一、課程定位與基本假設
本課程以香港零售企業為主要情境，涵蓋實體門店、網店、客戶服務、商品內容及營運管理。它把 Tungverse 的「業務場景出發、以人為本、重視實際採用」定位，轉化為員工能帶回崗位使用的工作流程，而不是單純示範 AI 工具。課程以生成式 AI 為主要實習工具；銷售預測與存貨優化則介紹分析思路、資料要求及人工覆核，不把文字生成模型當成預測系統。
建議對象：門店經理／主管、前線服務及客服人員、電商與市場推廣、商品／採購／營運同事。每班建議 12–20 人，按職能分組；主管與前線混班時，案例可共享，但職能實習與評核應分流。毋須程式編寫經驗，參加者應具備基本電腦操作能力。
標準版本：兩天面授或直播互動授課，每天 6 小時教學，共 12 小時；午膳與小休另計。授課語言建議以廣東話為主，教材用繁體中文，按客戶產品目錄與服務語言加入英文範例。可按門店輪班拆成 4 個半天；拆班不應減少實習及評核時間。
完成後可達成的能力：參加者能辨識適合與不適合使用 AI 的零售任務；在已批准的工具中設計清晰提示詞、驗證產品／政策資料、產出經人手覆核的內容；依企業政策處理顧客及會員資料；並為自己團隊提出一個可衡量、可控風險的小型試點。
二、課前診斷與準備
課前約 1–2 星期由 Tungverse 與客戶指定的業務及資訊／私隱負責人完成簡短訪談：確認優先業務目標、品牌語調、商品分類、退換貨規則、常見客訴、目前工作流程，以及公司批准使用的 AI 工具。用 10–15 分鐘問卷了解參加者的使用經驗與信心，並選出 2–3 個優先場景。若客戶尚無 AI 使用政策，先以合成資料與示範帳戶上課，政策草案交由客戶審批，不在課堂中直接部署真實顧客資料。
客戶可準備以下經審批、已去識別化或虛構的教材：15–20 件商品的規格／價格／禁用宣稱、退換貨及送貨政策、10 條常見查詢、門店交更範本、約 30–50 行模擬銷售與庫存紀錄。不得把會員名單、電話、電郵、付款資訊、未公開營運數字或供應商合約直接貼進未獲批准的公共 AI 工具。
| 課前輸入 | 用途 | 負責方 |
|---|---|---|
| 核准工具、帳戶與資料處理規則 | 決定實習可否使用企業環境；否則改用示範 | 客戶 IT／私隱／法務 |
| 商品、政策及品牌樣本 | 建立可核實的零售練習 | 客戶商品／營運／市場團隊 |
| 參加者職能與優先場景 | 分組與情境調整 | 客戶培訓負責人＋Tungverse |
| 基線任務與評分方式 | 課後比較，不預設提升幅度 | 雙方共同確認 |
三、兩天課程總覽
| 日程 | 模組 | 時數 | 當堂主要產出 |
|---|---|---|---|
| 第一天 | 1. 零售 AI 地圖與任務挑選 | 90 分鐘 | 部門機會清單與場景篩選表 |
| 第一天 | 2. 資料私隱、風險與人手把關 | 90 分鐘 | 零售 AI 使用紅線及審核清單 |
| 第一天 | 3. 提示詞與答案核查基礎 | 90 分鐘 | 可重用提示詞模板及核查紀錄 |
| 第一天 | 4. 客服與門店服務實戰 | 90 分鐘 | 常見查詢草稿與升級處理流程 |
| 第二天 | 5. 商品內容與營銷協作 | 90 分鐘 | 商品頁／活動文案的審核版本 |
| 第二天 | 6. 門店營運、知識整理與數據判讀 | 90 分鐘 | 交更摘要與模擬數據洞察備忘 |
| 第二天 | 7. 按職能分流模擬 | 90 分鐘 | 各組工作流程、責任分工及風險控制 |
| 第二天 | 8. 情境專案、評核與採用計劃 | 90 分鐘 | 一頁式試點方案及前後測結果 |
每個模組的 90 分鐘已包含講解、示範、實習與回顧；實際分配可依客戶成熟度微調，但兩天總教學時數維持 12 小時。
四、逐模組教學大綱
模組 1｜零售 AI 地圖與任務挑選（90 分鐘）
目標：區分生成式 AI、搜尋與分析／預測用途；找出有價值、可驗證、風險可控的零售任務。內容：零售顧客旅程與後台流程、人工與 AI 的責任界線、評估場景的四個準則（價值、資料可用性、錯誤後果、覆核成本）。實習：以「門店查貨與退貨查詢」「商品描述更新」「交更紀錄整理」三個情境，將任務放進「現在可試／先補資料／暫不適合」矩陣；列出一項不應自動化的決策。時間：15 分鐘暖身、25 分鐘案例拆解、35 分鐘分組挑選、15 分鐘回顧。產出：部門 AI 機會清單及首選試點候選。
