數位轉型
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餐飲業正在經歷一場「無聲的轉型」
還記得我們剛開店的日子，熟練的對單節奏、廚房快速應變的默契、客人一句「一樣老樣子」就能順利出餐的日常。
但近年，這些溫暖畫面正悄悄轉變。
人力的變動與缺口，不再只是個別店家的問題，而是整個餐飲業共同面對的困境。
當「穩定的人」越來越難找，我們只能讓「穩定的系
MCP伺服器絕非單一技術組件，而是賦予LLM行動力、協同與自我優化能力的「企業AI中樞」。標準化接口與安全架構，不僅能高效整合各種內外部資源，更是AI策略落地的關鍵。
台灣的傳統食品業一直以來都深受消費者喜愛，無論是中秋節必買的蛋黃酥、年節送禮的鳳梨酥，還是地方特色的糕點與伴手禮，這些美食早已成為許多家庭記憶中的味道。許多小店家世代經營，靠著好口碑和熟客介紹累積了穩定客源，看似生意平穩，但隨著消費習慣的改變，新的挑戰也逐漸浮現。
現在的消費者，習慣透過網路找商品
本文探討傳統風險評估方法的不足，以及FAIR風險量化方法論如何提升企業風險治理效率。文章以一個高階會議為例，說明FAIR如何將抽象風險轉化為財務數字，促進跨部門溝通與理性決策。此外，文章也介紹了臺灣企業風險治理及量化協會的成立宗旨與目標。
發文者
4 天前關於企業如何面對風險，您更傾向哪一種觀點？歡迎在留言區或社群媒體上告訴我您的選擇：
[A] 我認為經驗判斷仍是關鍵，過度依賴量化模型可能僵化決策。
[B] 我認同「風險量化」是必然趨勢，能讓跨部門溝通更有效率。
[C] 我認為真正的挑戰不在工具，而是如何建立接受數據決策的「企業文化」。
為什麼 AI 時代，需要一個「原始數據邊緣雲」？
數據，是 AI 的燃料
在 AI 時代，數據就是智慧化的燃料。
但你知道嗎？現在很多 IoT / SCADA 系統，給 AI 的不是「原始數據」，而是經過壓縮、過濾、事後整合的「二手數據」。
就像一張模糊的相片，怎麼能拿來訓練出準確的 AI？
一、看得見的影像，與看不見的數據
當大眾談論 AI，第一個聯想到的往往是人臉辨識、自駕影像、醫療掃描。因為影像是直觀的，每個人都能「看到」成果：鏡頭裡辨識出一個人、一台車，甚至自動標註一隻貓。這種直觀的震撼力，很容易讓媒體報導、讓消費者理解。
反觀 IoT 數據分析，它處理的是電壓波形、泵浦運轉
面對越來越多元的數位工具，你是否也常想：「到底該怎麼選？怎麼用，才能真正幫到我的工作？」
本期 RPAI 精選三篇文章，從 選擇合適的 Copilot、避免 PAD 變數踩雷，到用 Webhook 打造即時流程觸發。每篇文章各自獨立，卻都能幫你在數位轉型路上少走冤枉路。
「useful idiot」（常譯為「有用的傻子」或「有用的白痴」）一詞雖常被誤傳為出自列寧，實際上並無確切出處。然而，它卻揭示了一種在政治與意識形態對立情境中反覆出現的現象：某些人因缺乏警覺或思考，被動或主動地成為他人政治目的的工具，卻並不自知。
🎭 第三幕：《不行，再來。然後，再一次。》
場景：辦公室午後，陽光斜照在白直木的鍵盤上，他正坐在電腦前，一邊喝著回溫的咖啡，一邊修改著被退回的簡報草稿。
從繁瑣到高效：AI 如何解放人資主管的日常痛點
身為人資主管，你是否常被繁瑣的招募篩選、員工績效評估或留任問題搞得焦頭爛額？我以 AI 應用教練的身份告訴你，AI 不再是遙不可及的科技，而是能立即解決這些痛點的工具。例如，AI 能自動化篩選履歷，根據職位需求精準匹配人才，節省你數小時的時間⋯⋯
