口罩再鬆綁、剩4場所必戴!確診「支持性給假」取消、最新防疫政策一次看
口罩再鬆綁、剩4場所必戴!確診「支持性給假」取消、最新防疫政策一次看

口罩規定再放寬!疾管署指出,自今(112)年8月15日起,醫院、診所、一般護理之家及老人福利機構持續列為應佩戴口罩場所,其餘醫療(事)機構調整為民眾建議佩戴口罩場所,相關規定說明如下:

一、於以下指定場所之室內空間應依規定全程戴口罩:

(一)醫院、診所及一般護理之家。
(二)老人福利機構:長期照護機構、安養機構、其他老人福利機構。
得於上列指定場所不戴口罩之例外情形:飲食、拍照、不適合或無法戴口罩之檢查、治療或活動。另醫院之教學研究或行政單位辦公處所內是否需佩戴口罩由醫院自行規定。

二、下列特殊情境建議要戴口罩:

(一)有發燒或呼吸道症狀。
(二)年長者或免疫低下者外出時。
(三)人潮聚集且無法保持適當距離或通風不良之場合。
(四)與年長者或免疫低下者(尤其是未完整接種疫苗者)密切接觸時。
(五)出入醫事機構(藥局、醫事檢驗所、醫事放射所、物理治療所、職能治療所、助產機構、精神復健機構、居家護理機構、居家呼吸照護所及精神護理之家)及其他醫療機構(捐血中心、病理機構)等高感染風險場所時。

其餘室內場所、室內空間,由民眾自主決定戴口罩。

確診了怎麼辦?COVID-19輕症、無症狀免通報

由於國內外疫情趨緩,指揮中心表示,自3月20日起,COVID-19輕症或無症狀民眾如檢驗陽性,將改採「免隔離、免通報」措施,但建議「0+N自主健康管理」,自主健康管理期間快篩陰性,或至距離發病日或採檢陽性日已達10天無需採檢,即可解除;中重症患者則需通報並隔離治療。

在自主健康管理期間,指揮中心建議,有症狀時在家休息,避免不必要外出,無症狀或症狀緩解(退燒至少1天)後可安心外出;外出時請全程佩戴口罩。不過,由於0+N自主健康管理屬於指引建議性質,由民眾自主進行,無相關罰則。

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圖/ 指揮中心
0309 防疫鬆綁新制規劃-5 0+n概要
圖/ 指揮中心

如果輕症,學生、教職員工請假怎麼請?會列入出缺席紀錄嗎?

疾管署在8月1日宣布,自本(2023)年8月15日起(以篩檢陽性日為準),COVID-19篩檢陽性輕症/無症狀民眾,自主健康管理天數由10天調整為5天;同時軍職人員、公務人員、教師、學生等對象自主健康管理期間,無需給予支持性給假措施

建議適用對象包含:
(一) 未符合COVID-19病例定義(併發症)之SARS-CoV-2篩檢陽性輕症或無症狀民眾。
(二) 距離發病日未滿5天但已完成治療之確診(併發症)者。

自主健康管理期間防疫措施仍維持不變,有症狀時請在家休息,並儘量避免非必要的外出;外出時請全程佩戴口罩。

為什麼要放寬隔離政策?

指揮中心解釋,考量COVID-19疾病嚴重度下降,感染者多數為輕症或無症狀個案,且本土疫情穩定、2月起防疫鬆綁未明顯影響疫情,為減少確診對民眾影響、減輕醫療端逐案通報負擔,並與國際防疫調整方向一致,邁向疫後新生活,故調整現行「嚴重特殊傳染性肺炎」疾病通報定義, 由「確診均通報」改為「併發症(中重症)才須通報」,即如為新冠檢驗陽性,且出現肺炎需氧氣治療或其他新冠相關併發症,因而住院(含急診待床)或死亡,醫事人員才須通報

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圖/ 指揮中心

指揮中心指出,配合本次防治政策調整,同步修訂相關配套措施於3月20日實施,包括取消健保卡資料上傳COVID-19檢驗結果自動通報「嚴重特殊傳染性肺炎」方式,請醫療院所改至傳染病通報系統網站或運用醫院電子病歷自動通報(EMR)等方式通報「嚴重特殊傳染性肺炎(併發症)」、取消確診者自主疫調回報機制、取消居家照護遠距諮詢服務、取消確診者同住家人及入境民眾自主防疫措施、停止更新數位新冠病毒健康證明系統(DVC)及健康存摺中確診及檢驗資料、調整因應COVID-19疫情之視訊診療措施、調整確診死亡個案遺體處理感染管制指引、調整醫療機構因應COVID-19個人防護裝備建議等。

0309 防疫鬆綁新制規劃-4具體項目
圖/ 指揮中心

指揮中心特別感謝疫情期間民眾的配合,以及醫事人員與投入防疫工作同仁的辛勞,請民眾持續配合相關防治措施,同時呼籲「疫苗加一,解封安心」運動已開始;接種院所時間、地點等相關資訊,可透過疾管署官網「疫苗加一,解封安心」專區查詢,也請民眾儘速接種COVID-19疫苗,提升自身及群體免疫保護力,共同邁向疫後新生活。

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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