逢甲大學會計學系／吳東憲 副教授
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面對生成式AI帶來的變革，中小製造業的財務工作正從繁瑣的資料處理，走向以AI協作的分析與決策。本課程以製造業財務人員與經營者為對象，先建立製造業AI轉型的全景視野，帶學員看懂生成式 AI的核心原理與四大能力極限，培養務實而不盲從的AI觀。課程聚焦兩大實作方法：以Google PARTS五要素寫出精準、可交接的提示語（Prompt Engineering），並透過上下文工程（Context Engineering）、System Prompt與知識庫，打造可重複使用的財務 AI助理。全程以製造業真實情境示範：月結損益異常分析、應收帳款催收、標準成本差異、採購比價、ERP物料主檔轉換、客戶報價助手與財務制度知識庫，並貫徹資料脫敏與人工把關的治理原則，協助中小企業把AI安全、有效地變成財務團隊的日常戰力。
一、製造業 AI 轉型全景
二、生成式 AI 核心原理與財務應用
三、提示語工程
四、上下文工程與 AI 工具總覽
完成本課程後，學員將能：
一、掌握生成式AI在製造業的五大應用領域與財務四大切入點，並以四階段路徑規劃導入、破除常見迷思。
二、理解字詞預測、Temperature、Context Window與推論模式四個核心概念，辨識AI幻覺、知識斷點等能力極限，並運用「四步審核法」把關產出，依資料敏感度四級規範安全使用AI。
三、運用PARTS 五要素（角色、目標、受眾、題材、輸出結構）寫出穩定、可重複使用的提示語，實際演練月結損益、應收帳款、標準成本、採購比價等財務場景。
四、以上下文工程與System Prompt五元素、知識庫分層與資料脫敏，建立可交接、可覆核的財務AI助理。
五、比較 ChatGPT、Google、Claude三大平台與GPTs、Projects、NotebookLM等工具的適用時機，規劃部門導入策略，把AI從嘗鮮工具轉化為提升效率與決策品質的企業工具。
一、掌握生成式AI在製造業的五大應用領域與財務四大切入點，並以四階段路徑規劃導入、破除常見迷思。
二、理解字詞預測、Temperature、Context Window與推論模式四個核心概念，辨識AI幻覺、知識斷點等能力極限，並運用「四步審核法」把關產出，依資料敏感度四級規範安全使用AI。
三、運用PARTS 五要素（角色、目標、受眾、題材、輸出結構）寫出穩定、可重複使用的提示語，實際演練月結損益、應收帳款、標準成本、採購比價等財務場景。
四、以上下文工程與System Prompt五元素、知識庫分層與資料脫敏，建立可交接、可覆核的財務AI助理。
五、比較 ChatGPT、Google、Claude三大平台與GPTs、Projects、NotebookLM等工具的適用時機，規劃部門導入策略，把AI從嘗鮮工具轉化為提升效率與決策品質的企業工具。
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活動詳情：https://smelearning.sme.gov.tw/news.php?node=840