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就業與媒合服務：
為學員提供專業技能、考照資訊，甚至與企業簽訂合作意向書，直接輔導學員訓後就業。
績效與產能提升：
協助企業或學員縮短職能缺口，提升目標市場的專業服務品質與市場競爭力。
社會影響力：
透過提供符合產業需求的專業人才，協助政府創造就業機會，解決產業缺工問題。
行情總在絕望中誕生，在懷疑中成長，在憧憬中成熟，
在希望中毀滅。-約翰.鄧普頓 John Templeton
「職能底稿」
常稱為 職能會議底稿 或 職能基準底稿
是在建立企業或產業職能模型時，
用來拆解 職務、規劃訓練 或 發展職能基準 的 核心工作文件。
透過 腦力激盪 與 專家訪談，將特定職業 的 工作任務
轉化為具體的知識、技能與態度。
職能底稿的核心架構
職能底稿通常包含以下幾個關鍵維度：
1.功能單元與工作任務：
拆解該職位（例如：店長）必須執行的主要任務 與 次任務。
2.職能內涵 (KSA)：
知識 (Knowledge)：
執行任務必須具備的專業理論或資訊（例如：產品規格、財務報表原理）。
技能 (Skills)：
可被觀察、操作的實務能力，包含 軟實力（如溝通、團隊協調）與
硬實力（如系統操作、數據分析）。
態度 (Attitude)：
完成任務時 應有的 工作價值觀 或 職場倫理（如抗壓性、主動積極）。
3.行為指標 (Behavioral Indicators)：
描述具體的行為表現，作為後續 評量 與 培訓 的客觀依據。
底稿的實務應用職能基準認證：
作為勞動部 iCAP 職能導向課程發展的重要基礎，讓訓練內容精準對接業界需求。
人力資源管理：
對應「選、訓、用、留」，幫助企業招募合適人才、規劃升遷與績效評估。
訓練規劃與經營目標的連結性
是指
企業或機構 的 教育訓練 絕非盲目安排，
而是必須將 年度營運目標、組織願景與核心策略，
轉化為 具體的 員工培訓計畫 與 行動方案。
此舉 可確保
每一筆 訓練預算 與 時間 都能 直接強化 組織競爭力 與 營運績效。
若要確保兩者 具備 高度且有效 的 連結，建議可依循以下三大步驟來規劃：
1. 目標盤點與需求分析 (Alignment & Analysis)
確立經營目標：
首先確認 企業 當年度的 關鍵績效指標
（如：營收成長 15%、導入全新 AI 系統、提升客戶滿意度）。
定義職能缺口：
比對現有員工 的 職能 與 達成目標 所需的 條件，
透過 問卷調查 或 訪 談 找出落差，
作為 規劃訓練 的基礎。
2. 規劃核心訓練與行動計畫 (Planning & Action)
制定訓練政策：
將缺口轉化 為 年度訓練藍圖，分為 必修 與 選修 的核心類別
（如：管理職能、專業技術、ESG永續發展等）。
行動計畫書：
明確列出每項課程的 預計
開課時間、培訓對象、師資與預算，並確保此計畫
與 年度營運計畫 （如擴展海外市場、產品開發）方向一致。
3. 成效追蹤與滾動式修正 (Tracking & Evaluation)指標對應
評估訓練 是否發揮實質作用
（如：受訓後的專案產出、客訴率是否下降），
藉此對照 原始經營目標的達成率。
職能的概念
「職能」(Competence) 的概念近年來被企業廣泛的運用於
人才的招募徵選、職務的訓練發展和績效評估上。
1963年，哈佛大學的心理學家McClelland主張：
工作成效的好壞決定於工作者的「態度、認知、特質」，
這些觀念已有Competencies 的雛形。
到了1982年，美國作家Richard Boyatzis 在
“The Competent Manager: A Model for Effective Performance” 一書中，
首次使用「職能」一詞。
McClelland 對優越的工作者做了一連串的研究，
發現 智力不是 決定 工作成效 好壞的 唯一因素。
他找出一些帶來卓越績效行為背後的
態度、認知、及個人特質…等等，稱之為職能。
McClelland界定competencies的方法是：
