數據驅動服務設計 以聊天機器人應用為例—智能數據驅動新經濟：標準化、自動化、無人化、智慧化、無憂化，20221118（輔大演講）
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數據驅動服務設計 以聊天機器人應用為例—智能數據驅動新經濟：標準化、自動化、無人化、智慧化、無憂化 輔仁大學：學士後AI創新應用多元培力專班，2022/11/18，@新莊 張大明 講師/執行長，Ta-Ming Chang，Richard richard@mfhc.io，摩方人力資本科技股份有限公司， www.mfhc.io
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- 1. 張大明 講師/執行長，Ta-Ming Chang，Richard richard@mfhc.io，摩方人力資本科技股份有限公司， www.mfhc.io 輔仁大學：學士後 AI創新應用多元培力專班 ，2022/1 1/1 8 ，@ 新莊 數據驅動服務設計 以聊天機器人應用為例 — 智 能 數 據 驅 動 新 經 濟 ： 標 準 化 、 自 動 化 、 無 人 化 、 智 慧 化 、 無 憂 化 1 mFHC BANK. — 共 創 共 享 模 式 學 習 發 展 生 態 系 —
- 2. 張大明 創新教育科技 & 商業模式設計 & 人力資本創業家 倡議人 學歷 淡江大學 教育科技所碩士 經濟部中小企業經營領袖班12th 現任— ⚫摩方人力資本科技股份有限公司 共同創辦人兼執行長（2019-） ⚫育睿科技股份有限公司 創辦人兼執行長（2012-） ⚫逢甲大學專案管理與系統思考研究中心業師-教育創新顧問（2021-） ⚫TOBE吐璧【孵化器】三創生態系倡議人（2022） ⚫DOT100百豆運動-數位經濟世代人才100計畫發起人（2017-） ⚫社團法人亞太數位聯盟常務理事，數位移轉委員會主委（2017-） ⚫巨匠電腦IT360講師（2018-） ⚫新北市企業榮譽志工（新北榮指員，2017-） ⚫國際價值工程協會（SAVE International）副價值專家（AVS） ⚫淡江大學教育科技學系暨系所友會聯合總會推薦傑出系友（2018） 專業領域— 20年成人教育培訓經驗，特別在創新教育科技研發，近10 年持續投入在績效科技、數據技術與金融科技整合方案研發（人力 資本模式－評等 & 收益）。混成課程與訓練設計、新媒體策展營銷 與數位商會應用發展，ALBITER歐倍特培育摩方—思翱倍力設計與 發展手冊。創新人才培育方案，敏捷專案管理，社群組織發展、商 業模式創新與獲利財務模型，創新3E創業培育服務，數位轉型服務 設計，數據分析與營銷，價值工程分析，大型研討會論壇規畫舉辦。 研究發表與演講— ⚫TOBE吐璧倡議計畫 — Startup with ESG & SDG17，實現目標夥伴關係（2020） ⚫摩方人力資本銀行—為專家提供數位智產服務的專屬平台（Mofang human capital bank by mFHC Guru-tech，2019）：共創共享模式學習發展生態系。讓你隨時隨地儲 備、運用，從工作、學習獲得的財富（2018/10）。 ⚫結合學習社群策略與大數據分析之績效導向培育服務設計與研究—以歐倍特培育摩 方為例。淡江大學，2018學術研討會：創新數位教學（2018/5/4）。 ⚫認識人工智慧與發展應用演講，暨程曦資訊企業參訪。北市公訓處公務人員數位學 習系列（201712/14）。 ⚫DOT100百豆運動：數位經濟世代人才100計畫—Be a Talent100 of Digital+ in 2018- 2025. 讓自己成為數位經濟世代的乾貨（DIGITAL+ FOR TALENT100），亞太數位聯 盟-眾創基地 （2017/11）。 ⚫台灣企業領袖交流會首屆創媒秀總策畫。第二、三屆創新創業媒合會策展，創新商 業模式設計創業導師（2016-2018）。 ⚫賦陪媒3E創業培育模式-賦能 Empower、陪伴 Engage、媒合 Enrich（2017/9）。 ⚫淺談個人與企業數位轉型的大數據應用。新北產經大學-ICT智慧學院 by 新北市電 腦公會，致理科技大學（2017/7/8）。 ⚫大數據驅動之創新服務專案實務—以人類學家大數據探索觀點，淡江大學資工系演 講（2017/4/14）。 ⚫驅動轉變的教育服務創新推廣：Education Learning as a Service（ELaaS）-以歐倍特 培育數據雲為例，淡江大學教育學院博士班演講（2016/12/23）。 ⚫巨量資料分析的現況與展望。國發會105年資訊新知研討會 from 巨匠電腦。高雄 （2016/8/18）、台北（9/8）、台中（9/22）。 ⚫T. M. Chang，S. F. Wang （2015/5） HKIVM-SAVE International Conference， Hongkong 5/8-5/9，Use VA/VE on Online to Offline (O2O) Cloud Learning Service Study - with an Example of Xtiveco Cloud and App。 2022/5/10，@摩方人力資本銀行 個 人 資 歷 mFHC BANK. 2
- 3. Google 「張大明」學經歷2020 Google 「張大明 slideshare」 授課、演講與發表PPT近100多份 Google 「Ta-Ming Chang ResearchGate」 近10篇研究發表分享 mFHC BANK. 3 Youtube頻道：「黑執使聊天室」 1 2 3 4
- 5. mFHC BANK. 5 WHERE WHO WHEN 數位轉型 “數據驅動”+ “服務設計” HOW MUCH EFFECT 5
- 9. mFHC BANK. 企業數位競爭力 ∞ 智慧資本 —以智慧資本的數位優勢，創造組織的財務績效 & 指數型成長 企 業 經 營 數 位 轉 型 與 解 方 $ 新創 成長 淘汰 成熟 衰退 營業額 現金流 利潤 死亡 組 織 資 本 + 人 力 資 本 創新 VS 挑戰 轉型 & 再投資 危機 & 因應 — 共 創 共 享 模 式 學 習 發 展 生 態 系 — 9
- 10. source - https://hbr.org/2022/05/democratizing-transformation，Harvard Business Review，@2022/6/27 10
- 11. 新觀念—以人為本、挑戰驅動、在地成長 新議題—環境、資安 新關係—政府與民間、龍頭與新創 新模式— C2B、眾創、跨域、共享 新要素—科技 創新驅動 ∞ 挑戰驅動 資料來源：工研院，https://udn.com/news/story/7241/3568169 — 1 2 「 新 」 法 未 來 產 業 生 存 必 修 課 — img source： https://mars.nasa.gov/news/8411/nasa-to-share-results-of-effort-to-recover-mars-rover/ 數位世代的5大超級技能— 1. Personal brand 個人品牌，2. Digital fluency 數位公民 ，3. A tribe 部落影響力中心，4. Making sense of complexity 複雜習以為常，5. Resilience 維持彈性。 https://www.fastcompany.com/40584248/these-are-the-5-super-skills-you-need-for-jobs-of-the-future 企 業 經 營 痛 點 與 挑 戰 — 持續創造競爭力並提高收益不易 11 mFHC BANK.
