證可申或核定)」。
建立企業級安全壁壘與稽核流程。實作敏感個資自動遮罩(Data Masking)與 DLP 防護、部署防 Prompt Injection 安全防禦 Guardrails 連接器配置,以及建置合規的安全審計軌跡(Audit Trails),將國際 AI 風險管理標準與 ISO 42001 安全條款對應到企業內部系統架構中,協助企業回應外銷客戶對資安的要求。
本單元專為中型製造業與服務業設計,聚焦「不需要龐大資料科學家團隊也能快速導入」的 ML 實務應用。內容涵蓋 4 大中型企業必備數據場景:(1) 良率預測與品質異常檢測(傳產與封測廠);(2) 庫存需求預測(解決積壓最痛點);(3) 設備異常檢測與預測性維護(基於既有 IoT 資料,無需硬體重投資);(4) 客戶流失預測(服務業利器)。深入講解 2026 革命性的 AutoML 與低代碼平台(Google Vertex AI AutoML、Azure ML Designer)以及 時序基礎模型(TimeGPT、Chronos)之選型與成本效益評估。
當 AI 系統給出決策(如核貸、良率判定)或生成文檔時,企業必須能回答「為什麼 AI 給出這個答案」。本單元聚焦 2026 主流可解釋性與稽核技術:(1) Anthropic Mechanistic Interpretability(機制可解釋性)的商業化應用;(2) RAG 引用追溯(Citation Tracing),確保大模型回答時可回溯至具體 PDF/SQL 段落;(3) 傳統 SHAP/LIME 數值與現代生成式可解釋性的技術對比;(4) 金融、醫療、法務等高度監管場景的可稽核性(Auditability)合規設計原則。
從單點聊天工具躍升至跨系統代理自主協同。剖析「規劃代理、執行代理、審查代理」組成之 Multiagent 架構,引導學員配置開源 MLOps/LLMOps 系統,並實踐由 Google 與 Anthropic 主導的 Model Context Protocol (MCP) 標準,建構真正能對接複雜 API 的自主運營網絡。特別新增:企業軟體採購時之「MCP 協議採購必問防線」,為企業省下百萬專案串接費。
這是整個框架的旗艦精華單元,專為企業領袖打造的 AI Operating Model 落地指南。包含:如何量化計算 TCO 與開發 ROI、Buy vs. Build 技術與財務決策模型、人機協作比例(HITL)決策,以及對抗一線員工排斥的「變革管理五部曲」。內附 A3 列印版總體戰略畫布與 4 張關聯主表,協助企業避免 POC 一直停在試驗階段。
政策時窗 2026(進度標示):正式名稱「支持及壯大中小微企業方案」(行政院 2026-09-10 推動|已公告)。AI 為數位/智慧轉型工具之一,非獨立 AI 補助專法。預算表述:規劃 8 年加碼經費撥入「中小微企業轉型升級發展基金」(已公告規劃;非個人補助保證額)。租稅加碼(如設備投抵門檻調整)屬草案,通過前以《產創條例》等已生效規定為準。既有可走軌道:SBIR/SIIR/智慧機械等|依當年度公告。下一步:診斷器 → 初診(匹配度評估)→ POC。
政策資訊基準日:2026-09-12|來源(已公告推動;租稅加碼屬草案,通過前以已生效規定為準): 行政院新聞(2026-09-10) / 行政院方案說明(2026-09-10) / 中央社草案說明(2026-09-10)
本單元為鳳凰 AI 顧問團隊獨家之「護城河單元」。融合首席顧問在工研院、精密機械研發中心(PMC)、台中電腦公會擔任特聘講師的授課經驗,引導企業合法合規對接政府中小微/產業轉型資源——含行政院推動之「支持及壯大中小微企業方案」(AI 為數位/智慧轉型工具之一,非獨立 AI 補助專法)方向,以及既有 SBIR/SIIR/智慧機械等已生效軌道。內容涵蓋:(1) 台灣 AI/數位轉型政策戰略架構(發展、合規、競爭);(2) 五大政府補助/轉型資源體系深度解析(中企署 SBIR、產發署 A+ 與智慧機械、商業署 SIIR、數產署 AI 能量登錄、勞動部相關計畫);(3) 歐盟 AI Act 對台外銷機台衝擊與罰則;(4) ISO/IEC 42001:2023 快速認證路徑;(5) 申請實戰 SOP(計畫書骨架、核銷紅線、素材盤點表)。新方案租稅加碼(如設備投抵門檻調整)目前屬法規草案,通過前以已生效規定為準;我們教方法、不代寫,不保證核定結果。
