你有沒有遇過這些情況？
看到一個新的合作機會，覺得好像不錯，但又不知道要不要投入。
一個問題出現後，團隊每個人都有不同意見，卻很難判斷誰說得比較接近核心。
產品賣不好，第一反應是增加廣告、增加內容、增加功能，但做了很多事情，結果仍然沒有明顯改變。
明明蒐集了很多市場資料，最後卻還是只能靠感覺決定。
遇到一個新方向，既怕錯過機會，又怕投入之後浪費時間與成本。
想問 AI，但 AI 給了五、六個不同方向，看完反而更不知道要選哪一個。
或者你最後做了決定，卻說不清楚：
自己到底是根據什麼做這個選擇的。
如果你有遇過這些狀況，
真正需要補的，可能不只是更多資訊。
而是：
一套能幫助你拆解問題、比較選項、評估風險與機會的商業判斷框架。
這場會講什麼？
1. 商業問題的第一步，不是找答案，而是先定義問題
很多經營上的錯誤，不是答案選錯了。
而是一開始就問錯問題。
例如：
「我們是不是應該多做一些行銷？」
這看起來像一個問題。
但真正需要問的可能是：
為什麼客戶沒有購買？
是沒有流量？
沒有信任？
產品本身沒有需求？
價格不對？
客群不對？
還是已經有人來了，只是轉換率太低？
如果問題沒有定義清楚，
後面的分析再完整，也可能只是在解決錯的問題。
所以我們會先練習：
如何把一個模糊的商業困境，拆成真正可以判斷的問題。
2. 先分清楚：哪些是事實？哪些只是我們的假設？
商業決策很容易被一句話帶著走：
「市場應該不會接受。」
「客戶應該嫌太貴。」
「競爭對手做這個，所以我們也要做。」
「現在大家都在用 AI，所以我們也應該導入。」
但這些到底是：
事實？
推論？
還是只是我們的感覺？
這一段我們會練習把資訊拆成：
已知事實｜未知資訊｜假設｜感受
因為當這四件事情混在一起時，
我們很容易把「自己的猜測」誤認成「市場的答案」。
3. 好的商業判斷，不是二選一，而是創造更多選項
很多人做決策時會把問題變成：
接，還是不接？
做，還是不做？
投資，還是不投資？
繼續，還是放棄？
但商業世界通常不是只有兩個答案。
例如一個合作案，不一定只有接受或拒絕。
還可以：
先小規模測試。
縮小合作範圍。
重新談價格。
改變付款條件。
找合作夥伴共同執行。
先做 PoC。
延後三個月再決定。
真正好的判斷力，不只是從兩個答案中選一個。
而是：
你能不能看見原本不存在的第三個、第四個選項。
4. 如何判斷一個機會到底值不值得做？
看到機會時，我們通常很容易問：
「可以賺多少？」
但真正的商業判斷還要一起看：
可能得到什麼？
需要投入什麼？
最大的風險是什麼？
最壞的結果能不能承受？
這個決定可不可以回頭？
會不會佔掉更重要的資源？
即使沒有直接賺錢，有沒有長期價值？
所以我們會用幾個角度重新看一個商業機會：
報酬｜風險｜成本｜時間｜資源｜可逆性｜長期價值
讓「感覺好像不錯」慢慢變成可以比較的判斷。
5. 每個選擇背後，都有機會成本
當你決定做一件事情，
你不只是得到這件事情可能帶來的結果。
你同時也放棄了：
原本可以投入其他事情的時間、資金、注意力與團隊資源。
所以商業判斷不能只問：
「做這件事情有沒有價值？」
還要問：
「在我所有可以做的事情裡，它是不是現在最值得做的？」
這也是很多公司很忙，營收卻沒有明顯成長的原因。
不是大家不認真。
而是資源可能一直被放在「可以做」的事情，
而不是「現在最重要」的事情。
6. AI 可以怎麼幫助我們做商業判斷？
這場不會把 AI 當成「決策者」。
而是把它當成：
商業決策的陪練員。
例如讓 AI 幫你：
拆解一個模糊問題。
找出目前資訊中的假設。
補出你沒有想到的選項。
用不同角色看同一件事情。
比較幾個方案的優缺點。
挑戰你的決策。
找出潛在風險。
模擬最壞情境。
甚至直接問：
「如果我的這個判斷是錯的，最可能錯在哪裡？」
AI 最大的價值，不一定是告訴你答案。
而是：
逼你把自己的思考講清楚。