- 13. 新世代挑戰 —數位時代 vs 數位世代 嬰兒潮 X世代 Y世代 mFHC Bank. Z世代 Alpha 世代 Edited by Ta-Ming Chang @2019/8/18 1990-2000 Late 2010- 1982-2000 Early 1964-1982 1945-1963 手機世代 Img source：https://www.slideshare.net/langwitches/curriculum21-a-deeper-cut/12-Generation_ALPHAbr_Born_around_2010br 收音機與電視機 影音與社群網站 手持遊戲機 磁片與遊戲機台 iPod 智慧手機 平板 VR虛擬實境 AR擴增實境 智慧音箱 mFHC BANK. 13
- 14. 資料來源：工業局 14
- 17. 數據驅動創新服務設計 17
- 18. Gartner分析師 Doug Laney —Volume 資料量，Velocity 資料輸入輸出速度，Variety 資料類型，Veracity 真實性 在 2001 年發表的「3D Data Management： Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.」 在 2012 年 全新的定義「大數 據是大量、高速、及/或類型多 變的資訊資產，它需要全新的 處理方式，去促成更強的決策 能力、洞察力與最佳化處理。」 18
- 22. Impact • TEDxBroadway演講，Ben Wellington 提供五項原則，透過故事讓數據更有意 義(Making data mean more through storytelling) – 1.連結人們的經驗 Connection with People's Experiences – 2.專注一個創意 Focus One Idea – 3.讓它簡單化 Keep it Simple – 4.探索你最熟悉的 Explore the Things You Know Best – 5.發生改變 Make an Impact https://youtu.be/6xsvGYIxJok 22
- 23. 德國企業凱馳—賣清潔機器 vs. 賣空氣 • 顛覆原有的商業模式，客戶可以不買機器，改買使用 多少壓縮過的空氣來計費的服務 – 因為凱馳的清潔設備，都是壓縮空氣形成壓力，讓水變成 高壓強水柱，來清潔髒污。 – 以前，賣愈大台機器利潤好，但客戶不一定需要 – 現在可以選擇訂定最低用量、付一定金額，根據客戶的需 求預估，來配置設備給客戶使用，用量超過合約最低門檻， 就再支付額外費用 – 客戶不必再購置機器，維修服務也可以一應交予凱馳處理。 賀桂芬，凱馳百年企業三年「換心」、秤斤論兩賣空氣。 2016-07-06 天下雜誌601期 http://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5077226 23
- 25. 目標 客群 現金 收益 客戶 活動 通路 成本 價值 主張 關鍵 伙伴 關鍵 活動 關鍵 資源 mFHC BANK. source - Canvas商業模式五式，Ta-Ming Chang, 2020/10/29 Canvas商業模式五式 | 數位轉型 25
- 26. 價值主張VP 關鍵夥伴KP 關鍵活動KA 關鍵資源KR 客戶關係CR 通路CH 目標客戶CS 成本流C$ 收益流R$ 轉型工業4.0 (物聯網 + 大數據) 賣設備 維修設備 賣空氣 待維修時間長 無線通訊感應 代理商 維修設備 KA 關鍵活動 26
- 27. 商業模式 Business Model-Case01 價值主張 關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 提供搭乘工具 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 交通部 營業車維修 車行規費 G mFHC BANK. 27
- 28. 商業模式 Business Model-Case02 價值主張 關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 網路 計程收費 / 信用卡 提供搭乘工具 隨時隨處臨時 或緊急 乘車服務 創造共享經濟 加值服務 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 私家車車主 Uber 網路系統 雲端網路系統 交通部 高額罰款 行政救濟官司 營業車維修 車行規費 mFHC BANK. 28
- 29. 商業模式 Business Model-Case03 價值主張 關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 網路 計程收費 / 信用卡 提供搭乘工具 隨時隨處臨時 或緊急 乘車服務 創造共享經濟 加值服務 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 私家車車主 Uber 網路系統 雲端網路系統 交通部 高額罰款 行政救濟官司 營業車維修 車行規費 無人車 vs 自動駕駛 ? ? ? mFHC BANK. 29
- 31. 訂閱 免費版 媒合平台 流量 會員營銷 按需付費 mFHC BANK. 請列出您知道的公司、產品或服務… 31
- 33. 智慧化服務與AI技術 33
- 34. What happened? • 描述性分析 Descriptive Analytics Why did it happen? • 診斷式分析 Diagnostic Analytics What will happen? • 預測式分析 Predictive Analytics How can we make it happen? • 指導性分析 Prescriptive Analytics 價值 困難度 & 複雜度 傳統BI 進階分析-大數據 落後指標 洞見與覺察 領先指標 撿 找 人 算 神 算 Edited by Ta-Ming Chang , 2016/8/2 Big Data應用技術演變，人 & 技術，大數據專案本身 34
- 35. Mckinsey：The potential value of AI - and how governments could look to capture it. @July 25, 2022，https://mck.co/3PTJ9MG 人工智能的潛在價值—以及如何看待它（15個領域） 35
- 36. 估計AI發展潛力要點 確定最相關的應用場域 • 這些用例領域中的每一個都包含大量 AI 應用程序，但它們創造價值的底層技術和機制是相似的，它們在應用於類 似組織時的典型影響也是如此。 估計應用場域的影響 • 例如，如果製造業中的預測性維護平均降低了 10% 的維護成本，那麼公司的息稅前利潤就會提高 2% 擴大對行業和經濟層面的影響 • 假設對於一家製造公司，所有相關用例領域的總和可以增加 10% 的息稅前利潤。如果該行業所有公司的息稅前利 潤總額為 100 億美元，那麼該息稅前利潤將上升至 110 億美元。如果淨營業盈餘（約息稅前利潤）佔製造業（總 計 200 億美元）的總增加值 (GVA)（即對 GDP 的貢獻）的 50%，那麼人工智能將在全行業範圍內增加 10% 的息 稅前利潤將使該行業的 GVA 增加 5%。 風險考量，隱私、安全、公平、透明度和可解釋性、安全和性能、第三方風險 Mckinsey：The potential value of AI - and how governments could look to capture it. @July 25, 2022，https://mck.co/3PTJ9MG 36
- 37. 37
- 38. 實施人工智能 計劃 有效使用數據 、模型和計算 負責任的人工 智能 人工智能數據 通過使用自然語言處理 (NLP) 和新興技術（例如 生成式 AI、知識圖譜和復合 AI），組織越來越多 地使用AI解決方案來創建新產品、改進現有產品 並擴大客戶群。 但是，組織的主要關注點是加快概念證明 (POC) 投入生產的速度。因此，以下四個趨勢主導了今 年的人工智能領域： https://www.gartner.com/en/articles/the-4-trends-that-prevail-on-the-gartner-hype-cycle-for-ai-2021 38
