隨著AI從科技話題逐漸走入企業日常，「Claude」等企業級AI工具的應用，也開始從大型企業延伸到中小型商家。過去被認為需要技術門檻的AI，如今在實體店與零售經營場景中，已逐漸轉變為可被落地應用的工具。 然而，許多店家在嘗試AI後，仍存在一個疑問：AI真的能幫助營收，還是只是提升效率？    多數店家已經開始用AI，但效果有限  目前不少中小店家已開始接觸AI，例如用於撰寫活動文案、設計節慶素材或生成社群貼文。這些應用確實降低了內容產出的時間成本，也讓經營變得更輕鬆。  但實務上也出現一個普遍現象——內容變多了，發文頻率提高了，但實際來客與營收卻沒有明顯成長。 業界分析，這樣的落差主要來自於AI被使用在「產出端」，卻沒有進入「經營端」。當內容沒有被精準送達顧客，或缺乏後續互動機制，即使曝光增加，也難以轉化為實際業績。    Claude 在中小店的實際應用場景  相較於一般聊天型AI，Claude更擅長處理長內容與結構化資訊，這使其在中小店的應用上，具備明確價值。 在行銷面，店家可利用Claude快速產出節慶活動文案，例如中秋、母親節或週年慶推播

近兩年，AI從技術名詞迅速轉變為產業關鍵字，不僅科技公司加速布局，資本市場也持續給出強烈訊號。從國際的 NVIDIA、Microsoft，到台灣的台積電、廣達，AI相關概念股表現亮眼，顯示市場正在押注一個明確趨勢「未來企業的競爭力」將高度依賴AI能力。  在這樣的背景下，由 Anthropic 推出的AI模型「Claude」，逐漸成為企業端關注的焦點之一。與多數人熟悉的聊天型AI不同，Claude更強調在企業情境中的應用，例如長文件處理、內部知識整合與報告生成等，因此被視為「企業級AI助手」。 也反映出AI正在發生的一個轉變：從單純的工具，走向企業流程的一部分。    AI概念股在漲什麼？市場看的是「效率革命」  如果從資本市場的角度觀察，AI相關企業之所以持續被看好，其核心並不只是技術創新，而是效率的放大。  NVIDIA提供算力，支撐整個AI模型運作；  Microsoft將AI整合進Office與企業系統，讓AI直接進入日常工作流程；  Claude則進一步進入企業內部，處理文件、協助決策與知識管理。  這些企業的共同點，在於它們都站在同一

中秋節，是一年之中最有「情感溫度」的節日之一。團圓、送禮、問候，都是這段時間最重要的關鍵字。 對店家來說，這不只是銷售檔期，更是一個與顧客建立關係的機會。只是多數老闆都會遇到一個現實問題：想發訊息，但不知道要說什麼；想設計卡片，但又沒有時間與資源。    節慶訊息不是問題，重點是「有沒有被看見」  現在的顧客每天都會收到大量通知，如果內容沒有特色，很容易被忽略。 尤其是節慶期間，品牌訊息更多，如果只是單純文字祝福，很難留下印象。這也是為什麼，越來越多店家開始重視「內容呈現」，不只是發訊息，而是讓顧客「願意看」。    AI讓節慶卡片變得簡單，也更有質感  過去要製作一張節慶卡片，可能需要設計師、時間與多次修改。但現在透過AI工具，這件事變得非常簡單。只需要輸入簡單的需求，例如「中秋節溫馨祝福」、「送禮感」、「品牌風格」，AI就能快速生成圖像與文案，讓店家在短時間內完成一張具有質感的卡片，不只節省時間，也讓每一次溝通都更有畫面與溫度。    一鍵發送，讓祝福不再只是少數人收到  除了內容本身，發送方式也同樣重要。如果還停留在手動逐一發送，不僅耗時，

每到節慶檔期，許多店家都會遇到同一個困擾：活動想好了，但廣告文案還沒寫！ 然後，一忙就放棄廣告宣傳，母親節這類只有一天的特別日子，尤其如此。餐廳需要介紹套餐，甜點店要推蛋糕預購，美業要推出保養療程，甚至連咖啡店也希望提醒顧客帶媽媽來喝一杯咖啡。活動內容其實並不難想，但要把訊息寫成一段既溫暖又吸引人的推播，往往比想像中困難。  許多老闆都有過類似經驗：盯著手機螢幕好幾分鐘，卻不知道該怎麼開頭。文案太短顯得普通，太長又擔心顧客不會看完。    節慶文案為什麼特別難寫？  在日常營運中，店家需要發送各種訊息，例如新品介紹、活動通知或會員提醒是相對例行的公式。但節慶文案往往不易處理，原因很簡單：節慶本身帶有個化人的情感。  像母親節這樣的節日，不只是介紹商品，更需要傳達感謝與溫暖。若文字太像促銷廣告，很容易失去節日的氛圍；但如果只談情感，又可能沒有明確行動。  因此，節慶文案往往需要在「情感」與「資訊」之間找到平衡，對沒有專職行銷人員的小店而言，這確實是一件需要花時間思考的工作。    AI 小助手實測：30秒產出母親節推播  我們使用「給優點」AI 小

如果說 2023–2024 年是 AI 爆發與話題年，那麼 2025 年開始，AI 已經從「討論」進入「使用」。不再只是科技公司或大型企業的專利，生成式 AI 工具逐漸走入個人與企業的日常工作場景。進入 2026 馬年，市場真正關心的問題不再是「AI 會不會改變世界」，而是「我們的生活與經營能不能實際用得上」。    2025 年之後，AI 出現的三個明顯轉變  門檻降低   生成式 AI 工具在 2025 年快速普及，從文字生成、圖像製作到數據整理，幾乎都能透過自然語言完成。過去需要工程師或技術團隊才能操作的功能，現在只要輸入一句需求即可得到結果。這種「對話式操作」大幅降低了技術門檻。 2026年起AI的文章與數據分析能力更進一步的為很多需要數據分析的場合提供了優良的建議。  從內容生成走向流程參與   現在，AI 不再只是幫你寫文章或設計圖稿，而是可以開始參與工作流程及提出人腦無法快速完成的分析與建議。像是自動整理報表、分析顧客數據、生成營運建議，甚至在某些平台中具備初步的任務執行能力。這種轉變意味著 AI 開始成為「協作工具」、「分析專員」

