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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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。

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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。」

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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。

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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。

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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。

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