觀察 或 訪談一群成功執行職務的人，列出使他成功所必需具備的行為。
「職能」最廣為應用的定義是Spencer & Spencer (1993)“Competence at Work”
一書中綜合過去的研究結果提出“職能冰山模型”概念。
職能包含
冰山以上顯而易見部分（知識、技能），以及
冰山以下內在隱藏部分（自我概念、人格特質與動機）。
內隱的「個人特質」部份是影響個人表現的基本關鍵特性，
與卓越的工作績效之間具有高度的因果關係。
職能的英文有
Competence (英國人使用)、Competency (美國人使用)，
另外目前也有許多公司會使用Talent(才能) 這個字。
職能的內涵則包含了：
(一)、動機（Motives）：
是指一個人的 意向（thinks about）或 慾望（wants）。
(二)、特質（Traits）：
是指一個人與生俱來的生理特質， 以及對情境或資訊的一致性反應，
例如 反應靈敏與好眼力
(三)、自我概念（Self-concept）：
是指一個人的態度、價值 或 對自己的想法，例如自信心。
(四)、知識（Knowledge）：
指一個人在特定領域中所擁有的知識或資訊。
(五)、技巧（Skill）：
執行特定生理或心智工作的能力，包括 分析性思考 與 概 念 性 思 考。
目前大部分在講職能時，通常以
知識（Knowledge）、技能(Skill)、態度(Attitude)、其他(Others)、
績效(Performance），簡寫為KSAOPs。表達
記者鄺郁庭、黃君瀚／綜合報導 ETtoday新聞雲 2026 06 01
輝達共同創辦人暨執行長黃仁勳今（1）日在台北流行音樂中心舉行的GTC Taipei 主題演講，一聲「大家好」台股狂飆。他身後的背板也很有趣，包括黃仁勳在台灣的愛店「花娘小館」、「王記府城肉粽」、「富霸王豬腳」都驚喜列入名單。
整理背板廠商，一次看290家中獎企業。
黃仁勳在開場後，隨即秀出利用AI做出的Q版AI供應鏈棒球隊，除了他自己身穿黑皮衣戴著棒球手套即將投球外，其他供應鏈老闆及執行長們都身穿棒球裝，除此之外更精準還原每人的神貌，非常逗趣可愛。
黃仁勳也秀出供應鏈背板，還特別走到角落，介紹幾個「特別的供應商」，例如水果女士（Fruit Lady）、王記府城肉粽、花娘小館、富霸王豬腳極品餐廳以及近年舉行兆元宴的磚窯餐廳，都是他來台的愛店。
供應鏈背板完整廠商名單一次看：
第1排：1X、AAEON（研揚科技）、ABB Robotics、中央研究院、Accton（智邦科技）、ACCURAZZY（肖準行銷）、acer（宏碁）、ADLINK（凌華科技）、Adobe、Advanced Machine Intelligence、ADVANTECH（研華）、Aetina（安提國際）、AFARI（千里科技）、AGIBOT（智元機器人）、Agile Robots、 Agility、Aible、AIC（營邦）、Ailytics、AIM（采風智匯）、AIVRES
第2排：Akamai（阿卡邁科技）、aiChip（世芯）、Alibaba Cloud（阿里雲）、Alsemy、Anivance AI（久浪智醫）、ANTHROPIC、APMIC（亞太智能）、Arm（安謀）、Armis、ASRock Rack（永擎電子）、Astera Labs、ASUS（華碩）、AURAS（雙鴻科技）、AUTOBRAINS、AVerMedia（圓剛科技）、AWS（亞馬遜雲）、Ayar Labs、愛吠的狗、Beyond AI、Bhashini、BizLink（貿聯集團）、Black Forest Labs、BYD（比亞迪汽車）
第3排：ByteDance（字節跳動）、CADASU（巴涼科技）、Cadence（益華電腦）、Canonical（科能）、Carnegie Mellon University（卡內基美隆大學）、國泰金控、Centific（昇迪凡科）、長庚醫院、Check Point、CHENBRO（勤誠興業）、中國文化大學、中原大學、Cisco（思科）、CLEVO（藍天電腦）、Cloudflare、Cloudian、Codetrace、COMPAL（仁寶電腦）、Cooler Master（酷碼科技）、CoreWeave、CrowdStrike、Crusoe