- 39. 確定從哪裡開始實際實施人工智能技術 “人工智能不會製作很多你購買的軟件，它會讓你購買的很多軟件變得更好。” 明確了解其最終的業務影響，應該是每個使用 AI 的項目的開始技巧 業務線利益相關者應該能夠清楚地表達有形業務通過詢問他們期望得到的好處 任何人工智能戰略計劃都必須首先關注組織的準備情況。它必須允許學習和實際使用，然後再著手一項宏偉的 AI 計劃。在沒有先入 為主的情況下參與人工智能戰略嘗試其組件技術就是本末倒置。可以在任何規模的組織中實際引入人工智能技術，通過五個步驟： 1. 用例 建立一個有影響力可衡量 和可快速解決的用例組合 2. 技能 集合一組與要解決的用例 相關的人才 3. 數據 收集與所選用例相關的適 當數據 4. 技術 選擇與用例、技能和數據 相關聯的人工智能技術 5. 組織 構建專業知識和積累的人 工智能知識 Gartner - https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/artificial-intelligence @2022/8/1 • Reinforce Your Artificial Intelligence (AI) Ecosystem Leverage AI technology to optimize your business resources and enhance decision making process. • What Is Artificial Intelligence? Seeing Through the Hype and Focusing on Business Value. 39
- 40. 如何從數據和分析中，優化業務價 值最後投資…… 實際操作的 5 個步驟實施人工智能技術— Gartner - https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/artificial-intelligence @2022/8/1 • Reinforce Your Artificial Intelligence (AI) Ecosystem Leverage AI technology to optimize your business resources and enhance decision making process. • What Is Artificial Intelligence? Seeing Through the Hype and Focusing on Business Value. 40
- 44. 聊天機器人 vs 數位服務 44
- 45. 數據驅動 | 人工智慧 — Tech Innovation 科技創新 45 mFHC BANK.
- 46. 46 Steve Jobs iPhone 2007 Presentation https://www.youtube.com/watch?v=vN4U5FqrOdQ mFHC BANK.
- 47. 對話式使用者介面重要性 —新世代使用者習慣 vs 沉浸式使用者體驗 47 source - https://www.messengerpeople.com/global-messenger-usage-statistics/。 Data Updated to : 2020/10/19
- 49. Top 10 Hot Artificial Intelligence (AI) Technologies Natural Language Generation 自然語言生成 Speech Recognition 語音識別 Virtual Agents 虛擬代理人 Machine Learning Platforms 機器學習平台 AI-optimized Hardware AI優化的硬件 Decision Management 決策管理 Deep Learning Platforms 深度學習平台 Biometrics 生物識別技術 Robotic Process Automation 機器人過程自動化 Text Analytics and NLP 文本分析和NLP自然 語言處理 49 There is no defined business case 42% Not clear what AI can be used for 39% Don’t have the required skills 33% Need first to invest in modernizing data mgt platform 29% A Narrative Science survey found last year that 38% of enterprises are already using AI, growing to 62% by 2018. Forrester Research predicted a greater than 300% increase in investment in artificial intelligence in 2017 compared with 2016. IDC estimated that the AI market will grow from $8 billion in 2016 to more than $47 billion in 2020. https://www.forbes.com/sites/gilpress/2017/01/23/top-10-hot-artificial-intelligence-ai-technologies/#709c25af1928 mFHC BANK.
- 51. AlphaGo vs 李世乭 @2016, March 51 圖片來源：網路 51
- 52. Source: 天下雜誌。人類可以向 AlphaGo 學什麼？ https://www.youtube.com/watch?v=WIZH61sODNI 52 52
- 54. AlphaGo 黃士傑：AI將 成人類工具非對抗 • 團體使用深入學習與強化學習的方法，利用8個月的 時間徹底解決AlphaGo的弱點 • 改善之後，2016年底，黃士傑低調回到台灣，並用 Master的名義申請圍棋網站，在他自己的房間內向 職業棋手挑戰，一整天下來，除了吃飯就是在下棋 • 他認為，AlphaGo可以幫助棋手擴展思路，擴展圍 棋理論，成為人類的工具，而非威脅 AlphaGo幕後推手 工程師黃士傑是業餘6段棋士 https://udn.com/news/story/7086/2810271 54 mFHC BANK.
- 55. Alphago Zero有多強!? —2天就超越人類, 40天讓5子, 那87天就 ... 55 https://www.youtube.com/watch?v=m13QHNMHAa4 mFHC BANK.
- 56. 類神經網路到深度學習 • 1986年，Rumelher和Hinton等學者，解決了複雜計算量問題，帶動神 經網路的研究熱潮，但是過不久就發現瓶頸，使得類神經網路只要超 過3層以上就幾乎沒有效果! • 2013年，Google收購了多倫多大學的一家初創公司DNNResearch， 實際上，這家公司只有三個成員，Geoffrey Hinton和他的兩個剛畢業 的的學生-Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever。 • 關鍵者：深度學習之父 - Geoffrey Hinton。Hinton整整力搏30年， 終於在2006年找到解方，突破成功續戀多層神經網路，重新命名深度 學習（Deep Learning），簡單地說就是建立、模擬人腦進行分析學 習的人工神經網絡。 https://kknews.cc/zh-tw/tech/4vbkxx.html 2012年Hinton的兩個學生使用NVIDIA GPU拿下ImageNet冠軍（ 2013年12%，2014年7%，2015年3.5% ），針對訓練神經網路，利用 GPU要較使用CPU的速度快上10到20倍。自從2006年被提出後，Deep Learning極大地推動了語音識別、視覺、自然語言處理等方面的進展。 56 mFHC BANK.
