頂尖企業都在用的「無雜訊」簡報製作法！學會8種簡報版型，別人更容易認同你|數位時代 BusinessNext

你在台上講得口沫橫飛，觀眾在下面卻是一頭霧水，這樣的情景是否似曾相識？其實，簡報的形式必須對應論述的邏輯：而邏輯的展開，必定有最適合的簡報形式。也就是說，如果簡報架構不明確，或是過於複雜，聽眾是很難理解的。

曾任職於波士頓咨詢公司（BCG）的森秀明，以看過10萬頁以上的投影片經驗，發現好的投影片能清楚顯示製作者的邏輯，讓觀眾可以直接看懂結論和資料之間的對應關係。舉例來說，如果採用一對一論法，聽眾的習慣是從上往下看投影片，這樣就會先看到「結論」，再往下看到「證據」（事實、案例、數據），如此就能輕鬆理解你的推理過程。同時，好的投影片花樣不多，《做好文獻探討》將主要版型分為8種，只要掌握好這8種，就能讓觀眾清楚看出你的資料脈絡。

1. 一對一論法：單一證據就可以傳達一個事實

所有論法中最基本的，根據一個有說服力的事實、案例或數據，推論出一個結論。像右圖的目的是為了傳達芬蘭在6個國家中森林覆蓋率第一，所以簡報者的「主張」就是芬蘭在這些國家中森林覆蓋率是最高的，再以長條圖列出6個國家森林覆蓋率的數據，其中芬蘭的森林覆蓋率為72%，位居第一，由此「證明」主張是正確的來說服聽眾。

2. 並列論法：列出多個同質性事實支持論點，增加說服力

藉由多個事實一起證明，來強調論點的正確性。像是「蘇格拉底死了、柏拉圖死了、亞里斯多德也死了，因為這些事實而得出「人都會死」的結論。這就是並列論法的特色。再以右圖為例，寶僑（P&G）和美國設計顧問公司IDEO都有針對腦力激盪制定會議規則，顯見要讓腦力激盪發揮效果，制定適合開會的規則是關鍵。

3. 結合論法：藉由同時存在的現象，支持結論

「結合論法」跟「並列論法」不同的是，需要多個事實同時存在，才能證明主張。像下圖的「結論」：美國1973年後經濟衰退1%是不尋常的，就必須在「戰後經濟成長率4%並不特別（1870年後皆高於3.4%）」與「經濟成長率從未如此緩慢（嬰兒潮開始進入市場，經濟成長率卻卻依然是1870年來新低）」同時存在，才能證明。

4. 連鎖論法：描述人事時地物的因果關係

天氣看起來陰陰的，推論可能會下雨，再推論出門需要帶把傘。因為A得B、B再得C，即為連鎖論法。像下圖就是一本雜誌的出版流程，從撰文、美編到印刷，最後才有你手上這本熱騰騰的雜誌。

5. 麥肯錫論法：融合連鎖與結合論法

麥肯錫的顧問都喜歡畫流程圖，他們會融合連鎖與結合論法，就是隨著時間的經過，依據記錄工作的流程，例如拓展事業的進行步驟。像右圖分析，從進貨到販賣的過程中存在的資訊管理問題，就是藉由列出不同時間段可能發生的資訊問題，來找出各自的解決方案，最終解決資訊管理問題。

6. 對立論法：從正反意見中得出結論

針對同一個問題，先敘述某個見解，再提出相反的觀點，藉由比較兩者不同的看法得出主張。像下圖針對創始人、主義、研究內容、影響，分別以泰勒主義（Taylorism）和梅奧主義（Mayo Theory）進行比較，最後得出結論：定位理論源自泰勒主義，能力主義源自梅奧主義。

7. 比較論法：找出不同方案的共通點與差異點

與對立論法不同的是，比較論法適用於兩個見解存在共通點與差異點，而非完全不同。像下圖，定位論和能力論的相似點，就是都可反覆實驗。定位論有鐵鍬實驗；能力論有霍桑實驗。但兩者在實驗方法上存在差異，定位論重視量化分析；能力論重視質化分析。

8. BCG論法：融合對立與比較論法

BCG的顧問擅長以2X2的矩陣為事物做分類，像是產品組合管理法（一般稱BCG矩陣）。從右圖可看出左下角的漸進型改良商品和右上角的創新型開發商品，無論商品或客戶都沒有共通點，彼此是對立的；左下角的漸進型改良商品和右下角的進化型適應產品，皆是針對既有客群，只不過是新、舊產品的比較。

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。