第4排：Danfoss（丹佛斯）、Dassault Systèmes（達梭系統)）、DCAI、DDN、Deel、deeli（永恆突觸）、DeepHow（深知行科技）、DeepRad.AI（神瑞人工智慧）、Dell Technologies（戴爾科技）、Delta（台達電子）、DIDEN ROBOTICS、玉山銀行、EDOM（益登科技）、Emerald AI、EQTY Lab、EQTY Lab、ETH Zürich（蘇黎世聯邦理工學院）、EverFocus（慧友電子）、Everpure、F5、逢甲大學、Figure、FindingsTech（汎定科技）、Firmus、Flex（偉創力）、Flexcompute
第5排：Fortinet、Fortune AI Technologies（富據智能科技）、Foxconn（鴻海）、Foxlink（正崴精密)、FSP（全漢企業）、Fujitsu（Fujitsu）、FutureNest（未來巢科技）、G2C+（志聖工業／均豪精密／均華精密／東捷科技）、Gartner（顧能）、Giga Computing（技鋼科技）、GIGABYTE（技嘉科技）、GMI（聯通科技）、Goldman Sachs（高盛）、Google Cloud、Greneta、GUC（創意電子）、Harvard University（哈佛大學）、Hesai（禾賽科技）、Hitachi Vantara、Holon Robotics、HP（惠普）、HPE（慧與科技）
第6排：HUMAIN、HYDRA、Hyve Solutions（海峰電腦）、義守大學、IBM、INNO3D（映眾多媒體）、Intel（英特爾）、Inventec（英業達）、InWin（迎廣科技）、IREN、J-MEX（晶翔機電j）、Jabil（捷普）、Jentech（健策精密）、JPC connectivity（佳必琪）、高雄醫學大學、KENMEC（廣運機械工程）、KYEC（京元電子）、lablup、Lambda Labs、Lanner（立端科技）、Leadtek（麗臺科技）
第7排：Lenovo（聯想）、Lightricks、Linker Vision（鑫蘊林科）、LITEON（光寶科技）、Lightmatter、LTX Studio、LUCID、Luminary、馬偕紀念醫院、Macnica（茂綸）、Manli（萬利達科技）、Marvell（邁威爾科技）、MAXSUN（銘瑄）、MediaTek（聯發科技）、Meta、MetAI（宇見智能科技）、Micron（美光）、Microsoft（微軟）、銘傳大學、MinIO、衛生福利部
第8排：Mirantis、MIT CSAIL、MiTAC（神通資科）、Mitsubishi Motors（三菱汽車）、數位發展部、Morale AI（摩絡人工智慧）、MSI（微星科技）、N.Light、Nasdaq（那斯達克）、國家高速網路與計算中心、國立中央大學、國立成功大學、國立政治大學、國立宜蘭大學、國立臺北大學、國立臺北科技大學、國立臺灣大學、國立臺灣科技大學、國立清華大學
第9排：NAVER Cloud、NEBIUS、NEOUSYS Technology（宸曜科技）、NetApp（網絡器械公司）、Neural Concept、NEXCOM（新漢股份有限公司）、Nexuni（耐思尼）、Noble Machines、NSCALE、nTop、台大醫院、NunoX（聯覺科技）、Nutanix（路坦力）、nVent、NYB.AI、OpenNebula、OpenAI、Oracle（甲骨文公司）、P-1 AI、Palantir（帕蘭泰爾）、Palo Alto Networks、Pegatron（和碩）、Physics X、PNY（必恩威科技）