- 57. 57 DeepMind是一家英國的人工智慧公司。 公司建立於2010年，最初名稱是DeepMind科技 （DeepMind Technologies Limited），在2014年 被Google收購。 from Wiki https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/ mFHC BANK.
- 58. AlphaGo 教學工具 台灣時間 12 月 11 日晚間，Google 宣布推 出圍棋教學工具 AlphaGo Teach，而在 12 月 12 日晚間，僅僅一天之後，DeepMind 資深研究員的黃士傑宣布離開 AlphaGo 計 畫。 https://alphagoteach.deepmind.com/ 收集了23萬套人類對弈的棋譜及 AlphaGo和人類棋手對戰的棋譜。 https://technews.tw/2017/12/13/aja-hung-leave-deepmind/ 58 mFHC BANK.
- 59. Machine learning…How? • Supervised learning – 監督式學習，可以由訓練資料中學到或建立一 個模式，並依此模式推測新的實例。 • Unsupervised learning – 非監督式學習，並不需要人力來輸入標籤。它 是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選 擇。 Source : WIKI https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning 59
- 60. 機器學習 Machine Learning 一個電腦程序從經驗E至學會，針對某類任務T 和性能指標P，如果在T中的任務性能， 按P測量，提高了有經驗的E。 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Tom M. Mitchell, WIKI 另一個定義：機器學習目標是要電腦編碼運用舉例的資料，或過去的經驗來 解決已知問題。 麻省理工學院 https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning 60
- 61. 知識傳達 vs 能力傳授 徒：請問…師傅，您真是了得! 師：飯可以亂吃，問題不可以亂問!? Association for Talent Development(from ASTD T+D Magazine April 2016) 一個電腦程序從 [E] 至 學會，針對 [T] 和 [P]， 如果在 [T] 中的任務性 能，按 [P] 測量，提高 了有經驗的 [E] 。 E:根據知識、技能與經驗提問問題 P:部屬問題闖關及格通過率 T:部屬要對提問解決問題並回答 61
- 62. 機器學習 source - 十三分鐘略懂 AI 技術：機器學習、深度學習技術原理及延伸應用。https://youtu.be/UGdG4WpluJ8 62
- 63. source - 十三分鐘略懂 AI 技術：機器學習、深度學習技術原理及延伸應用。https://youtu.be/UGdG4WpluJ8 63
- 64. 感官— 、聽覺、 語意、觸覺、 肢體操作、 大腦— source - 十三分鐘略懂 AI 技術：機器學習、深度學習技術原理及延伸應用。https://youtu.be/UGdG4WpluJ8 64
- 66. NLP, 自然語言處理 • 自然語言處理（英語：Natural Language Processing，縮寫作 NLP）是人 工智慧和語言學領域的分支學科。此領域探討如何處理及運用自然語言； 自然語言處理包括多方面和步驟，基本有認知、理解、生成等部分。 • 自然語言認知和理解是讓電腦把輸入的語言變成有意思的符號和關係，然 後根據目的再處理。自然語言生成系統則是把計算機數據轉化為自然語言。 • Speech-to-Text：STT，Cloud 語音轉文字 - Google Doc – VoiceIn - Chrome Extend – 雅婷逐字稿 App 66
- 67. 67 mFHC BANK.
- 69. Voice-activated smart speakers such as Google Home, Amazon Echo, and the yet-to-be- released Apple HomePod and Facebook’s Aloha. 69 mFHC BANK.
- 71. 建置聊天機器人應用前 應該先知道的三件事： • 雖然沒有 AI 必定不能，但 AI 也絕 非萬能 • 沒有好的 Bot builder，Bot 很難全 面普及 • 發揮個人化、即時性，才能打造 100 分的 Bot 體驗 https://www.inside.com.tw/2017/06/14/why-the-chatbot-be-famous 71 mFHC BANK.
- 73. 從人的服務到AI機器人服務—客服產業應用實例 智能「小C」不斷升級，擴大服務平臺， 讓你隨時都能找到「小C」 解決你的問題！ 在中國信託銀行網站、中信行動達人APP，和中 信卡優惠APP等全平台，都能和「小C」對話！ 從人的服務到AI機器人服務—客服產業應用實例，程曦資訊 張榮貴總經理（中小企業網路大學校） https://www.intercom.com/ https://www.zendesk.com/ Web Help Center & Knowledge Management 73 mFHC BANK.