7. 最後的決定，為什麼還是不能交給 AI？
AI 可以整理資訊。
AI 可以分析選項。
AI 可以提出風險。
AI 甚至可以告訴你：
哪一個方案在數據上看起來比較合理。
但最後仍然有一些事情只有你能決定。
例如：
你真正想要的是什麼？
你願意承擔多少風險？
你願意犧牲什麼？
現在的你最重要的目標是什麼？
短期營收和長期品牌，你怎麼排序？
成長、自由、穩定、收入、時間，你真正重視哪一個？
所以真正成熟的 AI 輔助決策不是：
「AI，請告訴我應該選哪一個。」
而是：
「AI，幫我把這個問題看得更完整，最後讓我自己做判斷。」
這場我們會實際使用一套決策流程
你可以把一個真實的商業問題帶進來。
我們會沿著這條路徑一起思考：
商業問題
↓
重新定義問題
↓
區分事實與假設
↓
找出缺少的資訊
↓
展開更多選項
↓
評估風險與機會
↓
建立自己的決策標準
↓
用 AI 挑戰盲點
↓
做出判斷
↓
設計下一步行動
重點不是讓每個人得到一模一樣的答案。
而是開始建立：
一套你下次遇到不同商業問題時，仍然可以再次使用的判斷方式。
你可以帶走什麼？
這場分享會協助你：
- 把模糊的商業問題，拆成真正需要解決的核心問題
- 分辨事實、假設與個人感受
- 從二選一中跳出來，建立更多可能選項
- 用更完整的角度評估風險、機會與機會成本
- 建立自己的商業決策標準
- 學會把 AI 當成決策陪練，而不是答案產生器
- 用 AI 挑戰自己的盲點與假設
- 建立一套能夠重複使用的商業判斷流程
這場適合誰？
創業者、公司經營者、一人公司
正在做產品、服務或商業模式選擇的人
自由工作者、顧問與接案者
經常需要判斷合作案、客戶與新機會的人
面對很多選項，卻不知道應該怎麼取捨的人
已經開始使用 AI，但不希望只是拿 AI 產生答案的人
希望提升自己商業思考與判斷能力的人
商業世界裡，很少有百分之百正確的答案。
更多時候，我們都只能在：
資訊不完整、時間有限、資源有限，而且未來不確定的情況下做選擇。
所以真正重要的能力，
不是永遠做對決定。
而是：
能不能把問題看清楚，知道自己為什麼這樣判斷，並且在結果出現之後持續修正。
AI 可以幫助我們看見更多資訊。
但真正拉開差距的，
仍然是人如何理解這些資訊，
看懂其中的：
風險、機會與選項。
這也是我們這次想和大家一起練習的：
商業判斷力。
米奇 呂欣翰 Mickey Lu
現職：
商業品牌策略顧問
最高學歷：
Art Center of College and Design
相關業界或教學經歷：
呂欣翰（Mickey Lu）是一位橫跨美國與台灣的多領域創新者與策略顧問，專長於協助台灣傳統產業數位轉型與開發面向美國市場的新產品
擁有 25 年以上品牌、設計、研發與生產整合經驗，曾參與好萊塢電影製作並創立多家創意公司（ Cognizoid Studio、Plot Studio、Inno Rocks ）
擅長結合文化洞察與市場策略，將台灣製造實力轉化為具國際競爭力的品牌與商品生態系
鄒秉軒 Vincent Zo
現職：
AI 概念設計 | 商業品牌戰略執行
最高學歷：
Academy of Art University (Master Degree)
相關業界或教學經歷：
鄒秉軒（Vincent Zo）專注於協助企業進行品牌升級與商業策略執行，結合實體製造與數位轉型，提供具體的資源對接與落地方案。同時也是大同大學數位媒體設計系講師和工研院 AI 課程講師
擁有 10 年以上經驗，曾參與 ( Rolbox Game, D&D, MLB，台積電，三星，東元電機，中興保全科技，蔡健雅演唱會等等 ）
透過跨產業整合，我協助企業從產品端、品牌端到市場端，建立完整策略與執行路線，讓企業以現代語言重新被市場理解與看見。策略執行者，結合AI、影像行銷與國際推廣資源，協助企業開啟新世代的永續與成長
