準不準時都要估!預估工時的意義究竟在哪?
準不準時都要估!預估工時的意義究竟在哪?

看到PTT Soft_Job板上有人問了一個問題,作者公司的開發方法是瀑布式,但是由於規格常常變動(據說原因是「加入了敏捷的迭代想法」),所以專案預估的時程也很不準,所以作者心中浮起了一個疑惑:預估工時的意義是什麼?

[請益] 預估工時的意義在哪?

姑且先不戰這瀑布融合敏捷迭代的說法,來以PM的角度來討論為什麼要預估工時,還有為什麼我覺得即使估不準也要估。

為什麼要預估工時?

我平常最常使用的App,除了通訊、社交App以外,最常用的是「台北等公車」,這個App功能很簡單,能讓你知道你在等的公車現在在哪一站、還有多久會到你現在在等的這一站,以及多久之後會到某個目的站牌。

我非常依賴這個App,因為它讓我能評估什麼時候出門、什麼時候到,並預估後續的時程。

這跟預估工時有什麼關係呢?為什麼要預估工時?

我認為最重要的目的,就是藉由「同步各方預期」,成為「溝通與協作的基礎」。

「軟體功能開發」這件事,不是功能開完就能開發,開發完了就可以賣了,你必須與其他部門協作,而這協作常常是有先後順序與相依性的。在開發的一開始,PM提出需求,設計師需要提供設計圖檔,工程師需要設計技術架構,接著寫程式,測試人員需要排定測試時間,行銷需要規劃上市活動,業務需要規劃推銷計畫等等,如果沒有一個對時程的預估,並與各方同步,各方資源怎麼知道該什麼時候投入,彼此如何協作?

若沒有同步各方預期,可能一個要做三個月的功能,業務覺得這很簡單,跟客人說一個月就能交,行銷可能猜測要四個月,先把行銷資源調到其他產品上,或是等到功能快完成時,PM才去要後續行銷以及業務資源,如果臨時要不到怎麼辦?

文中的RD可能會說,但是規格一直變,時程也會一直改變,估不準如何協作?不,就是因為有變動,才要估計,才能協作。

因為只有開始時有了估計,在delay時才能評估跟原本計畫的「差距」,進而準確調整計畫。

就好像公車到站時間App,可以讓我知道到站時間,我就可以評估我什麼時候要出門──公車還有半小時,我可以慢慢來;公車快到了,我趕快出門不要滑手機了,我也可以知道什麼時候可以抵達目的地,如果看起來會來不及,也可以提早決定搭計程車,或是先打個電話跟對方說一聲。

在專案上,如果你知道開發還有三個月才會完成,行銷資源就可以先專注在其他產品上;如果你看到某一個人的時間分配看起來會是專案瓶頸,或功能在他身上要花最多時間,我會提早分配其他資源協助;當計畫有變,我看到預估和實際的差距,就會趕緊啟動應變計畫(談範疇、砍功能、橋資源、排beta版、調整開發測試順序等等),我會知道若我要維持原本的協作計畫,需要縮短多少時間,也會知道如果萬一真的無法縮短,對應的各部門要延後多久投入資源,我的溝通與談判要建立在什麼樣的新schedule上。這就是文中提到的 「甘特圖」 的價值。

而且這估計結果等於是將「勞力」以時間的方式具體化了,也更能估成本、比較功能規模、排優先順序,也能累積、傳承在其他專案上──PM記得類似的功能之前估計多久,對於新專案、新功能的scope就會越來越有理解,更知道要如何跟客人談判﹑收錢。

如果時程估不準,是否還有價值?

我認為 「估計schedule」本身就有價值。 因為估計schedule的過程,就是在逼你把事情想清楚。要能估計時程,總該從頭到尾想清楚要做什麼事情、各要花多少時間吧?越厲害的RD,能想得越周到,對於可能遇到的問題也會多抓一些時間做緩衝,他們估的時間就越準。

所以這本身也是一種練習,幫助RD/PM把事情想清楚,當時程不如預期時,也能知道自己哪邊沒想清楚,就像讀書考試一樣,如果只有讀書,沒有考試,很難知道自己是不是真的懂了,還是只是看過去,沒有融會貫通。

考試答案有錯,就像schedule不準一樣,能幫助我們看到盲點, 可以注意到那邊是容易被忽略、高風險的地方,下次會記得不踩到,如果沒有「超過預期要delay了」的震撼,很難知道這邊其實是風險所在,幾次下來,之後在做規劃時就能思考得更周全。所以說——

重要的不是schedule有多準,而是「它為什麼不準」,我忽略了什麼,「下次如何讓它更準」。

這也是一種成長思維吧?

另外,如果時程估不準的原因,是因為老闆或客戶一直改規格,反而這樣才更要估時程。做為PM,老闆壓時間時,就能把功能以及所需時間攤開,問他要捨哪一項,或老闆真的要硬壓加班時,知道要加多少班,也可以跟客戶說明,根據預估,若改這個功能,會delay幾天,要多收多少錢。

估時程還有一個好處,我覺得是心理層面的,就是我預估schedule時,都是請RD自己評估,這有種「承諾」的味道,自己估出去的schedule,像是自己的承諾,會盡量逼自己想清楚,也會努力去達到目標,或是眼看著目標無法達成,也會先舉手示警,可以讓PM啟動後續的應變計畫。

總之,估計時程有幾個好處:

  1. 藉由時程估計,同步各方預期,啟動協作
  2. 藉由時程估計,在面對變動或不如預期時,幫助評估影響,並提早啟動應變計畫
  3. 藉由估時程的過程,把專案想清楚,要做的事情拆細,減少不確定性
  4. 藉由檢討實際時程以及預估時程的差別,幫助自己辨識盲點,在未來規劃時想得更清楚
  5. 藉由估時程,把勞力投入具體化,就能估成本、收錢、排優先順序,而且可以延伸到類似功能,累積專案評估經驗並傳承

其實我認為問「為什麼要預估工時」,跟「為什麼要做計畫」一樣,如果預估會不準,應該要去檢討不準的原因、如何改善,而不是乾脆就不估了;如果知道計畫總是沒有照規劃的執行,應該是要去檢討為什麼,而不是不做計畫,直接放棄治療。

但是當然「老闆硬壓時程」這件事不在這篇文章「估時程」的討論範圍內。不過如前面提到的,我面對老闆硬壓時程的應對,也是會估「合理時程」給老闆參考,若老闆還是堅持,就問他要砍什麼功能,如果連功能也不給砍,到時候他壓的時間真的做不出來,至少不是RD/PM的鍋,他就會慢慢學到他的要求真的不合理。

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
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隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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