職場生產力必備!生成式AI指令技巧:密度鏈是什麼?如何讓海量資訊更清晰?
職場生產力必備!生成式AI指令技巧:密度鏈是什麼?如何讓海量資訊更清晰?

編按:許多人在職場上可能都會碰到同一種問題:生成式AI如何有效應用在工作上?尤其是在節省工作、開會效率,以及整理大量繁雜資訊文件等,本篇從時間管理到摘要整理,手把手帶你下AI指令,讓生成式AI幫你產出高品質的成果。

一起當時間管理大師!整合行事曆、會議資訊準備

如果你是管理者,工作量可能相當繁重,需要有效安排事情的優先順序,卻經常被干擾或是遇到突發事件。面對接連不斷的溝通、會議和職責,有效管理時間變得非常重要。

整合到電子郵件和團隊合作應用程式的生成式AI模型(例如:Teams內建的Microsoft Copilot、或Google Meet內建的Google Gemini)可以透過很多方式,幫你有效管理時間:

預覽一週行事曆

要求生成式AI顯示所有的工作和排定的時間;例如,「在接下來的三天我有什麼計畫?請給我一份詳細清單」。生成式AI還可以為你的行事曆分類,比如個人任務、一對一會議、工作會議、工作坊、活動和私人時間等。

▶試試看:要求生成式AI製作一個表格,把本週會議按照請 自行指定類別 分類。
▶試試看:要求生成式AI分析你的每週待辦事項清單,根據你指定的緊急程度和重要性對任務進行排序和摘要。
▶試試看:要求生成式AI從電子郵件信箱找出標記為「緊急」的待處理會議邀請,並依照截止日期列出清單。

安排任務優先順序

要求生成式AI根據你的待辦事項清單和排定時間提出建議;例如,「關於季度業務審查,根據先前的電子郵件 請自行指定郵件 ,建議與 請自行指定對象 安排協調會議」。

生成式AI還可以根據任務的優先順序,建議更改日程安排。

會議前準備

要求生成式AI從最近往來的電子郵件、聊天紀錄、筆記或文件檢索相關資訊,為通話、活動、會議或工作坊做準備。

▶試試看:請生成式AI列出你在之前的會議或郵件中同意的執行項目,並根據你提供的議程說明你在即將舉行的會議中預計扮演的角色。
▶試試看:請生成式AI就即將在工作坊與 請自行指定對象 討論的新產品功能,生成五個討論要點。請把焦點放在 請自行指定文件

代表你參加會議

如果無法參加某個線上會議,生成式AI可以幫你歸納會議內容;例如,「如果講者有分享文件,請簡單概述內容」。並且告訴你會議的討論重點和執行項目;例如,「後續步驟是否指派給我負責?期限是什麼時候」。生成式AI可以代替你參加會議、轉錄會議內容或分析會議紀錄(錄音或錄影)。

▶試試看:請生成式AI就 請自行指定主題 找出你必須追蹤的問題或討論。

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資訊消化術:摘要整理指令怎麼下才好?

如果每天都被大量來自電子郵件、簡報、冗長文件和報告的資訊淹沒,要看完這些內容並歸納重點便是一大挑戰。

生成式AI可以幫忙總結和解讀資訊,靈活處理不同類型的輸入,並且輸出你要的東西;例如,可能有不同的風格和格式的摘要,像是表格、條列事項、執行摘要、簡短備忘錄等。

假設你需要在半小時內審閱一份30頁的文件。由於時間不夠,你幾乎只能閱讀執行摘要和第一部分。然而,你擔心可能會錯過一些重點,無法做出合理建議。你可以要求生成式AI摘要這份文件,建立要點清單,並注明每個要點來自哪個章節或哪一頁。

▶試試看:請生成式AI為即將舉行的活動報告 請自行指定報告 撰寫摘要。摘要應凸顯這份報告的重要觀察,而且不超過四段。
▶試試看:請生成式AI比較同個主題的兩篇文章,簡要列出文章一 請自行指定文章 與文章二 請自行指定文章 的差異和共同點。

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圖/ Gemini生成

〔實戰案例〕生成式AI是你的助理

摘要整理的進階技巧:密度鏈

對於冗長、複雜的文件,可利用進階的提示技巧,讓生成式AI幫忙做摘要整理。其中之一是 「密度鏈」 (chain of density)。這個做法能建立一連串包含愈來愈多細節的摘要。 密度鏈透過反覆進行、逐步補充內容來完成,把原始文件前一版摘要未涵蓋的重要細節逐步納入。雖然摘要的資訊密度增加,依然能保持簡潔,維持相同的長度。

舉例來說,胡安身為中階主管,必須對一篇關於公司業績的長篇商業報告做摘要整理。胡安在密度鏈技巧的啟發下,設計一串連續提示詞,以利生成更簡潔和資訊密度更高的摘要:

▶試試看:基本摘要。胡安請生成式AI「以不超過四句話提供第一季度銷售報告的簡明摘要,把重點放在整體表現上」。
▶試試看:紮實、詳細的摘要。胡安請生成式AI「撰寫一個更緊湊的新摘要,補充先前摘要中缺少的相關資訊,文章長度要相同,避免冗長語句」。

胡安重複第二個提示數次,進而生成更精簡但資訊豐富的摘要。

應用這個技巧時,必須指定下列條件:

摘要長度。 指定句子的數量。
資訊深度。 從廣泛的概述開始,逐漸要求包含更多在先前摘要中未提及的具體細節。
準確性。 要求生成式AI使用準確的資訊。換句話說,要以原始報告做為依據。
篇幅限制。 不同的生成式AI模型輸入框(輸入問題或命令的區域)能插入的文字長度可能有所不同。如果長篇文件需要做摘要整理,可在限制範圍內分成若干個段落上傳。

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圖/ 天下文化出版

本文授權轉載自《職場人的生成式AI工作法》,Elisa Farri, Gabriele Rosani著,天下文化出版

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #AI工具
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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