模組 2｜資料私隱、風險與人手把關（90 分鐘）
目標：能判斷哪些資料不可輸入未核准工具，並設計輸出覆核及事故通報步驟。內容：顧客／會員個人資料、付款資訊、員工資料及商業機密的分類；最少資料原則；AI 可能產生虛構商品規格、錯誤價格、偏見或違規宣稱；核准工具、帳戶權限、資料保存與升級報告。實習：把 12 張零售資料卡分類為「可用合成資料練習／須去識別化及批准／不可輸入」；對一則虛構的錯誤退貨回答，標記須核對政策及由誰簽核。時間：20 分鐘規則、25 分鐘資料分類、30 分鐘風險演練、15 分鐘檢討。產出：一頁式零售 AI 使用紅線、內容覆核清單及事故通報路徑。香港企業可參考私隱專員公署《僱員使用生成式 AI 的指引清單》；課程不是法律意見。
模組 3｜提示詞與答案核查基礎（90 分鐘）
目標：用結構化提示詞產出可用初稿，並能找出無來源說法。內容：角色、任務、已核准資料、限制、格式及驗證要求；一次生成與迭代改善；引用來源與「不知道」的處理方式；中英雙語語調。實習：以合成產品目錄為唯一來源，製作商品比較回答，再故意提供缺少保養資料的問題，要求 AI 不作推測；用原始商品表及政策逐項核查。時間：15 分鐘示範、20 分鐘模板講解、40 分鐘兩輪練習、15 分鐘同行覆核。產出：提示詞模板與「事實／政策／語調／資料」四欄核查紀錄。
可直接使用的練習提示詞：
你是零售門店助理。只可根據以下已核准商品資料與退換貨政策，為顧客撰寫繁體中文回覆。先列出已確認事實，再寫 80–120 字友善回覆。不得猜測價格、庫存、保養或退貨例外；資料不足時明確寫「需要同事核實」。最後列出需由真人覆核的項目。〔貼上虛構或核准資料〕
模組 4｜客服與門店服務實戰（90 分鐘）
目標：把 AI 作為員工的初稿與知識檢索助手，而非未審批的自動決策者。內容：常見查詢、退換貨、商品選購協助、情緒化投訴與服務升級；如何為多渠道回覆保持一致語氣；何時轉交真人。實習：小組用虛構查詢編寫 WhatsApp／電郵／門店口頭回覆稿，核對政策與庫存欄位；遇到退款爭議或特殊需要顧客時練習人工接手。時間：15 分鐘情境、20 分鐘示範、40 分鐘角色扮演與修訂、15 分鐘品質回饋。產出：三種渠道的已覆核回覆範本、升級條件及常見錯誤清單。
模組 5｜商品內容與營銷協作（90 分鐘）
目標：在品牌及商品事實限制下，提高內容初稿的可用性。內容：商品標題、賣點、FAQ、促銷訊息及社交媒體版本；品牌語調、不可作的功效／環保／價格宣稱、版權素材與披露要求；避免把個人化推廣建立在未獲批准的個人資料之上。實習：同一件虛構商品產出網店描述、店員話術及活動短文；用「來源一致性—品牌語調—宣稱—人工批准」表格互評，保留修改紀錄。時間：15 分鐘原則、20 分鐘示範、40 分鐘內容工作坊、15 分鐘互評。產出：兩個渠道的可審核內容初稿及批准流程。零售應用場景亦見美國零售聯合會（NRF）的 AI 零售資源。
模組 6｜門店營運、知識整理與數據判讀（90 分鐘）
目標：運用 AI 協助整理營運資訊，同時認清模擬數據分析與正式預測系統的差別。內容：交更摘要、門店 SOP 問答、缺貨／熱賣品觀察、資料品質與例外情況；以核准試算表做簡單比較，將 AI 文字解讀視為待核查的假設，不直接採購或更改售價。實習：用虛構交更紀錄產出「待辦—負責人—截止時間」表；再根據 30–50 行模擬銷售資料找出兩個值得調查的現象，檢查計算、缺失值、季節性及庫存因素。時間：15 分鐘資料檢查、25 分鐘示範、35 分鐘分組操作、15 分鐘檢討。產出：交更摘要範本、一頁式洞察備忘及「不可由 AI 單獨決定」事項表。
模組 7｜按職能分流模擬（90 分鐘）
