一、课程定位与基本假设
本课程以香港零售企业为主要情境，涵盖实体门店、网店、客户服务、商品内容及营运管理。它把 Tungverse 的「业务场景出发、以人为本、重视实际采用」定位，转化为员工能带回岗位使用的工作流程，而不是单纯示范 AI 工具。课程以生成式 AI 为主要实习工具；销售预测与存货优化则介绍分析思路、资料要求及人工覆核，不把文字生成模型当成预测系统。
建议对象：门店经理／主管、前线服务及客服人员、电商与市场推广、商品／采购／营运同事。每班建议 12–20 人，按职能分组；主管与前线混班时，案例可共享，但职能实习与评核应分流。毋须程式编写经验，参加者应具备基本电脑操作能力。
标准版本：两天面授或直播互动授课，每天 6 小时教学，共 12 小时；午膳与小休另计。授课语言建议以广东话为主，教材用繁体中文，按客户产品目录与服务语言加入英文范例。可按门店轮班拆成 4 个半天；拆班不应减少实习及评核时间。
完成后可达成的能力：参加者能辨识适合与不适合使用 AI 的零售任务；在已批准的工具中设计清晰提示词、验证产品／政策资料、产出经人手覆核的内容；依企业政策处理顾客及会员资料；并为自己团队提出一个可衡量、可控风险的小型试点。
二、课前诊断与准备
课前约 1–2 星期由 Tungverse 与客户指定的业务及资讯／私隐负责人完成简短访谈：确认优先业务目标、品牌语调、商品分类、退换货规则、常见客诉、目前工作流程，以及公司批准使用的 AI 工具。用 10–15 分钟问卷了解参加者的使用经验与信心，并选出 2–3 个优先场景。若客户尚无 AI 使用政策，先以合成资料与示范帐户上课，政策草案交由客户审批，不在课堂中直接部署真实顾客资料。
客户可准备以下经审批、已去识别化或虚构的教材：15–20 件商品的规格／价格／禁用宣称、退换货及送货政策、10 条常见查询、门店交更范本、约 30–50 行模拟销售与库存纪录。不得把会员名单、电话、电邮、付款资讯、未公开营运数字或供应商合约直接贴进未获批准的公共 AI 工具。
| 课前输入 | 用途 | 负责方 |
|---|---|---|
| 核准工具、帐户与资料处理规则 | 决定实习可否使用企业环境；否则改用示范 | 客户 IT／私隐／法务 |
| 商品、政策及品牌样本 | 建立可核实的零售练习 | 客户商品／营运／市场团队 |
| 参加者职能与优先场景 | 分组与情境调整 | 客户培训负责人＋Tungverse |
| 基线任务与评分方式 | 课后比较，不预设提升幅度 | 双方共同确认 |
三、两天课程总览
| 日程 | 模组 | 时数 | 当堂主要产出 |
|---|---|---|---|
| 第一天 | 1. 零售 AI 地图与任务挑选 | 90 分钟 | 部门机会清单与场景筛选表 |
| 第一天 | 2. 资料私隐、风险与人手把关 | 90 分钟 | 零售 AI 使用红线及审核清单 |
| 第一天 | 3. 提示词与答案核查基础 | 90 分钟 | 可重用提示词模板及核查纪录 |
| 第一天 | 4. 客服与门店服务实战 | 90 分钟 | 常见查询草稿与升级处理流程 |
| 第二天 | 5. 商品内容与营销协作 | 90 分钟 | 商品页／活动文案的审核版本 |
| 第二天 | 6. 门店营运、知识整理与数据判读 | 90 分钟 | 交更摘要与模拟数据洞察备忘 |
| 第二天 | 7. 按职能分流模拟 | 90 分钟 | 各组工作流程、责任分工及风险控制 |
| 第二天 | 8. 情境专案、评核与采用计划 | 90 分钟 | 一页式试点方案及前后测结果 |
每个模组的 90 分钟已包含讲解、示范、实习与回顾；实际分配可依客户成熟度微调，但两天总教学时数维持 12 小时。
四、逐模组教学大纲
模组 1｜零售 AI 地图与任务挑选（90 分钟）
