微軟推出 Copilot Cowork!讓 AI 在 Outlook、Excel 裡「幫你上班」:E7 旗艦方案月費 99 美元
微軟推出 Copilot Cowork!讓 AI 在 Outlook、Excel 裡「幫你上班」:E7 旗艦方案月費 99 美元

重點一:Copilot Cowork 讓 AI 從問答工具升級為任務代理人,能在背景自主執行排程、會前準備與研究分析,並保留人工確認關卡。

重點二:微軟同步推出月費 99 美元的 E7 套裝,把 Copilot 與 Agent 365 納入旗艦方案,較既有組合漲幅約 65%,目標是把 Copilot 從「可選項」變成「標配」。

重點三:Work IQ 是 Copilot 的個人化智慧層,透過語意索引、行為記憶與 agentic skills,讓 Copilot 具備企業脈絡,而非只是通用語言模型。

微軟在 2026 年 3 月的一次更新裡,同時推了三件事:推出 Copilot Cowork 讓 AI 真正動手做任務、調漲旗艦套裝定價、並公開說明背後的智慧引擎架構。

這三件事放在一起,指向同一個戰略方向:微軟要把 Copilot 從「加購選項」改造成企業 AI 基礎設施的入場費。

目前企業付費使用 Office 系列的商用客戶超過 4.5 億,但根據微軟自己的數字,額外購買 Copilot 的比例僅約 3%。這個數字是微軟接下來一切動作的起點。

Copilot Cowork:從「幫你想」到「幫你做完」

根據Microsoft 365 官方部落格描述,微軟將在 Microsoft 365 生態系中導入全新功能「Copilot Cowork」,主打讓生成式 AI 從「聊天回答」走向「實際代為執行工作」的新階段。

操作邏輯是這樣的:使用者描述期望的成果,Cowork 先把意圖拆解成可執行的計畫,再逐步推進。每個關鍵步驟都設有 checkpoint,確認後才真正異動系統,任何階段都可以暫停。

具體場景包括:

  • 行事曆清理:掃描 Outlook、標出低價值會議、發送取消通知。
  • 會前準備:從郵件、Teams 紀錄與文件中彙整資料包。
  • 公司研究:結合內外部來源,輸出財務摘要與 Excel 分析表。
  • 以及上市計畫:生成競品比較表、面向客戶的簡報投影片。它也能列出上市流程中的關鍵里程碑、負責人與下一步行動,形成一套執行計畫的上市方案。

技術上,Cowork 在雲端沙盒環境執行任務,遵守既有的敏感度標籤與資料外洩防護(DLP)規則。

微軟也公開說明,Cowork 與 Anthropic 深度合作,將 Claude Cowork 能力整合進 Microsoft 365 Copilot,是其多模型策略的一部分,後端會依任務自動選擇合適模型。

目前 Copilot Cowork 仍在小規模 Research Preview 階段,預計 2026 年 3 月下旬起透過 Frontier 計畫擴大釋出。

Copilot Cowork 聰明的關鍵:Work IQ

微軟技術社群部落格把 Work IQ 定義為 Copilot 的「個人化智慧層」,由資料、脈絡與技能三層構成。

資料層覆蓋 SharePoint、OneDrive、Outlook、Teams,以及透過 Dataverse 儲存的 Dynamics 365 結構化業務資料。外部系統則透過 Copilot Connectors 引入。重點不是關鍵字搜尋,而是理解企業實際做過哪些事、留下哪些紀錄。

脈絡層建立在語意索引之上,讓「同一個意思」的內容能被跨文件找出來,且索引資料仍遵守原本的權限與租戶邊界。記憶機制分兩種:使用者主動設定的顯性記憶(例如指定語氣與格式),以及系統從聊天歷史與工作行為推論出的隱性記憶(例如常合作的同事、高度重複的工作流程)。

技能與工具層是讓 Copilot 從 RAG 升級為代理人的關鍵。內建 skills 包括安排會議、從外部來源取回資料、存取會議逐字稿等,背後串接 MCP 伺服器、agent flows 與各種 API,讓 Copilot 能真的執行動作,而非停留在對話框裡。

Work IQ
Work IQ 是 Microsoft 365 Copilot 背後的「工作大腦」,從底層多家模型開始,往上吃進 Microsoft 365、Dynamics 365、Power Apps、Power BI 以及各種商業資料,透過活動軌跡、記憶與「業務理解」組成情境層,再用一組預先設計好的 skills(流程 SOP)和 tools(API、外掛、agent flows)去執行任務。最上層,這些能力被包裝進 M365 Copilot、各種 M365/D365 應用和企業自建 Agent,讓使用者表面上只是
圖/ 微軟

Work IQ API 本月進入 Public Preview,開發者可透過 REST 介面把這套智慧引入自家應用,同時繼承 Azure 既有的身分與合規機制。對想自建 AI agent 的企業而言,這提供了一個能直接吃進企業脈絡的 PaaS 選項。

新一代旗艦訂閱 E7 :每月 99 美元,一次打包 Office 與 AI

同時,微軟宣佈推出全新企業級軟體訂閱組合「E7」,將 Word、Excel 等核心辦公軟體與 Copilot 人工智慧助理及管理工具整合為單一方案,訂價為每名用戶每月 99 美元。

這套新組合被定位為微軟在 AI 時代的最新旗艦級辦公方案,目標是讓更多企業用戶在既有的 Microsoft 365 生態系之上,正式把 AI 納入日常工作流,而不只停留在試驗或少數人使用的階段。

負責微軟工作應用業務的 Jared Spataro 表示,E7 的設計思維,是把企業在辦公軟體與 AI 上的需求打包成一個完整方案,降低採購與部署複雜度。

他指出,過去企業要導入 AI,往往必須在既有訂閱之外再購買額外授權與工具,不僅成本計算困難,也增加了 IT 部門與財務單位的協調成本;透過 E7,微軟希望把「要不要導入 AI」的問題,轉化為「是否升級到更完整的旗艦方案」的授權決策。

微軟先前對外表示,目前全球有超過 4.5 億名商用客戶為其辦公軟體付費,但只有約 3% 的用戶同時支付 Copilot 授權,AI 功能的付費滲透率仍處於相對早期階段。

在這樣的背景下,E7 被視為微軟推動 AI 普及的重要槓桿:只要企業願意升級旗艦方案,員工便能在熟悉的 Office 介面中直接使用 Copilot 等 AI 功能,降低學習與導入阻力。

根據《彭博》報導,E7 每月 99 美元的訂價,相較於微軟先前的旗艦級訂閱組合,價格約提高了 65%(以 E7 相較調價後 E5 單價計算)。

在全球企業依然關注 IT 成本控制的環境下,微軟選擇調高旗艦級方案價格,表面上看似增加採購門檻,但其意圖則是藉由「組合價值疊加」來重塑企業對授權結構的認知。

延伸閱讀:Anthropic 槓上五角大廈:被列「供應鏈風險」恐蒸發數十億美元營收,AI 法律戰開打

資料來源:Microsoft 365 Blog — Copilot CoworkBloomberg — Microsoft E7 BundleMicrosoft Tech Community — A Closer Look at Work IQ

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #微軟 #AI工具
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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