| 數位員工的培養與訓練 |
a) 所需技能（如 AI 編程、數據分析、流程自動化）
基礎數位基因組設計（模型初始化階段）
- 具備設計基本神經網絡結構的能力（層數設計、激活函數、損失函數）
- 熟悉自然語言處理（NLP）模型與其運作機制
- 使用大規模資料集進行預訓練，建立語言理解與基礎任務執行能力
數據處理與標註能力
- 有能力蒐集與數位員工應用相關的資料（如對話記錄、流程日誌）
- 熟悉標註規範與資料清洗流程，以提升資料訓練品質
模組化學習基礎知識
- 了解數位員工的基本原理、神經網絡結構、RPA 流程設計
- 可依行業需求選修進階模組（如：AI 金融風險模型、製造流程優化等）
b) 訓練模式（企業內部培訓、外部合作、線上學習等）
模組化線上訓練平台建置
分為三大模組：
- 基礎知識模組：AI 原理、NLP、RPA 架構等
- 進階應用模組：跨平台協調、異常偵測與預測
- 專業領域模組：金融、製造、醫療等客製化技能訓練
線上互動與即時評估
- 導入互動式學習平台：支援測驗練習、學習回饋機制
- 完成每個模組後自動生成學習進度建議與後續課程配置
情境模擬式訓練場景
- 建立虛擬實戰環境（孿生工廠、客服中心等）
- 可進行跨部門任務協作演練，如客戶對話處理、例外狀況應對等
c) 持續學習與優化機制
自適應訓練與個性化學習路徑
- 根據 AI 員工表現，動態調整學習難度與內容
- 類似「私人教練」模式，自動引導訓練進度
大數據反饋機制
- 即時收集 AI 模型在模擬任務中的行為數據
- 分析各階段表現，並根據結果自動修正模型參數
閉環訓練流程建立
- 建立「學習 ➝ 回饋 ➝ 改進」循環流程
- 搭配實時監控與策略調整，優化模型應對現實變化的能力