- 78. — 共 創 共 享 模 式 學 習 發 展 生 態 系 — mFHC BANK. 78
- 80. 撰寫學習目標 ABCD 法則 例： 學完本課程(單元)後，學習者 （對象）能獨立進行(條件)排除 故障(行為)的工作，並且正確率 達 80%（標準） 對象，Audience 行為，Behavior 條件，Condition 標準，Degree STAR 法則 簡而言之： STAR法則，就是一種講述自己 故事的方式，或者說，是一個清 晰、條理的作文範本 Situation， 事情是在什麼情況下發生 Task， 你是如何明確你的任務的 Action， 針對這樣的情況分析，你採用了什麼行 動方式 Result， 結果怎樣，在此情況下你學習到了什麼 80 講述 法 小組 分組
- 81. 81 課程名稱 商業管理能力 國際貿易能力 國際語言能力 會議展覽能力 資訊管理能力 專案管理(一) 5 2 2 4 3 專案管理(二) 5 2 2 4 3 81
- 82. Edited by Ta-Ming Chang @2021/2/15 C1 C2 C3 C4 學到 做到 得到 Level 0 - 2.0 Level 2.x - 3.5 Level 3.5x - 4.0 Level 4.x - 5.0 人到 → 心到 賺到Level 5.x 老手 勝任者 績效者 摩方點儲備 摩方幣移轉 摩方劵收益 受訓者 C0 （準備期）初學者 Kirkpatrick's four-level evaluation framework (update) + ROI and Kaufman & Keller’s five levels of critical organizational concern and evaluation. Exper t Capable Literate Novice 82
- 83. 83 C1 C2 C0 生活助理 旅遊規畫 企畫書 專案管理常識 敏捷專案管理 PMA FAQ QA 學到 做到 人到
- 84. Business Goal & Transformation Learning Smart Smart Training Training Performance LSTP, Learning Smart Training Performance-Design by Ta-Ming Chang @2016 學的好 & 教的棒 - 訓練績效看的見 84 Level 1 學到 賺到 得到 做到 問卷-滿意度（外） 能力自評 & 前後測 做 & 產出 績效、商業影響 效益-營收、 成本、社會責任 人到 準備度自評（內） Input & Process Micro Micro Macro Mega Level 1-Reaction, Satisfaction, and Planned Action Level 2-Learning Level 3-Application Level 4-Business Impact Level 5-ROI、CSR Vision & Mission 1 2 3 4 5 0 心到 6 Readiness Skill Level- 1.Expert (專家) 2.Proficient (老手-精通) 3.Competent (勝任者) 4.Advanced Beginner (中手-高級初學者) 5.Novice(初學者) Level 0- Level 0 Level 0 - 2.0 Level 2.x - 3.5 Level 3.5x - 4.0 老手 勝任者 績效者 摩方點儲備 摩方幣移轉 摩方劵收益 高級初學者 Level 5.x Level 4.x - 5.0 Edited by Ta-Ming Chang @2020/9/10 C1 C4 C0 mFHC BANK. Kirkpatrick's four-level evaluation framework (update) + ROI and Kaufman & Keller’s five levels of critical organizational concern and evaluation. 84
- 85. 4C/ID-model & Complex Learning edited by Ta-Ming Chang @2021/3/1 Learning Task Part-task practice Supportive information JIT information mFHC BANK. 什麼是「無限資源領導」？ 看看蘋果、Costco都在用的 人才管理方法 https://bit.ly/3c99gNA 以服務為理念的學教移轉服務，傳承為核心 —為學習者提供無限次的支援與資源，當他每次都能不斷學習並產出 85
- 86. 4C/ID-model & Complex Learning edited by Ta-Ming Chang @2021/3/1 Learning Task Part-task practice Supportive information JIT information mFHC BANK. 以服務為理念的學教移轉服務，傳承為核心 —為學習者提供無限次的支援與資源，當他每次都能不斷學習並產出 什麼是「無限資源的教導& 引導」？ 參閱企業領域：看看蘋果、Costco 都在用的人才管理方法 https://bit.ly/3c99gNA 86
- 87. Agile Design Thinking Innovation Flipped Learning & Analysis—以終為始、學習分析、數據驅動 A D D I E 87 D D E 教 學 設 計 要 讓 學 教 ( 移 轉 ) 更 好 ? ! “Transformation & Scale” 以 問 題 導 向 的 教 學 與 學 習 ? ! 自動回饋 是門好生意! mFHC BANK.
- 88. 聊天機器人在教學應用 課程引導 搜尋解答 適配學習者 支援學習者 擔任導師 講授課程 練習 關心學生 88 mFHC BANK. What Can Chatbots Do For L&D，Learningpool，@2020/12/13，webinar 1 2 3 4
- 89. 4C/ID-model & Complex Learning edited by Ta-Ming Chang @2021/3/1 Learning Task Part-task practice Supportive information JIT information mFHC BANK. 以服務為理念的學教移轉服務，傳承為核心 —為學習者提供無限次的支援與資源，當他每次都能不斷學習並產出 什麼是「無限資源的教導& 引導」？ 參閱企業領域：看看蘋果、Costco 都在用的人才管理方法 https://bit.ly/3c99gNA 89 1 2 3 4 講述課程 練習 擔任導師 支援學習者
- 92. CHATBOTS系統 講述法 vs 工作坊 | 問題導向式 vs 專案導向式 | m-QA Chatbots 92 mFHC BANK.
- 93. 虛擬助理群 Chatbots 培育 訓練 用途型 & 功能型 mFHC BANK. 93
- 94. ChatBot 情境語意分析模組 課程情境模組 環境情境模組 生活情境模組 系統資料 歷史紀錄 Content FAQ資料 Student Back資料 Interactive Cognitive資料 Web Messenger 94
- 97. mFHC BANK. 97
- 98. mFHC BANK. 98
- 99. 數位轉型 ABCD 後語 99