目標：把共同能力落到各崗位的工作流程，定義人工審核責任。內容與分組：前線／客服組處理商品查詢與投訴升級；門店主管組整理交更與促銷執行檢查；電商／市場組製作商品頁與活動稿；商品／營運組檢視模擬庫存異常與供應風險提示。每組都須寫明輸入資料級別、使用的核准工具、核查來源、批准人，以及 AI 無法解答時的後備做法。時間：15 分鐘任務說明、20 分鐘流程設計、40 分鐘角色演練、15 分鐘跨組交流。產出：一張「現有流程 → AI 輔助步驟 → 人工覆核 → 記錄／升級」工作流程圖。
模組 8｜情境專案、評核與採用計劃（90 分鐘）
目標：證明參加者能安全、準確地完成一項零售任務，並提出可操作的小型試點。實習：各組從客服回覆、商品內容、交更知識或營運備忘中選一個；以同一份合成資料先按原流程完成任務，再以核准 AI 輔助重做，記錄所需時間、錯誤及覆核工作量。展示初稿、核查證據、人工修改和拒絕採納的 AI 建議。時間：10 分鐘任務安排、20 分鐘基線與方案設計、45 分鐘完成及展示、15 分鐘評分回饋。產出：一頁式試點方案，包含負責人、資料邊界、使用情境、批准關卡、基線與指標、停止條件及下次檢視日期。
五、評核與成功準則
課前／課後採用相近難度的合成零售任務，評估的是工作品質與安全，不只比較生成速度。建議小組情境專案評分如下；分數為本方案建議門檻，並非外部認證標準。
| 維度 | 分值 | 評核證據 |
|---|---|---|
| 產品、價格與政策準確性 | 30 | 逐項核對原始商品與政策資料；不杜撰缺失資訊 |
| 私隱與資料安全 | 25 | 只用核准工具／合成或獲批准資料；資料分類正確 |
| 顧客與品牌適切性 | 20 | 語調清晰、沒有不當承諾或歧視性表述 |
| 人工覆核與升級 | 15 | 指定責任人、事實核查及例外處理清楚 |
| 工作流程可用性 | 10 | 產出可嵌入現有流程且有明確下一步 |
| 總分 | 100 | 建議達標：≥75 分，且不得有重大私隱／安全違規 |
企業層面的試點成效建議比較前後任務完成時間、產品／政策事實錯誤率、人工修訂量、同事自評信心、顧客回覆一致性。先蒐集基線，再由客戶設定目標；不要事先承諾固定效率或收入增幅。滿意度及工具採用率可以輔助判斷，但不能取代品質及風險指標。
六、課後四星期試點（建議選配）
課後由每組選一個低風險場景，在客戶批准的工具及資料邊界內試行。第 1 週確認負責人、審批與基線；第 2–3 週每週記錄少量真實工作樣本的結果（只記錄經批准的最少資料），由主管覆核；第 4 週檢討品質、時間、同事回饋及事故紀錄，決定擴大、修正或停止。Tungverse 可提供一次主管回顧會與提示詞／流程微調工作坊，作為可選服務，而非假定已包含在兩天課時內。
七、交付物與實施邊界
課程交付物建議：講師教案與投影片、合成零售資料包、角色練習紙、提示詞模板、事實核查清單、零售 AI 使用紅線、學員前後測、分組專案評分表及一頁式試點計劃。客戶須提供或批准品牌與商品資料、工具選擇、資料處理政策、負責審核的人員，以及是否在課後進行試點。
不可作出的承諾：課程不等於部署客服機械人、接駁 POS／CRM、提供正式法律或資訊保安審計，也不保證銷售或效率提升。任何連接真實會員資料、個人化推薦、價格決策或自動化對客回覆的方案，須另行作資料及風險評估，取得客戶相關負責人批准後才考慮實施。
參考資料與設計依據
- Tungverse 企業培訓介紹及零售業應用介紹：品牌定位及服務範圍。
- 香港個人資料私隱專員公署：《僱員使用生成式 AI 的指引清單》（2025）：員工使用範圍、個人資料、輸出覆核、保安及培訓等政策面向。
- National Retail Federation：Five to Thrive—Artificial Intelligence：零售客服、商品內容及存貨管理等例子；本課程練習為 Tungverse 方案設計，並非該來源認證的成效數據。
- NIST：AI Risk Management Framework — Generative AI Profile：作為 AI 可信性及風險管理的補充參考。
下一步客製化所需資料：目標品牌／業態（例如時裝、美妝、超市）、學員人數與崗位、可用 AI 工具、課程語言比例、是否有 POS／CRM／商品資料可作經批准的演練，以及目標營運指標。上述資料確認後，可再把模組 4–7 的案例改成該零售企業專用版本。