第10排：Prime Intellect、PTC、QCT（雲達科技）、Qualcomm（高通）、Quanta（廣達電腦）、RAFAY、REAS（睿思智慧）、Red Hat（紅帽公司）、Redpanda Data、Red Pill Lab、Repurgenesis（源華智醫）、Rittal（威圖）、RLWRLD、Roboflow、Runway、Ryoyo Ryosan、Samsung（三星）、SAP（思愛普）、Sarvam、SB C&S、Schneider Electric（施耐德電機）、ServiceNow、Sharpa、（圖像不清無法辨識）
第11排：Siemens（西門子公司）、Silicon Valley Power、SimpliSmart、SK hynix（SK海力士）、SK telecom（SK電訊）、Skild AI、Solomon（所羅門）、東吳大學、Spectro Cloud、BPIL（矽品精密）、Spingence（偲倢科技）、SqueezeBits、Stanford University（史丹佛大學）、Starburst、敦陽科技、Superb AI、Supermicro（美超微電腦）、SynaXG、Synera、Synopsys（新思科技）台中榮民總醫院、台北生技園區
第12排：台北榮民總醫院、淡江大學、Telit Cinterion（泰利特）、TEMC（台灣專家模型公司）、TM（達明機器人）、Together AI、TREND（趨勢科技）、TrendAI、Tricuss（十論科技）、TSMC（台積電）、東海大學、Uber、Unitree（宇樹科技）、Universal Robots（優傲）、（圖像不清無法辨識）、VAIDIO（鐵雲科技）、VAST、vCluster、Vecow（超恩）、Vertiv（維諦）、VinDynamics、VinFast
第13排：VIRPHYSIO（維理生醫科技）、Fruit Lady（阿婆水果攤）、Visionbay.ai（亞灣超算）、Vultr、王記府城肉粽、WEKA、文藻外語大學、Wistron（緯創）、Wiwynn（緯穎）、World Wide Technology、花娘小館、xAI、Xiaomi（小米）、Yo-Kai Express、Yotta、YTL AI Labs、YUAN（聰泰科技）、元智大學、富霸王豬腳極品餐廳、ZERONE（零壹科技）、ZOTAC、Zscaler、磚窯古早味懷舊餐廳
輝達執行長黃仁勳今天舉行GTC Taipei大會主題演講，宣布Vera Rubin已經火力全開進入量產階段，Vera Rubin是專為智慧代理時代打造的一台Pod式超級電腦，輝達在台灣擁有150家供應鏈夥伴，共同重塑AI時代運算方式，感謝台灣。
黃仁勳表示，大型語言模型可以產生答案，現在AI代理可以開始工作，觀察、推理、規劃並使用工具，能處理龐大的上下文，同時兼顧工作記憶與長期記憶，還能根據需求衍生出專職特定任務的子代理。
他指出，Vera Rubin是一款專為處理代理式AI打造的多機架Pod級系統，整個供應鏈自動化製造與協同編排，一切始於台積電組成Vera Rubin的7款全新晶片，經過數百道製程步驟才最終成型，包括台積電的3奈米製程、CoWoS-R和CoWoS-L封裝。
此外，還有來自美光（Micron）、SK海力士（hynix）和三星（Samsung）的HBM4記憶體，Vera Rubin計算板，一塊電路板整合了6兆個電晶體，和超過1.8萬個元件，Vera Rubin的NVL72負責思考提示詞與上下文理解、推理和規劃。
黃仁勳說，Vera Rubin採用一款新型模組化運算托盤，採用全新PCB中板設計結構更加精簡，Superchips、ConnectX9 SuperNIC和BlueField-4 DPU均可直接對接，無需電纜，從而在AI工廠規模上實現極高的韌性。
他表示，18個運算托盤、9個可熱插拔的NVLink交換器托架，全新的高效分流管，液冷母線承載超過5000安培的電流，相當於20輛電動車全速加速時的電流。
第3代MGX機架設計由130萬個組件組成，微軟的Vera Rubin NVL72工程機架投入使用，戴爾和Coreweave成功搭建其Vera Rubin NVL72工程機架。