- 101. img source - https://bit.ly/3kpMvHX img source - https://bit.ly/2Hra8So 如何跳出新創的死亡之谷? 走出不確的第一步 or 持續守成 創新放大與加速：指數模型 img source - https://bit.ly/3dZq0Hs edited by Ta-Ming Chang，2020/10/26 mFHC BANK. 101
- 102. MVP mFHC BANK. 102
- 103. 三個企業個案 • A案：有一家小型資訊服務公司，提供客製化ERP系統為 主約20年，預計連結政府雲計畫，10人以下 • B案：有一家民宿業者，目前官網友提供訂房服務，並在 Booking.com上架房間，10-20人 • C案：有一家99%外銷為主木工機械品牌，結合國外當地 經銷商提供整合服務為策略，150-200人 103
- 104. 討論：數位經濟。企業轉型 傳統企業 Step 1 Step 2 Step 3 數位企業 A案 B案 C案 104
- 105. 資料價值：有效分析 vs. 靈活運用 5.決策 最佳化 • 運用機器學習等演算法，由 程式自動建議產生參數， 4.行為 解讀 • 根據資料來解讀個體／群體 行為背後的動機 3.預測 • 同樣是根據歷史資料，但目 的是要預測，預測未來的表 現或需求 2.推薦 • 基於歷史資料，將廣告或商 品推薦給潛在消費者 1.情勢 評估 • 利用資料分析，來評估組織 ／個人／產品／決策的績效 大數據分析的技術導入，獲得有價值結果的五個目的與內涵 資料來源：陳昇瑋。為什麼很多企業大數據應用的效益，沒有專家說的那麼神？科技橘報 https://buzzorange.com/techorange/2016/06/27/big-data-analysis-practice/ mFHC BANK. 105
- 106. Business Intelligence Analytics AI / “Cognitive” Big Data Cloud Internet of Things (IoT) Source： https://www.linkedin.com/pulse/war-4-pillars-big-data-cognitive-cloud-iot-bill-hayduk/ World of Watson, these are IBM’s 4 pillars and Big Blue is gearing up for an arms race and a big war - the war for mind share and for money. According to analyst firm IDC, big data and analytics spending will hit $203 billion by 2020. https://www.linkedin.com/pulse/war-4-pillars-big-data-cognitive-cloud-iot-bill-hayduk/ 顯而易見的事實與未來科技 創新戰爭戰場-IBM mFHC BANK. 106
- 107. 數位轉型成功三個主軸 技術促進 信息和跨孤島 協作 領導者有責任 重新定義部門 和職能邊界 自上而下和自下而上 操作讓文化意識促使 變革 source - PTC：Three Pillars of Success for Industrial Digital Transformation，https://bit.ly/3b5fscG，@2022/7/27 107
- 109. 109
- 110. mFHC BANK. source：The Customer Experience Hierarchy - https://www.cmswire.com/customer-experience/the-customer-experience-hierarchy/ 110
- 111. 王永慶先生的米店 -從傳統商店營運來比較 ✓ 產品 or 服務 ✓ 進貨 & 庫存 ✓ 財務管理 ✓ 送貨 & 物流 ✓ 人員 & 供應商 mFHC BANK. 111
- 112. 從王永慶先生的米店：創新之舉，要如何有機制做到上述交付成果 1.運用NES拆解 2.對應NES，列出三個功能，及UI/UX • NEW • 功能一，功能二，功能三 • EXIST • 功能四，功能五，功能六 • SLEEP • 功能七，功能八，功能九 mFHC BANK. 112
- 113. 從王永慶先生的米店：創新之舉，要如何有機制做到上述交付成果 1.運用NES拆解 2.對應NES，列出三個功能，及UI/UX 3.轉換上述NES階層的功能列表 • NEW • 功能一，功能二，功能三 • EXIST • 功能四，功能五，功能六 • SLEEP • 功能七，功能八，功能九 描述性敘述 (角色、動詞、名詞，感受等) x 3-5個 mFHC BANK. 113
- 114. 從王永慶先生的米店：創新之舉，要如何有機制做到上述交付成果 3.轉換上述NES階層的功能列表 描述性敘述 (角色、動詞、名詞，感受等) x 3-5個 mFHC BANK. 114
- 115. 從王永慶先生的米店：創新之舉，要如何有機制做到上述交付成果 3.轉換上述NES階層的功能列表 描述性敘述 (角色、動詞、名詞，感受等) x 3-5個 mFHC BANK. 115 階段一 階段二 階段三 階段四 NEW EXIST-1 EXIST-2 SLEEP 2A3R - Growth Hacking CJM - Customer Journey Map
- 116. mFHC BANK. 116
- 118. Driver Transfor mation Scale Impact 驅動力 -創新 vs 挑戰 數位轉型 -改變 vs 演化 -重生 績效-指數型 成長模式 影響力 -創新 vs 挑戰 118
- 121. 奇 變 新 好 mFHC BANK. 121 創新 差異化 迅速回應 顧客需求 奉顧客 為導師 source - 林隆儀：新奇變好-厚植競爭力4訣（企業改善專欄）工商時報，@2012/6/19， https://bit.ly/3BLyzne
- 122. 瞬 時 競 爭 策 略 。 快 經 濟 時 代 的 新 常 態 競 爭 ( 轉 變 ) 唯 快 不 破 ！ • 良性割捨，退出衰退 產業 • 彈性配置資源與組織， 提升靈活度 • 培養持續創新力 • 面對瞬間優勢的領導 力與思維 • 瞬間優勢對個人的意 義 122
- 124. 資料價值：有效分析 vs. 靈活運用 5.決策 最佳化 • 運用機器學習等演 算法，由程式自動 建議產生參數， 4.行為 解讀 • 根據資料來解讀個 體／群體行為背後 的動機 3.預測 • 同樣是根據歷史資 料，但目的是要預 測，預測未來的表 現或需求 2.推薦 • 基於歷史資料，將 廣告或商品推薦給 潛在消費者 1.情勢 評估 • 利用資料分析，來 評估組織／個人／ 產品／決策的績效 大數據分析的技術導入，獲得有價值結果的五個目的與內涵 資料來源：陳昇瑋。為什麼很多企業大數據應用的效益，沒有專家說的那麼神？科技橘報 https://buzzorange.com/techorange/2016/06/27/big-data-analysis-practice/ 124
- 125. 進入大數據應用領域 問題驅動取向 （Problem Driven Approach） 資料驅動取向 （Data Driven Approach） 資料來源：大數據@工作力 不同案例Big Dat商業模式差異比較，看出價值?! 125
- 126. 個案分享 Show Case
