教學|ChatGPT 5.2打造「J人級」旅遊行程!交通、預算全包,一鍵產出Excel、PPT
教學|ChatGPT 5.2打造「J人級」旅遊行程!交通、預算全包,一鍵產出Excel、PPT

出去旅遊很快樂,但行前準備往往是最讓人頭痛的,從對齊預算到排定動線,既耗時又燒腦。這種時候,我們就可以利用 AI 工具的協助,讓繁瑣的計畫變得條理分明。

OpenAI在今年12月推出了ChatGPT 5.2,其中「Thinking」系列的模型表現尤為突出。GPT-5.2 Thinking 適合用來解決在處理時需要 「深思熟慮」、「嚴謹邏輯」或「多步驟拆解」 的難題,而規劃旅遊行程恰好符合以上的條件。

《數位時代》以下整理 利用ChatGPT-5.2 Thinking規劃旅遊行程 的方法,有需要出國旅行的朋友快收藏起來!

讓AI寫出完整規劃的關鍵:提示詞怎麼下?

要讓 AI 給出高品質的答案,你的提示詞必須具備一定的完整度:

  1. 定義專業角色:命令 AI 扮演「具備經驗的旅遊規劃師」與「數據分析專家」,讓其在回答時更嚴謹。
  2. 提供明確的背景:鎖定 2026 年、北海道、櫻花季、黃金週,並列出必去景點(五稜郭、圓山公園、賞櫻船)與必吃美食(拉麵、燒肉、湯咖哩、螃蟹)。
  3. 指定輸出格式:明確要求直接輸出「Excel 檔案 (.xlsx)」,並定義好關鍵工作表(Tab)的數量。

以下為我們請AI協助生成旅遊規畫的提示詞:

角色: 專業旅遊規劃師與數據分析專家

任務:

請為我規劃一份「2026年北海道櫻花季」旅遊行程,並直接輸出為一個 .xlsx 格式的 Excel 檔案。這份檔案必須包含兩個工作表(Tab)。

Tab 1: 行程表

  1. 格式:
  • 時間軸:以 30-60 分鐘為單位。

  • 欄位:時間、地點/活動、詳細內容、交通方式與預估時間、備註。

  1. 邏輯要求:
  • 交通接駁必須流暢,單次移動建議不超過 90 分鐘(除非跨城市)。

  • 考慮櫻花季的人潮,熱門景點(如:五稜郭公園、圓山公園)需留足夠停留時間。

  • 內容需包含:每日早餐/午餐/晚餐建議(包含名店推薦)、交通工具(JR、自駕或巴士)。

  • 不要只寫「搭車」,請查詢 2026 北海道櫻花季期間可能的交通方式(例如:JR 北斗號、函館市電、或特定巴士路線)。 - 必須註明預計的「乘車時間」與「步行距離」。

  1. 視覺標記(行程以顏色類別分類):
  • 交通時間 (淺紅色)、景點行程 (淺橘色)、用餐 (淺黃色)、飯店休息 (淺綠色)。

Tab 2: 預算與財務分析 (含 Excel 公式)

  1. 欄位:類別、項目名稱、日期、幣別 (JPY/TWD)、單價、數量、總額 (TWD)、備註。

  2. 匯率邏輯:

  • 請在表頭設置一個「當前匯率」儲存格,並讓所有 TWD 總額欄位透過 Excel 公式自動計算 (=JPY儲存格 * 匯率儲存格)。
  1. 預算分類:機票、住宿、餐飲、交通、門票、購物金。

旅遊基本資料:

  1. 目的地:北海道 (函館、札幌、小樽、或旭川)。

  2. 旅遊天數:6天5夜

  3. 旅遊人數:2人

  4. 出發日期:2026年4月29日。

  5. 出發地點:桃園機場

  6. 必去景點/活動:函館五稜郭、札幌圓山公園、賞櫻船、泡溫泉

  7. 必吃食物:拉麵、燒肉、壽司、湯咖哩、螃蟹料理

  8. 住宿偏好:交通方便的車站的附近飯店,或是一晚溫泉旅館

  9. 預算上限:每人不超過6萬台幣

#0 GPT5.2生成旅遊規劃
圖/ 數位時代

AI 產出初稿後,可繼續新增指令針對特定需求進行修正,例如我們在對話框內輸入:「我需要一晚高品質的溫泉旅館,請幫我搜尋函館或小樽附近的選項,並更新預算表中的住宿金額」,GPT便會重新整合資訊,並產出更完整的Excel規劃。

#1 GPT5.2生成旅遊規劃
圖/ 數位時代

為方便讀者查看,我們已將GPT生成的結果放置於Google試算表上,點擊下方連結即可查看行程規劃:

GPT生成的Excel旅遊規劃

行程表視覺化:讓 GPT 直接產出 PPT 簡報

當 Excel 規劃完成後,我們可以請GPT協助將Excel上的行程轉為Powerpoint的形式,方便分享給友人或是在旅途中查看。

請根據這份 Excel,產出 8 頁的 .pptx 專業簡報。

每一頁代表一天的行程,左側列出精確時間軸與交通工具,右側放上景點關鍵字,最後一頁需包含預算總結圖表。配色請與 Excel 的顏色分類(紅、橘、黃、綠)保持一致。

#2 GPT5.2生成旅遊規劃
圖/ 數位時代

我們同樣將GPT生成的結果放置於Google簡報上,點擊下方連結即可查看行程規劃:

點我查看GPT生成的簡報

從生成的行程細節來看,AI 不僅精確計算了接駁銜接與步行距離,針對五稜郭、圓山公園等櫻花季熱點也預留了充裕的停留時數。此外,從函館至札幌這類長途移動,GPT詳細標註了建議班次、劃位需求及預計耗時。

在預算控管上,GPT也寫入了公式,讓各類支出能隨數字變動自動更新,免去手動更改與計算。最後,結構化的 PPT 簡報能快速過濾出每日行程節點與總預算,無論是自我檢視或和旅伴協作討論都能更有效率。

總結來說,這套規劃行程的方法能夠將瑣碎的計算與排版自動化,讓規劃者能從繁瑣資訊中解脫,將精力專注於行程決策,讓準備過程變得更直覺且有效率,下次規劃行程的時候試試看吧!

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Gemini、ChatGPT都可用!三個實用秘訣,教你寫出「神級提示詞」

關鍵字: #ChatGPT
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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