黃仁勳指出，Vera CPU機架，將256個中央處理器（CPU）封裝在單一液冷機架中，負責協調模型、重新分配記憶體、啟動工具。
在富士康和廣達Groq 3 LPX正在成型，256個Groq 3 LPU分裝於16個托盤上，每秒40PB的SRAM頻寬，實現超低延遲。
黃仁勳說，Vera BlueField-4 STX是AI儲存記憶的地方，BlueField-4加速儲存處理，將記憶體、儲存空間與晶片內建安全機制完美連結。
Spectrum-X乙太網路光子學，採用200Gbps共同封裝光學元件的乙太網路交換器，台積電的COUPE製程、晶片級封裝，以及在磷化銦上的超高功率雷射裸晶技術。
黃仁勳表示，Vera Rubin由5個互聯的機架級系統組成，台灣擁有150家供應鏈合作夥伴、數百萬平方英尺的廠房面積、數百個廠址，將晶片、封裝、系統和資料中心，在尺寸、功率與規模方面都推向極限。
黃仁勳說，輝達與台灣共同實現極致協同設計，攜手重塑AI時代的運算方式。台灣一開始就和輝達在一起，感謝台灣。（編輯：潘羿菁）1150601
勞動基金迎來史上最賺4月天，勞動基金運用局2026 06 01 公布截至115年4月底
基金運用績效，整體規模逾8.3兆元，單月暴賺1兆1047.5億元，再破歷史紀錄。
台股4月創下最強單月表現，狂飆7203點，帶動勞動基金4月獲利「看不到天花板」，
幾乎所有基金都有2位數的獲利表現。
勞金局統計至4月底，勞動基金規模來到8兆3678億元，
光是單月收益就賺進超過1.1兆元，收益率更衝至20.21％，雙雙刷新歷史最高紀錄；
其中，新制勞退基金收益數1兆491.8億元，若以目前參與收益分配的新制勞退
有效帳戶1310萬戶計算，平均每名勞工前4月帳面分紅高達8.12萬元，再創新高。
此外，
勞保基金規模來到1兆5371億元，收益率17.19％，累計收益1948.1億元；
新制勞退基金規模5兆4747億元，收益率 19.73％；
舊制勞退基金規模1兆1062億元，收益率31.55％，累積收益2904.4億元；
受衛福部委託管理的國民年金保險基金規模8147億元，收益率18.04％；
受農業部委託管理之農民退休基金規模292億元，收益率22.48％。
勞金局分析4月獲利暴衝的原因，主要受益於全球金融市場的表現和台股的強勁漲勢，
展望未來，美國聯準會考量中東局勢為經濟前景帶來高度不確定性，
且通膨仍處高位，將密切關注；
國內方面，國發會預估整體製造業未來6個月展望持續擴張，
部分產業受地緣政治風險影響，持續面臨成本上升與缺料壓力，
不同產業前景表現出現分歧。
◆《中廣新聞》提醒您，本資料僅供參考，投資人應獨立判斷，
審慎評估並自負投資風險。
依 目標市場 需求分析
訂定 年度訓練發展計畫
核心在於 精準對接 市場痛點 與 組織營運策略。
透過
1.市場調查 與 職能落差分析
2.擬定明確 訓練政策 與目 標，
3.再透過系統化流程 轉化 為 具體的 訓練課程 及 行動方案。
規劃的 年度訓練發展計畫 與 行動方案 建構流程 ：
1. 目標市場需求分析（市場定位）資料蒐集：
透過 問卷調查、產業趨勢報告、競品分析 及 焦點團體訪談（FGD），
挖掘 目標客群 或 內部單位 的痛點 與 核心技能需求。
1.1職能落差分析（TNA）：
比對現有團隊能力與市場/組織目標所需的職能，定義核心能力缺口。
1.2確立市場定位：
依據分析結果，確認機構的「主力訓練產品」與「核心目標客群」。
2. 訂定 年度 訓練政策 與 發展目標 訓練政策 宣告：
2.1由高階主管背書 並 對外/對內揭露明確的 訓練政策、品質承諾 與
發展方向。
2.2量化與質化目標：
設立年度辦訓目標
（如：開課場次、總培訓人數、滿意度指標、證照考取率等）。
3. 年度訓練發展計畫規劃（課程矩陣）
將市場需求轉化為年度訓練課表
分為以下幾大核心類別：
3.1核心專業技能（Hard Skills）：
針對市場缺口與產業升級規劃
（如：AI應用、ESG永續、特定產業證照班等）。
