都是AI簡報工具,Gamma與Canva誰好用?功能特色、優缺點、實用教學來了!
都是AI簡報工具,Gamma與Canva誰好用?功能特色、優缺點、實用教學來了!

隨著 AI 工具的迅速發展,從最初僅可做到內容生成、內容摘要、企劃書撰寫,如今已經可以「一鍵生成簡報」,幫使用者大大縮減過程中的繁瑣流程。而對於多數工作者而言,真正的痛點也存在內容產製流程中,如何將深度文章、報告或企劃書等原本是純文字的內容,轉化為圖文相配且淺顯易懂的簡報?

其中,Canva 與 Gamma 是目前最受歡迎的兩大簡報製作工具,可協助使用者自動排版、智慧配圖等工作。前者以全方位設計工具聞名,後者則以「文字生成簡報」的極簡體驗迅速竄紅。為了幫助使用者了解兩款 AI 工具在內文完整度及設計美感上,誰更勝一籌,本次《未來商務》將選用一篇已具備完整架構的文章進行實測。

Canva 與 Gamma 功能與特色比較

在實測前,讓我們先了解 Canva 與 Gamma 兩款工具分別具有什麼功能及特色。

Canva 是設計平台,走「設計+AI」路線

Canva 是一款線上平面設計平台,提供多種尺寸與豐富的模板設計,涵蓋:簡報、海報、社群貼文、履歷與影片剪輯等。

近期,Canva與 OpenAI 合作,將 AI 功能融合進 Canva 中,其 Magic Studio(魔法工作室)系列功能,可更好的協助使用者進行設計、排版、生成圖片與文案,是典型的「設計+AI」路線。

canva ai
圖/ 未來商務

Gamma 是內容生成器,對設計小白很友善

Gamma 則反其道而行,是一款號稱可「一鍵生成」簡報與一頁式網站的 AI 生成工具,除了後段的簡報製作及設計工作,連前段的簡報內容生成也可以直接幫使用者完成,大幅節省使用者製作簡報的時間。

使用者只需輸入幾句提示詞(prompt)或貼上手邊現有的素材,AI 即可自動產出一份具邏輯結構。且已排版好的投影片初稿。對沒有設計背景或沒有時間排版的使用者而言,Gamma 的學習曲線幾乎為零。

gamma
圖/ 未來商務

實測 Canva vs. Gamma:以完整文章生成簡報,誰表現較好?

選用的文章為「快樂兒童餐不快樂、「買餐送贈品」變公關大危機!從台、日都有的行銷翻車事件,學習吉野家、任天堂的聰明對策」,藉此檢視 Canva 與 Gamma 如何將文字內容「視覺化」,並評估其生成效率與成品品質。

canva&gamma介面教學
圖/ 未來商務

Canva:透過 AI 對話,打造客製化風格簡報

Canva 的 AI 簡報生成功能「Magic Design for Presentations」,採用獨特的「對話式」流程。使用者將文章內容貼入後,AI 會像一位智慧助理,主動拋出三個關鍵問題來引導設定:

1.目標受眾: 這份簡報的主要觀眾是誰?(例如:學生、同事、主管、行銷團隊等)

2.簡報長度: 你希望簡報頁數大約多少頁?(例如:5 頁重點版,還是 15 頁深入分析版)

3.視覺風格: 有沒有想要的風格?(例如:專業正式、活潑有趣、簡潔清新、或跟品牌色系一致)

canva 步驟一
圖/ 未來商務

回答完上述問題後,Canva 會先生成一份英文版的簡報大綱供使用者預覽(因 Canva AI 目前僅提供英文版,而這也將影響後續生成結果)。確認架構無誤並點擊「產生設計」,AI 隨即會提供四款不同風格的簡報範本。使用者可從中挑選最滿意的一款,再進入熟悉的 Canva 編輯器進行微調,保有極高的後續客製化彈性。

canva 英文版大綱
圖/ 未來商務

以下便是本次實測生成的結果。整體實測流程進行下來蠻順暢,提供文本後,僅需下簡單指令,Canva 便可導引使用者完成簡報生成,簡報的設計及排版也是豐富且多元的。可惜的是,Canva AI 僅提供英文版,故在簡報內容中含有中英文夾雜的內容,使用者需再花費心力調整內容。