在經營一間店的日常中，行銷往往是最令人頭痛的任務，沒有時間、沒有設計資源、沒有專業文案、也不知道該如何接觸顧客等因素，都是店家行銷時常遇到的困難。尤其在休閒娛樂產業的中小型商家中，許多店家老闆身兼多職，光是顧店、排班、進貨就已分身乏術，要打造一場吸睛的行銷活動更是艱難的挑戰。  一、從痛點出發：讓行銷回到「人」的本質  在台灣廣大的休閒娛樂中小型商家中，許多業者明白「顧客關係」很重要，也知道「要做會員經營、點數活動」來活化品牌，但真正困住他們的，不是缺乏意願，而是缺乏工具。  以往的行銷平台不是價格昂貴、功能複雜，就是操作不親民須仰賴設計與技術人員支援，對一個沒有專職行銷、甚至不會用電腦的老闆來說，幾乎毫無執行的動力。  因此我們設定了一個目標：打造一套「不需技術背景」、「可自行操作」、「生成速度快」、「可以整合LINE訊息發送」的AI工具。店家不必寫文案、不必畫圖，只要輸入關鍵字、選擇活動樣板，就能產出一套完整的行銷素材與訊息機制。  二、Digital+ 數位雲補助計畫：打造「AI點數互動平台」  2024年「給優點」團隊有幸獲得數位發展部數

在數位時代，內容創作者與專業講師面臨日益增長的挑戰，他們不僅需要傳遞專業知識，還必須打造吸引人的內容，並在有限的時間內完成大量準備工作。 點數腦 AI (PointBrain.AI) 作為專為中文市場設計的生成式 AI 工具，正改變這些專業人士的內容創作方式。一位資深的活動主持人兼講師的經驗，即是生成式 AI 如何提升工作效率、豐富授課內容的最佳案例。 幕前與幕後的挑戰：講師的多重角色  這位講師同時身兼活動主持人與講師，必須具備靈活應變的能力，並將舞台上的經驗轉化為教學內容。過去，她需耗費大量時間蒐集資料、撰寫講稿，甚至設計視覺素材與動畫，以確保課程內容吸引人。然而，這樣的準備過程既繁瑣又耗時，使她無法將更多精力投入創意發想與個人精進。 她深知，一場成功的課程，開場破冰至關重要。然而，準備簡報時，她往往將大部分時間花在蒐集資料、摘要重點與設計圖示，而實際演說準備僅佔兩至三成的時間。  有一次，在企業年會上，音響設備突發故障，她靈機一動，直接以人聲模仿背景音樂，成功帶動現場氣氛，讓觀眾沉浸其中。這樣的臨場反應，不僅化解了尷尬，也成為她課堂上的經典

隨著生成式AI（GenAI）技術的快速發展，越來越多的企業開始利用這些生成式AI在營運中，例如：客服人員的回應由生成式AI加上聊天機器人、餐廳的收盤及上菜工作由AI機器人來執行、新聞的播報由AI主播來處理。這些各式各樣的應用的本質都具相同的目的：減少人力成本、改善營運效率、強化會員體驗。  然而，對於廣大數位工具使用率低的中小及微型企業老闆來說，生成式AI的出現，更能創造超越節省營運成本的價值。一方面，是生成式AI理解各種語言的能力，大幅降底數位工具使用率低的中小及微型企業老闆的進入難度，只要經過問答引導，老闆就能取得所需的成本，不必會寫電腦程式語言就可以使用。另一方面，中小及微型企業的營運流程相較於中大型企業簡單，但行銷與顧客會員管理能力卻因為沒有資訊人員與系統而無法使用數位工具來執行。    中小及微型企業老闆在經營4P（產品Product、地點Place、價格Price、行銷推廣Promotion）中最難以自行處理與決定的一環：行銷推廣Promotion可以利用生成式AI（GenAI）來解決。這也是為何很多媒體都報導我們進入了 AI革命 的

人工智慧（AI）已經成為現代科技發展的重要領域，它正在改變我們的生活方式，無論是在個人日常還是在商業運營中。雖然“AI”這個詞已經出現了多年，但對於許多人來說，這個技術仍然顯得神秘且難以理解。本文將用最簡單的方式，帶您了解什麼是AI，它是如何運作的，能做些什麼，並且介紹它如何幫助小型及新型商店提升效率和競爭力。  AI指的是由電腦系統模仿人類智慧進行思考、學習和決策的技術。換句話說，是讓電腦具備像人類一樣的“智慧”，可以進行學習、推理、計劃，甚至解決問題。雖然不像人類擁有感情和直覺，但它的運作速度更快，處理大量資料的能力也更強，能做出高效率的決策。    AI的發展背景  AI並非一個新興概念，它的根源可以追溯到20世紀50年代。當時，數學家艾倫·圖靈（Alan Turing）提出了著名的圖靈測試，這是測試機器是否具備智能的一種方法。隨著科技進步，AI逐漸走向現實，並且成為現代科學技術的重要一環，從語音識別到自動駕駛，無所不包。  AI運作的核心是“學習”與“模擬”  簡單來說，AI學習是從大量資料中提取模式，並依據這些模式做出預測或決策。這種學