目标：区分生成式 AI、搜寻与分析／预测用途；找出有价值、可验证、风险可控的零售任务。内容：零售顾客旅程与后台流程、人工与 AI 的责任界线、评估场景的四个准则（价值、资料可用性、错误后果、覆核成本）。实习：以「门店查货与退货查询」「商品描述更新」「交更纪录整理」三个情境，将任务放进「现在可试／先补资料／暂不适合」矩阵；列出一项不应自动化的决策。时间：15 分钟暖身、25 分钟案例拆解、35 分钟分组挑选、15 分钟回顾。产出：部门 AI 机会清单及首选试点候选。
模组 2｜资料私隐、风险与人手把关（90 分钟）
目标：能判断哪些资料不可输入未核准工具，并设计输出覆核及事故通报步骤。内容：顾客／会员个人资料、付款资讯、员工资料及商业机密的分类；最少资料原则；AI 可能产生虚构商品规格、错误价格、偏见或违规宣称；核准工具、帐户权限、资料保存与升级报告。实习：把 12 张零售资料卡分类为「可用合成资料练习／须去识别化及批准／不可输入」；对一则虚构的错误退货回答，标记须核对政策及由谁签核。时间：20 分钟规则、25 分钟资料分类、30 分钟风险演练、15 分钟检讨。产出：一页式零售 AI 使用红线、内容覆核清单及事故通报路径。香港企业可参考私隐专员公署《雇员使用生成式 AI 的指引清单》；课程不是法律意见。
模组 3｜提示词与答案核查基础（90 分钟）
目标：用结构化提示词产出可用初稿，并能找出无来源说法。内容：角色、任务、已核准资料、限制、格式及验证要求；一次生成与迭代改善；引用来源与「不知道」的处理方式；中英双语语调。实习：以合成产品目录为唯一来源，制作商品比较回答，再故意提供缺少保养资料的问题，要求 AI 不作推测；用原始商品表及政策逐项核查。时间：15 分钟示范、20 分钟模板讲解、40 分钟两轮练习、15 分钟同行覆核。产出：提示词模板与「事实／政策／语调／资料」四栏核查纪录。
可直接使用的练习提示词：
你是零售门店助理。只可根据以下已核准商品资料与退换货政策，为顾客撰写繁体中文回复。先列出已确认事实，再写 80–120 字友善回复。不得猜测价格、库存、保养或退货例外；资料不足时明确写「需要同事核实」。最后列出需由真人覆核的项目。〔贴上虚构或核准资料〕
模组 4｜客服与门店服务实战（90 分钟）
目标：把 AI 作为员工的初稿与知识检索助手，而非未审批的自动决策者。内容：常见查询、退换货、商品选购协助、情绪化投诉与服务升级；如何为多渠道回复保持一致语气；何时转交真人。实习：小组用虚构查询编写 WhatsApp／电邮／门店口头回复稿，核对政策与库存栏位；遇到退款争议或特殊需要顾客时练习人工接手。时间：15 分钟情境、20 分钟示范、40 分钟角色扮演与修订、15 分钟品质回馈。产出：三种渠道的已覆核回复范本、升级条件及常见错误清单。
模组 5｜商品内容与营销协作（90 分钟）
目标：在品牌及商品事实限制下，提高内容初稿的可用性。内容：商品标题、卖点、FAQ、促销讯息及社交媒体版本；品牌语调、不可作的功效／环保／价格宣称、版权素材与披露要求；避免把个人化推广建立在未获批准的个人资料之上。实习：同一件虚构商品产出网店描述、店员话术及活动短文；用「来源一致性—品牌语调—宣称—人工批准」表格互评，保留修改纪录。时间：15 分钟原则、20 分钟示范、40 分钟内容工作坊、15 分钟互评。产出：两个渠道的可审核内容初稿及批准流程。零售应用场景亦见美国零售联合会（NRF）的 AI 零售资源。
模组 6｜门店营运、知识整理与数据判读（90 分钟）
目标：运用 AI 协助整理营运资讯，同时认清模拟数据分析与正式预测系统的差别。内容：交更摘要、门店 SOP 问答、缺货／热卖品观察、资料品质与例外情况；以核准试算表做简单比较，将 AI 文字解读视为待核查的假设，不直接采购或更改售价。实习：用虚构交更纪录产出「待办—负责人—截止时间」表；再根据 30–50 行模拟销售资料找出两个值得调查的现象，检查计算、缺失值、季节性及库存因素。时间：15 分钟资料检查、25 分钟示范、35 分钟分组操作、15 分钟检讨。产出：交更摘要范本、一页式洞察备忘及「不可由 AI 单独决定」事项表。
模组 7｜按职能分流模拟（90 分钟）