Gamma:強調事前控制,追求高效穩定的內容呈現

Gamma 的生成邏輯更強調「事前控制」。匯入文字後,使用者可以明確指示 AI 如何處理內容,有三種選項供選擇,首先是 AI 生成(可進一步輸入目標受眾、語氣等指令),讓 AI 擴寫或生成更豐富的內容;再來是「緊縮」,可將原文精簡,提取核心重點且簡潔易懂;最後是「保留」,忠於原文呈現,僅進行格式化處理。

gamma 生成、緊縮、保留
圖/ 未來商務

本次實測選擇「保留」,並讓 AI 自動切割建議的投影片(卡片)數量,切割後使用者仍可以進行內容調整,但整體而言會比自行手動切割來得有效率。

gamma步驟三
圖/ 未來商務

點擊生成後,簡報內容幾乎完整重現了原始文章的架構與文字。而後續如要調整排版或設計,因 Gamma 的編輯器採用模組化設計,故不論是插入圖表、影片或嵌入網頁都相當流暢。

以下便是本次實測生成的結果。雖然排版單一,但內容真實無誤呈現,對於較不在意視覺豐富性,而追求內容深度及架構編排是否合理者,是個合適的工具。若是後續要再追加圖表或相關影音,也可再做調整。

AI 助力差異:Canva 強在設計輔助,Gamma 贏在結構生成

整體實測下來,兩款工具各有千秋:

● Canva:適合對簡報排版及設計較要求較高者。

因其 AI 配圖精準度高,例如,在實測文章中有提及「麥當勞」時,AI 便能自動生成有「Mcdonald's」字樣的商店、飲食等高度相關的圖像,圖文整合度佳。且 Canva 在版面編排及調整上具備高變化性及自由度,使用者可任意調整圖片、色彩、字型及版面配置,掌控力十足。

美中不足之處是,簡報生成前的英文大綱,會增加中文使用者的使用門檻,可能需額外轉換成中文,流程稍嫌不便。且生成的成品中英文內容夾雜,需花費額外時間校對與修正。AI 生成的配圖若含中文字,會有生成文字錯誤的問題。

● Gamma :適合追求高效產出與內容結構化者,也很適合不會製作簡報的新手。

因其具備高預期性與穩定性,有了既有內容後,便可以使用 Gamma 直接幫你排版,後續微調幅度小。其「智慧型版面配置」選項也提供多種模組化區塊,使用者可以透過拖拉方式快速調整版面,不需要再費心調整對齊等細節。在嵌入圖表、網頁、應用程式(如 Figma、Google Drive)或影片的介面也非常清晰易用。

不過 Gamma 的圖文關聯性較弱,AI 自動生成的配圖與內文主題大多不相關,若在意圖文一致性,幾乎需要手動全數更換。且版面設計較為制式,多數頁面採用相似的圖文配置,視覺變化性較低,若追求設計感可能需要額外調整。

最後,部分預設的布景主題中,字體顏色與背景對比度不足,可能影響閱讀清晰度,需手動調整。

比較項目 Canva Gamma
生成模式 對話引導式,風格導向 指令控制式,內容導向
操作流程 貼上內文 → AI問答 → 確認英文大綱 → 生成四款設計 → 四選一編輯 貼上內文 → 設定內容處理方式 → 生成 → 編輯
設計彈性 極高。版面多元,生成後可進入完整編輯器任意調整 中等。模組化區塊易於排版,但整體風格較為制式
內容生成/辨識能力 低。較側重於排版與設計 提供撰寫、摘要、改寫等內容再創作功能
圖文匹配度 高,能理解內文語意並匹配相關圖像 低,配置與內文關聯性弱,多需手動替換
中文支援度 流程中出現英文大綱;且部分圖像中文字有出錯 完整支援中文
輸出格式 可匯出為PDF、PPTX、PNG、JPG、SVG、MP4影片、GIF 可匯出為PDF、PPTX、PNG和Google簡報
適用對象 重視視覺設計與品牌一致性者 追求高效產出與內容結構化者、不會製作簡報的新手

有了 AI 工具的出現,工作者將可大幅加速工作流程,並從過往需自行動手做簡報的情境中解放,可轉而將更多的心力與專注力投注在內容深度與邏輯,並精進與聽眾的溝通方式。而在 AI 工具的選擇上,因為 Canva 及 Gamma 各自側重的功能不同,因此重點不在功能多寡,而是應該選擇自身使用下來最順手且最能幫你節省時間的工具。

本文授權轉載自FC未來商務

關鍵字: #AI工具
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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
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

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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