為企業高階決策者、HR、法務、CIO 與 CFO 量身打造的 90 分鐘實戰工作坊。 每個模組均配有 A3 實體 A3 戰略畫布或檢核表,下課直接帶回應用。點擊下方卡片深入探索各模組詳情落地頁。
「對接 SBIR/SIIR/智慧機械等既有軌道,並說明 2026「支持及壯大中小微企業方案」進度;租稅加碼屬草案,通過前以已生效規定為準。」
深入探索詳情頁 ➔針對企業不同轉型崗位精心打包,打通跨部門協作,依導入前診斷確認組合內容
打包 M01 (戰略速覽) + M03 (4+1畫布實作) + M04 (採購財務課)。一次搞定高層 AI 全景視野、戰略畫布、與 Rent vs Buy 採購模型,對齊 C-Level 核心意志。
打包 M02 (員工 AI 使用守則) + M11 (ISO 42001 內部稽核研習)。90分鐘迅速產出全員可簽署之政策文件,對齊個資告知義務。罰鍰以全國法規資料庫生效條文為準。國際標準只寫對齊,不寫已認證。
打包 M04 (採購決策) + M09 (TCO 成本失控與 Token 網閘)。從 Day 1 鎖定隱形維護與 Token 同膨,部署集中式 API Gateway 與分流路由 Router,協助企業減少帳單浪費。
打包 M01(戰略速覽)+ M06(Voice AI 語音)+ M12(政策資源 matching:SBIR/SIIR/智慧機械等+新方案進度)。孟顧問在工研院與 PMC 的授課方法,協助現場語音場景落地,並以可驗證指標追蹤使用率;並協助備齊技術與營運文件,供會計師/主管機關評估,不保證核定、不承諾節省自籌款金額。
AI 專案的失敗,很少是因為模型不夠好。這是「從試用到長期使用的AI導入法」的起手式。
拒絕虛浮名詞,我們將抽象的 AI 戰略轉化為高階決策層看得見、能帶走、可稽核的實體交付資產。以下為去識別化標準交付物樣本大綱與預覽:
彙整企業痛點、場景優先級、變革阻力機制、API 熔斷策略與 ROI 評估。用一張 A3 畫布凝聚高管共識,提供董事會最直觀的轉型全景。
避免盲目自建與 API 預算失控:提供雲端 API 流量費模型、開發人月折算、製程檢索工時與機會成本的財務估算工具。
解決法務與資安主管最頭痛的「影子 AI」資料外洩問題。協助建構符合台灣《個資法》與歐盟規範的員工使用指引與遮罩防禦。
拒絕專案無限期拖延!為專案管理辦公室(PMO)提供清晰的 90 天試點、阻力排除與 HITL(有人審核)系統上線路線圖。
我們具備 10 餘年的輔導與教學經驗,是結合「國家認證 × 學術正統 × 法人實戰」的 AI 落地推動者。
經濟部 AI 產業講師,現任工業技術研究院(工研院)、精密機械研究發展中心(PMC)、台中電腦公會 企業級 AI 落地專案特聘講師。擅長將繁瑣的技術標準轉化為企業內部的「可落地 SOP」,並在製造業、精密機械業等高難度實業中設計人機協作阻力阻斷流程。
教育部認證助理教授。曾任科技大學助理教授與數位科技中心主任,現兼任多所大學助理教授。精通大型多代理人系統(Multiagent Systems)架構工程、SaaS 混合雲架構設計,以及 Buy vs. Build 定量財務建模,以嚴謹的學術高度與豐富的系統整合開發實務為企業構建安全防火牆。
將「不換既有系統的 AI 智慧解析中間層」、「雙閥值人機協作治理與四個決策出口」及「現場雛形定版五步法」,轉化為「公協會高階講座」、「企業內訓實戰班」與「課後現場落地工作坊」三軌閉環。 全系列課程堅持「教方法、訂邊界、帶走可稽核治理資產」,不販賣焦慮、不宣稱未驗證量化成效。
針對產業公會、企業協會與工業區廠商設計。直擊「買了企業資源規劃系統卻還在信箱漏單、電子表格剪貼比價」的系統外暗默地帶,帶領會員企業當場用四欄痛點表盤點自家斷點,親手設計拆解式估價、四色交期燈號與雙閥值人機分流規則。
針對已有員工自建電子表格、腳本或大模型雛形,或正準備啟動部門試點的企業。不從零空談理論,帶領跨部門團隊走完「定版五檢查點、三道資料與重跑閘門、四個決策出口與三段式簽核」,將個人雛形升級為公司可交接系統。
解決企業「上完課很興奮、回公司自己做卻卡在腳本權限、重複建單、知識庫亂答與無人敢簽核」的落地斷層。我們堅持先鎖定一條最痛標準流程、小範圍沙盒驗證單筆效益,再決定是否擴大整合。