- 127. 倡議人- 張大明 張大明講師/執行長，育睿科技（2012）創辦人 & 摩方人力資本科技共 同創辦人（2019），資訊教育及教育科技專家，國際副價值工程專家AVS， 曾任PMI-TW國際專案管理學會台灣分會秘書長，巨匠電腦數位學習部門內 容專家，台灣首位4C/ID模式實證研究發表人，自2010年取得淡江大學教 育科技研究所教育科技碩士學位後，持續在教育科技領域研究﹑設計、科 技與服務的創新，實證後應用於教學設計、訓練設計、培育服務發展等， 積極在培育產業推廣、發展教育學習即服務（ELaaS）的創新商業模式，整 合教育科技、績效科技、資料技術、金融科技、人力資源科技等。 ⚫ 申請進駐亞東科大創新育成中心（預計2022年7月前），倡議TOBE吐璧計畫：SDG17共同目標的夥伴關係，議題倡議計畫發起人（2022年3月） ⚫ 與夥伴共同創辦摩方人力資本科技股份有限公司（2019年底），台灣首個人力資本服務平台「摩方人力資本銀行」發起人（2019年-目前） ⚫ 源於眾創基地後的創新議題研究「百豆運動、賦陪媒、智慧資產數據交換模式」等，以及人工智慧、聊天機器人、區塊鏈與虛擬貨幣等創新科技技術等，發起「摩方人力資本銀行項目」（2018年） ⚫ 教育科技持續創新研究與發表近10篇，ResearchGate（2010年-目前） https://www.researchgate.net/profile/Ta-Ming-Chang-2 ⚫ 演講授課與研究發表，百餘篇簡報分享，SlideShare - http://bit.ly/3azj9RZ （2012年-目前） ⚫ 倡議DOT100百豆運動：數位經濟世代人才100計畫發起人（2018年-目前） ⚫ 參與共同創立亞太數位聯盟，擔任學教移轉委員會主委，在聯盟內創立眾創基地直播式的創業培育服務（2017） ⚫ 淡江大學教育科技系推薦傑出系友（2018年） ⚫ 2016經濟部中小企業處SBIR創新研發補助計畫—思翱夫子雲倍力大數據創新服務研發計畫，歷經2018、2019及2020，2021，改版4次（2018年-目前） ⚫ 2016年SBIR Phase I 經濟部小型企業研發補助計畫 思翱夫子雲倍力大數據創新服務研發計畫，計畫主持人（2016年） ⚫ 以研究所就讀期間的教育科技研究成果，創辦育睿科技股份有限公司（2012-目前） ⚫ 首位4C/ID模式台灣實證研究發表與實務應用技術-歐倍特培育摩方（2010年-目前） 127
- 128. 摩方人力 資本銀行 & 歐倍特培育摩方 教育科 技 績效科 技 資料技 術 金融科 技 人力資 源科技 mFHC BANK. 128 關於學習發展的數位鴻溝— 介於兩個方面 - 那些利用人工智能和複雜的學習測量工具的公司，以及那些繼續依靠 過時技術來確定培訓的投資回報率及其對業務成果的影響的公司。 Caroline Brant，2017/11/7，https://goo.gl/3mh8uP 摩方人力資本科技股份有限公司 since 2019 育睿科技股份有限公司 since 2012 — 願 景 與 使 命 — • 用教育學習服務助人成功並獲得幸福 • 為企業營造創新發展與智慧資本投資收益最友善的服務平台 • 為業師、顧問、企業領袖，建立專家社群數位智產服務專屬平台 不論專家或組織可以將難的東西教好，且能複製該流程， 在共創共享並行學習發展互動過程，儲備、移轉，與收益 人力資本數據，為個人與組織創造智慧資本的投資效益， 完成我們的願景與使命。 by Ta-Ming Chang, 2020/9/10
- 129. 歐摩格 學習小組共識圈 — 共 創 共 享 模 式 學 習 發 展 生 態 系 — —治理三支箭：敏捷法 vs 目標趨進 vs 角色人設—
- 131. 5W2H1E mFHC BANK. 131 目標 趨進 績效 回饋 敏捷法 目標管理 KPI vs OKR 角色 人設 Edited by Ta-Ming Chang，@2022/7/25
- 132. 瞬間競爭優勢-敏捷手法 利害 關係 主被動 順序 vs 快慢 洞察 解決策略 彎道超車 後發先至 反推法 以終為始 設定 壓力點 敏捷手法 132
- 134. 募資 外部支援與資源，人力 與物力 學習小組 初體驗與經驗值 共創項目方案 敏捷伙伴 (實現目標伙伴關係) 北 東 南 西 場景 A B G R 角色 投資者 | 被投資者 伙伴與團隊 項目專案 | 階段周期 學習信用 | 伙伴關係 創新募資 發牌 | 外部 | 風控 題庫與牌組 | 積分 ♠ ♥ ♣ ♦ A 2 3 4 5 6 7 8 9 10 J Q K D - XXX | C - XXX | B - XXX 外圈 - 大回合 | 內圈 - 小回合 周期 - 旅程對話 到達目的並達標的藍圖 Phase 6 - Scale & Speed Phase 7 - 交付方案 與持續改善 End / Start Phase 1 - Zero 歸零 Phase 2 - 營 銷 & 創新 Phase 3 - 創 新 & 營銷 Phase 4 - 實作項目 方案 Phase 5 - 項 目治理 134
- 135. AMG歐摩格學習圈 —六大生命週期 形成期 迷霧期 穩定期 卓越期 重練期 （自我毀滅） 重生期 135
- 137. https://bit.ly/3PK58pc 線上說明 - 開啟專案線上說明文件 Google Docs，在瀏覽器操作切換 mFHC BANK. 137
- 138. 歐摩格-敏捷手法 大回合、小回合與周期 vs 湧浪法 A北極星-目的定位與方向 對標&對齊 mFHC BANK. 138
- 139. 在A表單輸入 - 目的定位與方向 mFHC BANK. 139 將Slido標籤雲截圖 - 在表單上傳 記錄當下的觀點（群體共筆）
- 140. 在A表單開啟Slido - 輸入標籤雲文字 - 目的定位與方向 小組群體共筆 建立共識 mFHC BANK. 140
- 144. 旅程對話-協作與學習 周期：績效支援 + 學習信用 + 籌募資友 mFHC BANK. 144
- 146. Ｒ發牌者，請選擇自己 Ｒ收牌者，請選擇 對話伙伴 R反饋—收牌者，請選擇貴人卡、恩人 卡、好人卡或其他 mFHC BANK. 146 Ｒ旅程進程由領導者， 定義：P0 ~ P7，請依引導選擇
- 147. 表示對目前進程，之於收牌 者問題的Ｒ評論摘要，可輸 入文字或拍照上傳 R狀態積分，表示要給予收牌者 【幣】績效支援的評分 1 -7 mFHC BANK. 147 R狀態加分，表示再給予收牌者 【幣】績效評分加碼 1 - 6
- 149. G發牌者，請選擇自己 G收牌者，請選擇 對話伙伴 mFHC BANK. 149 G反饋—收牌者，請選擇貴人卡、恩人 卡、好人卡或其他 G旅程進程由領導者， 定義：P0 ~ P7，請依引導選擇
- 150. mFHC BANK. 150 表示對目前進程，之於收牌 者問題的G評論摘要，可輸 入文字或拍照上傳 G狀態積分，表示要給予收牌者 【幣】績效支援的評分 1 -7 G狀態加分，表示再給予收牌者 【幣】績效評分加碼 1 - 6
- 152. mFHC BANK. 152 B發牌者，請選擇自己 B收牌者，請選擇 對話伙伴 B反饋—收牌者，請選擇貴人卡、恩人 卡、好人卡或其他 B籌資木有旅程進程由領導者， 定義：P0 ~ P7，請依引導選擇
- 153. mFHC BANK. 153 在「B投資旅資」 輸入要給予收牌者【劵】積分 數字，0 - 1000，然後選擇 「是否」加入旅程成為伙伴 B籌募資友進程由領導者 定義：P0 ~ P7，然後 選擇對話「B反饋」問題 及評論
- 155. Demo 微軟QnA Maker 1. 建立Azure QnA服務 2. 建立QnA知識庫：pdf、doc、docx、xlsx、txt (問題與答案) 3. 訓練與發行 155 mFHC BANK.