目标：把共同能力落到各岗位的工作流程，定义人工审核责任。内容与分组：前线／客服组处理商品查询与投诉升级；门店主管组整理交更与促销执行检查；电商／市场组制作商品页与活动稿；商品／营运组检视模拟库存异常与供应风险提示。每组都须写明输入资料级别、使用的核准工具、核查来源、批准人，以及 AI 无法解答时的后备做法。时间：15 分钟任务说明、20 分钟流程设计、40 分钟角色演练、15 分钟跨组交流。产出：一张「现有流程 → AI 辅助步骤 → 人工覆核 → 记录／升级」工作流程图。
模组 8｜情境专案、评核与采用计划（90 分钟）
目标：证明参加者能安全、准确地完成一项零售任务，并提出可操作的小型试点。实习：各组从客服回复、商品内容、交更知识或营运备忘中选一个；以同一份合成资料先按原流程完成任务，再以核准 AI 辅助重做，记录所需时间、错误及覆核工作量。展示初稿、核查证据、人工修改和拒绝采纳的 AI 建议。时间：10 分钟任务安排、20 分钟基线与方案设计、45 分钟完成及展示、15 分钟评分回馈。产出：一页式试点方案，包含负责人、资料边界、使用情境、批准关卡、基线与指标、停止条件及下次检视日期。
五、评核与成功准则
课前／课后采用相近难度的合成零售任务，评估的是工作品质与安全，不只比较生成速度。建议小组情境专案评分如下；分数为本方案建议门槛，并非外部认证标准。
| 维度 | 分值 | 评核证据 |
|---|---|---|
| 产品、价格与政策准确性 | 30 | 逐项核对原始商品与政策资料；不杜撰缺失资讯 |
| 私隐与资料安全 | 25 | 只用核准工具／合成或获批准资料；资料分类正确 |
| 顾客与品牌适切性 | 20 | 语调清晰、没有不当承诺或歧视性表述 |
| 人工覆核与升级 | 15 | 指定责任人、事实核查及例外处理清楚 |
| 工作流程可用性 | 10 | 产出可嵌入现有流程且有明确下一步 |
| 总分 | 100 | 建议达标：≥75 分，且不得有重大私隐／安全违规 |
企业层面的试点成效建议比较前后任务完成时间、产品／政策事实错误率、人工修订量、同事自评信心、顾客回复一致性。先搜集基线，再由客户设定目标；不要事先承诺固定效率或收入增幅。满意度及工具采用率可以辅助判断，但不能取代品质及风险指标。
六、课后四星期试点（建议选配）
课后由每组选一个低风险场景，在客户批准的工具及资料边界内试行。第 1 周确认负责人、审批与基线；第 2–3 周每周记录少量真实工作样本的结果（只记录经批准的最少资料），由主管覆核；第 4 周检讨品质、时间、同事回馈及事故纪录，决定扩大、修正或停止。Tungverse 可提供一次主管回顾会与提示词／流程微调工作坊，作为可选服务，而非假定已包含在两天课时内。
七、交付物与实施边界
课程交付物建议：讲师教案与投影片、合成零售资料包、角色练习纸、提示词模板、事实核查清单、零售 AI 使用红线、学员前后测、分组专案评分表及一页式试点计划。客户须提供或批准品牌与商品资料、工具选择、资料处理政策、负责审核的人员，以及是否在课后进行试点。
不可作出的承诺：课程不等于部署客服机械人、接驳 POS／CRM、提供正式法律或资讯保安审计，也不保证销售或效率提升。任何连接真实会员资料、个人化推荐、价格决策或自动化对客回复的方案，须另行作资料及风险评估，取得客户相关负责人批准后才考虑实施。
参考资料与设计依据
- Tungverse 企业培训介绍及零售业应用介绍：品牌定位及服务范围。
- 香港个人资料私隐专员公署：《雇员使用生成式 AI 的指引清单》（2025）：员工使用范围、个人资料、输出覆核、保安及培训等政策面向。
- 美国零售联盟：Five to Thrive—人工智能：零售客服、商品内容及存货管理等例子；本课程练习为 Tungverse 方案设计，并非该来源认证的成效数据。
- 美国国家标准与技术研究院：AI 风险管理框架 — 生成式 AI 描述档：作为 AI 可信性及风险管理的补充参考。
下一步客制化所需资料：目标品牌／业态（例如时装、美妆、超市）、学员人数与岗位、可用 AI 工具、课程语言比例、是否有 POS／CRM／商品资料可作经批准的演练，以及目标营运指标。上述资料确认后，可再把模组 4–7 的案例改成该零售企业专用版本。