Notion 3.0教學|專案管理再進化,怎麼用?哪些人適合升級成 Notion 3.0?
Notion 3.0教學|專案管理再進化,怎麼用?哪些人適合升級成 Notion 3.0?

Notion 於 9 月 19 日正式推出 Notion 3.0,號稱是迄今最大幅度的更新。回顧 Notion 過往的版本演進,從 1.0 的「多人協作畫布」、2.0 的「資料庫與整合」,到這次 3.0 宣告的「AI Agent 時代」,Notion 正從一個筆記及知識管理工具,轉變成一個能主動幫助使用者完成工作的平台。

過去不少用戶抱怨 Notion 使用起來速度慢、AI 功能受限、跨裝置體驗不一致…等痛點。這次更新的 3.0 版本能否解決上述問題,並帶給足以改變使用者原有工作流程的新功能?本次《未來商務》將帶領讀者了解 3.0 版本更新的四大功能,並探討使用者是否有需要升級成 Notion 3.0。

功能一|全新同步引擎:跨裝置體驗更順暢

以往最常被詬病的問題之一,就是 Notion 在跨裝置同步與載入速度上的落差。無論是 Mac、Windows、iOS 或 Android 系統,總有卡頓、延遲或內容不同步的狀況,尤其在大型團隊的複雜文件中更為明顯。

因此,Notion 3.0 的全新同步引擎便直接對此痛點進行優化。官方表示在 3.0 中同步速度提升了數倍,並可在多個不同裝置上保持一致的體驗。這對需要在筆電、手機、平板之間做切換使用的用戶來說,意味著可減少等待時間及干擾,並更專注在任務本身。

功能二|AI Agent:從輔助寫手到專屬任務代辦

此次更新最令人矚目的亮點,便是以 Notion AI 2.0 為核心下的全新 Agent 功能。不同於過去只能做簡單的內容生成或文字編輯,Notion 3.0 的 Agent 已經可以自主執行工作,包括:

● 長時間自動化: 可一次進行長達 20 分鐘的自動化操作,並達成跨數百頁文件同時更新。

Notion AI
圖/ Notion

● 多步驟任務處理: 可整合 Slack、Email、Notion 資料庫…等多個來源的資訊,再整理成結構化報告。

● 工作流程串聯: 可將會議紀錄轉換成提案,並從中辨識及切分任務,更能執行:建立任務追蹤表、指派任務負責人、設定任務期限、發送跟進訊息,並將變動整合至專案看板…等一連串自動化作業。

#3 Notion AI
圖/ Notion

舉例來說,使用者可以在與 AI Agent 的對話視窗中輸入:「請彙整過去一週的客戶回饋,並歸納成行動建議」或「把這次會議記錄轉成提案 + 任務卡片 + 分配更新時間」,Agent 就會自動搜尋相關資訊,並總結及建立一個資料庫之後再回報給使用者。

#1 Notion AI
圖/ Notion

更關鍵的是,在 Notion 3.0 中,除了執行指令,Agent 已可以根據使用者的需求被塑造成「個性化」的數位夥伴。使用者可以透過設定「記憶頁面」,寫下「任務優先順序」、「偏好的格式」、「常用參考資料來源」等規則,如此 Agent 便可逐漸掌握使用者的使用風格,提供更貼近需求的輸出,如果輸出的內容不符合預期,也可回到記憶頁進行修改,藉此形成一個持續修正、建立默契的過程,讓其從單純的工具,逐步演變為真正理解使用者的工作與生活習慣的助手,而不只是單純的聊天機器人。

功能三|多資料庫視圖更新與自動化:專案管理能力再進化

專案管理向來是 Notion 的強項。在 3.0 版本中,它的資料庫與自動化被進一步強化,使其足以挑戰更專業及中大型團隊的專案管理平台。

新版的視圖切換更靈活,在同一專案中能更順暢地在看板、表格、日曆等視圖之間做切換,同時結合 AI Agent,可以讓任務狀態自動同步更新、報表自動生成、進度變動及時提示。此外,也新增了跨頁資料串接,可以更輕鬆地整合來自不同資料庫中的資料,減少手動搬運及切換不同頁面的繁瑣作業。

此功能的升級,讓 Notion 不再只是「輕量專案工具」,而有望成為中型或大型團隊的主力專案管理平台。

延伸閱讀:Notion AI 教學|免費版、Plus 版、商業版、企業版差在哪?Notion AI 會議記錄怎麼用?一表看懂

功能四|全新介面:更直覺的人機協作體驗

除了功能上的更新外,Notion 3.0 也在使用者介面設計(UI)與體驗(UX)上進行優化。新的介面更簡潔清晰,排版與樣式的選擇更多,用戶能更快速上手而不易混亂。

系統的操作邏輯在資料庫、專案頁面或模板之間更趨一致,可有效降低新手學習新系統的入門門檻,並減少使用者的認知負擔。不少評論認為,這次介面的改動也更傾向「人機協作導向」,有望縮短使用者的學習曲線,而使用者也可更自然地與 AI Agent 進行互動。

Notion AI
圖/ Notion

誰該升級至 Notion 3.0?

Notion 3.0 的推出,不只是一次版本更新,而是對不同使用者群體的一次全面回應。對於只偶爾用來做筆記或整理資料的人來說,AI Agent 功能或許是額外的驚喜,而不是不可或缺的工具,免費版本仍能滿足最基礎的需求,像是記事、日誌,甚至簡單的網站管理。然而,對那些需要更高效率與整合能力的使用者,升級就成為一種自然的選擇。

● 對於公司團隊:

專案密集型的組織能在 Agent 的幫助下減輕大量例行性任務,讓成員把時間留給更需要決策和創意的環節。行銷、內容或產品相關的部門,則可以依靠 Agent 自動彙整回饋、生成報告、追蹤進度,從而減少手動整理的時間與錯誤。

● 對於個人使用者:

Notion 3.0 也有其吸引力。Notion 官方展示的案例,也不再局限於企業場景,而是包括了日常的觀影清單、咖啡廳選擇等,企圖讓 Notion 3.0 的 AI Agent 自然而然地成為「生活助理」,而不只是「工作助手」。

強化 Notion 3.0 模組化應用,Custom Agents 將來襲!

未來 Notion 還計畫推出 Custom Agents(客製化代理),允許使用者設定「自動化排程」或「觸發條件」,打造專門處理特定任務的自動化夥伴。此舉將進一步強化 Notion 3.0 的模組化應用。想像一下,使用者可以擁有不同的 Agent:一個專注於每日計劃,一個協助追蹤收支預算,另一個負責健康與運動習慣。這樣的架構,對於個人用戶的價值其實不亞於企業團隊,也能凸顯 Notion 3.0 作為「全方位生活助理」的潛力。

因此,是否該升級至 Notion 3.0 取決於使用者對 AI 的期待。如果希望 Notion 不只是一個記事本,而能逐漸成為理解並記住使用習慣的數位助理,那麼 3.0 的 Agent 功能將會徹底改變使用體驗。對團隊而言,它是效率與協作的推手;對個人而言,它則可能是生活裡最貼身、最可靠的數位夥伴。

本文授權轉載自FC未來商務

關鍵字: #AI工具
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