- 156. Chatbot 參考 QnA Maker——微軟已經創建了 QnA 機器人，你必須在其中共享常見 問題頁面的 URL，並且會在幾分鐘內 使用常見問題頁面上的信息和結構化 數據創建機器人。重鑄.AI |協作機器 人平台 — 使您能夠訓練、構建和運 行您的機器人。使用 Bot Builder 和 可視化 ow 界面創建和管理您的對 話邏輯可幫助您非常快速地設置響應。 156 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 168. 更多… Chatbots應用領域 168
- 169. Chatbot 參考 Chatfuel—它提供了一些功能，比如 自動添加內容卡和分享更新給你的關 注者，在 Messenger 聊天中通過表 單收集信息，讓用戶請求信息並通過 按鈕與你的機器人交互。 169 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 170. Chatbot 參考 Botsify — Botsify 使用拖放模板來創 建機器人。還提供通過插件輕鬆集成、 智能 AI、機器學習和分析集成等功能。 170 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 171. Chatbot 參考 Flow XO — 這是唯一提供 100 多種 集成的聊天機器人平台。它擁有易於 使用的可視化編輯器。它還提供了許 多預先構建的模板以供快速入門。 171 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 172. Chatbot 參考 Beep Boop — 提供端到端的開發人 員體驗，讓用戶可以專注於構建出色 的機器人。 Beep Boop 更適合提供 創建鬆弛機器人的最佳和最簡單的方 法。 172 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 173. Chatbot 參考 Bottr — 為您提供將機器人嵌入網站 的選項。您還可以添加來自 Medium、 WordPress 或 Wikipedia 站點的數據， 以獲得更好的數據覆蓋範圍。 173 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 174. Chatbot 參考 Motion AI — 在 FB Messenger、 Slack、Smooch 或您的網站上直觀地 構建、訓練和部署聊天機器人。它可 以讓您將對話繪製成圖表，類似於流 程圖，以獲得機器人查詢結果的直觀 概覽。 174 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 175. Chatbot 參考 Chattypeople — 已經預先設計了可以啟動的聊天機器人。該網站有電子 商務、客戶支持和食品業務的模板。如果您選擇電子商務聊天機器人，則 只需添加產品、問答和一些常規設置。 175 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 176. Chatbot 參考 QnA Maker——微軟已經創建了 QnA 機器人，你必須在其中共享常見 問題頁面的 URL，並且會在幾分鐘內 使用常見問題頁面上的信息和結構化 數據創建機器人。重鑄.AI |協作機器 人平台 — 使您能夠訓練、構建和運 行您的機器人。使用 Bot Builder 和 可視化 ow 界面創建和管理您的對 話邏輯可幫助您非常快速地設置響應。 176 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 177. Chatbot 參考 Botkit — 包括各種有用的工具，例如 Botkit Studio、樣板應用程序入門套 件、核心庫和用於擴展機器人功能的 插件。 177 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 178. Chatbot 參考 ChatterOn — 該平台通過輸入用戶 和機器人之間預期對話的幾個示例， 幫助您構建機器人並設置 AI。 Octane.ai — 它們具有預先構建的功 能，讓您可以輕鬆地向您的機器人添 加內容、消息、討論、打印表格、展 示商品等。 178 source -How To Develop a Chatbot From Scratch – Chatbots Magazine，https://bit.ly/3gOvc3L
- 179. 人力資本 vs 個人賦能 - 想像力、創造力、情感到團隊與組織 mFHC BANK. 179 http://i.imgur.com/7hxCi3d.jpg Capacity
- 180. 用戶 | 會員 媒體共享 | 學教移轉 信任連結 | 孵化加速 摩方人力資本銀行平台服務模式，mFHC BANK© Growth Hacking Designed by Ta-Ming Chang， 2021/11/22 ALBITER & GRABY / WADE © 2016 - 2021 客 製 - 處 方 新 勞 動 體 系 | 騎 士 - 團 長 - 領 主 - 執 使 - 玩 家 人力資本酵素 系統 創新營銷．數位轉型 學 習 者 - 教 導 者 - 領 導 者 - 投 資 者 孔 明 - 張 飛 - 劉 備 - 關 公 職 業 - 職 涯 - 生 活 - 生 命 摩方-模式 人力資本 利得 呈 現 - 溝 通 數 據 - 決 策 媒 體 - 策 展 1 2 3 4 5 收益．ESG 敏捷協作 | 人力資本 摩方人力資本銀行平台服務模式 mFHC BANK© Growth Hacking — 共 創 共 享 模 式 學 習 發 展 生 態 系 —
- 181. 《未來地圖》 —企業您準備好？未來5年的趨勢6大關鍵 1.平台思維 2.借用資源 3.巧用科技 4.學習能力 5.知識 就是工具 6.新時代 的知識學習 https://www.cwbook.com.tw/product/ProductAction.shtml?prodId=0000023926 現 況 與 未 來 趨 勢 - 0 4 181 mFHC BANK.
- 182. 加速數字化轉型的 10 大能力 客戶能力 1. 提供出色的多 產品客戶體驗 2. 以目標為導向 運營能力 3. 變得模塊化、 開放和敏捷 4. 力求雙管理齊 下：創新與成本 生態系統能力 5. 領導或參與生 態系統 6. 追求動態（和 數字）夥伴關係 基礎能力 7. 將數據視為戰略資產 8. 培養和留住合適的人 才 9. 將個人和團隊行為與 堅定的目標聯繫起來 10. 促進整個公司的快速 學習 182 10 capabilities to accelerate digital transformation | MIT Sloan
- 183. Thank you! 183 面 對 未 來 的 機 會 與 挑 戰 — 共 創 共 享 模 式 學 習 發 展 生 態 系 — 願 做 光 與 鹽 mFHC BANK. 摩方人力資本銀行—我們是為實現社群夥伴與組織的人力資本價值而存在 我 們 幫 助 社 群 裡 的 每 位 夥 伴 變 得 更 好 更 強 大 ， 支 持 他 們 為 組 織 創 造 財 務 績 效 與 分 配 績 效 獎 酬 ， 並 與 組 織 合 作 在 產 業 放 大 與 加 速 價 值 影 響 力 大家加油，台灣加油 ! — 創 新 ∞ 專 業 （ 夥 伴 ｘ 誠 信 ． 2 x 傳 承 ） —