3.2通用管理與軟實力（Soft Skills）：
領導力、溝通協調、專案管理等。
3.3新進與合規訓練：
法規要求課程及新人培訓（如：勞工安全衛生、個資保護）。
4. 具體行動方案 與 執行落實計畫 的
配套措施：
4.1年度行銷推廣計畫：
依據 目標市場 屬性，制定招生策略
（如：社群行銷、B2B企業包班專案、EDM推播）。
4.2師資與教材管理：
建立專屬 講師庫 與 教材開發、更新機制，確保教學品質。
4.3預算與資源配置：
編列 年度訓練預算，申請政府相關補助資源（如：勞動部 等相關專案）。
5. 訓練成效評估與改善（PDCA循環）
5.1成效評核機制：導入 Kirkpatrick 四層次評估模式：
反應層（學員滿意度）
學習層（測驗與考核）
行為層（工作/市場應用成效）
結果層（績效成長或營收貢獻）
5.2滾動式修正：
定期召開訓練檢討會議，依據 開課狀況 與 市場回饋 調整 後續課程內容。
Business acumen
「商業敏銳度」、「商業頭腦」或「商業洞察力」
快速理解市場動態、客戶需求 與 競 爭態勢，
並能做出
精 準、 有利於 企業獲利 與 發展 的 商業決策之能力。
具備商業敏銳度的人通常擁有以下特質：
財務解讀力： 能看懂財報，並透過數據分析 評估項目 的 投資報酬率與風險。
市場洞察力： 敏銳察覺 產業趨勢 與 消費者痛點，搶先布局商業機會。
策略思考 ： 考量 成本、利潤 與 業務成長 等關鍵要素，制定出最佳戰略。
學術界與職場對於「人才」的定義必須全面改寫。（圖／翻攝自頻道臺大YT）
台大畢業典禮今日舉行，共有 1 萬 1543 名畢業生。（圖／翻攝自頻道臺大YT）
AI 時代，畢業生們最焦慮的問題莫過於：「當科技工具越來越強大，人類還有價值嗎？」台灣大學今日舉行畢業典禮，面對 1 萬 1543 名畢業生，台大校長陳文章拋出了一記「靈魂拷問」，直面科技衝擊，並為這群站在時代轉折點的學子，定錨了未來生存的關鍵坐標。
知識貶值時代：能力的定義正在「重寫」
「你們面對的世界，與過去任何一個世代都截然不同。」陳文章開場即指出，隨著 AI 快速普及，知識的取得變得唾手可得，這導致學術界與職場對於「人才」的定義必須全面改寫。
當「會寫程式」、「能寫文章」、「能做圖表」的門檻大幅降低，人類還剩下什麼？
陳文章給出了明確的答案，他認為人類的核心競爭力將回歸到最本質的領域：「價值判斷」、「同理心」、「創造力」以及「對社會的責任感」。
這些被科技冷落的特質，將成為未來人才最珍貴的護身符。
跨域力：解決現實世界的「生存密碼」
除了價值觀的守護，陳文章也強調了「全人教育」的必要性。他引述劍橋大學校長史密斯的理念指出，大學教育不應只是知識堆疊，更在於拓展視野、超越邊界。
「現實世界的複雜問題，從來不屬於單一領域。」陳文章直言，若只專注於單一學科，將難以回應瞬息萬變的局勢。
台大近年極力推動「跨域學習」，目的正是為了培養學生的綜觀能力，讓學生能在不同領域的交會點上，找到最具創新價值的解決方案。
韌性力：在逆境中「不停止前進」
為了讓畢業生更有勇氣面對不確定的未來，陳文章特別分享了信驊科技董事長林鴻明的勵志故事。林鴻明曾遭遇中年失業的低谷，卻未選擇放棄，反而在逆境中持續鑽研、精進，最終帶領企業登峰造極。
「真正的成功不是從未跌倒，而是跌倒了也不停止前進。」陳文章鼓勵畢業生，未來的路途一定會有不順遂的時刻，這些挫折不該是阻礙，而是累積前進的力量。他坦言，面對脆弱並不可恥，因為唯有懂得修復自己、走過困難的人，才能在人生長跑中走得更遠。
給畢業生的最後期許：抬頭望理想，腳下踩現實
典禮尾聲，陳文章給了畢業生三句箴言：「保持好奇、持續學習」、「勇敢跨界、積極嘗試」以及「堅守價值、誠信利他」。
他強調，教育的價值不僅在於「成就一個人」，更在於讓人有能力「在現實中堅持、在理想中前行」。無論畢業後身處何方，他期許台大畢業生能帶著同理心與社會責任，在 AI 構築的新世界裡，不僅成為使用者，更成為帶來改變的那個人。
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