# 影片主題與判斷機制

* 目標是找「2026 前能做、且到 2026 仍會好做」的 AI 生意
* 評估機會的兩個條件：買家是否高收入／願意付錢、所處市場是否成長中
* 強調這些是可立刻開始的實作型服務，而非純概念炒作

# AI 虛擬助理生意

* 核心價值：用 AI 協助高收入者把時間買回來（信箱、排程、雜務、研究、一般行政與自動化）
* 成本：低（可用 ChatGPT、Gemini 等工具自學與執行）
* 上手難度：低（不強調證照或複雜建置）
* 收益型態：以少量高價客戶為主，約 4–5 位客戶即可形成月收 10–20k 美金等級的案例
* 目標客群：忙碌的企業主與創作者（時間價值高）

# AI 內容再製服務

* 核心服務：把長內容（影片、Podcast）用 AI 轉成多平台短內容（短影片、貼文、輪播等），維持客戶的語氣與品牌風格
* 痛點：企業主需要更多內容，但剪輯與改寫耗時；AI 可大幅加速產出
* 成本：低（可從免費或低門檻工具開始，例如 Opus Clip、Descript）
* 上手難度：中（工具易學，但要能把輸出調到符合品牌審美與規範）
* 收益型態：以月費制客戶為主，約 5–7 位客戶可做到月收 10–30k 美金等級的案例
* 目標客群：創作者、教練、做教育型行銷的企業（有預算、重視內容分發）
* 市場敘述：創作者經濟規模持續擴大，帶動內容外包需求

# AI 導入與自動化代理商

* 核心服務：替企業把流程自動化（節省人力、提高效率、產生名單、串接工具與資料流）
* 需求背景：多數公司流程建立於「AI 出現前」，缺乏導入策略與實作能力，願意付費找人落地
* 成本：中（需要較進階的工具與服務來完成建置與維運）
* 上手難度：中（自動化複雜度依客戶而異，但可用 AI 協助規劃與寫串接／流程）
* 收益型態：解決更大問題、面向更大預算客戶，月收區間被描述為 20–50k 美金等級
* 獲客管道舉例：Upwork、Make（文中提到的平台）
* 常見切入點：電話與客服流程自動化、線索轉換與預約（以語音 AI 做接聽／外撥／導流）
* 服務延伸：可收一次性建置費＋每月維護費，形成可持續收入
* 市場敘述：超自動化／AI 驅動流程自動化被描述為高速成長的大市場
# AI 虛擬助理（AI Powered Virtual Assistant Business）

* 富人最缺的是時間，所以「幫他們省時間」就很值錢
* 工作內容包含：處理 email、排時間、跑小任務、做研究、做各種自動化與行政支援
* 他說這類生意好做的原因是：不需要證照或特殊背景，工具（ChatGPT、Gemini 等）也能邊做邊學
* 他提到市場成長：VA 市場到 2030 年可能超過 300 億美元、年成長約 20%
* 他舉的收入說法：帶 4～5 個客戶，有人做到每月 10K～20K 美元
* 他強調企業主不該花時間做行政瑣事，助理不是奢侈品而是必要品

# 內容再製服務（AI Content Repurposing Service）

* 用 AI 把長影片／Podcast 轉成短影音、IG 貼文、輪播圖、YouTube 等，擴散到更多平台
* 他說多數商家只做 1～2 個平台，但其實發布平台很多，所以會付費請人把「同一份內容」變成多版本
* 他提到工具例子：OpusClip、Descript（很多都有免費方案，先用工具就能開始）
* 他說這種需求在 2026 會更大，因為大家都需要更多內容，但剪輯太花時間，AI 能把速度放大很多
* 他舉的收入說法：5～7 個月費客戶，有人每月 10K～30K 美元
* 他分享自己的做法：每週只花約 3 小時產內容，團隊把日常通話、對話、內訓等素材收集後再加工成多種內容
* 他引用市場說法：Goldman Sachs 預估創作者經濟會成長到 4800 億美元

# AI 導入與自動化代營運／代實作（AI Implementation and Automation Agency）

* 幫企業把流程自動化：省時間、產生名單、把既有業務流程用 AI 串起來
* 他說很多公司是在 AI 出現前就建立流程，所以需要外部的人來教他們怎麼用、用在哪、用什麼工具
* 他提到做法：把客戶現有工具與需求描述清楚，AI 也能協助你寫出串接方式或程式（例如用 Zapier 串 HubSpot 與行事曆）
* 他舉例：語音 AI 自動化工具可接／打電話，把來電轉成預約或 demo；你負責替客戶設定、串接、維護
* 他提到接案與找客：Upwork、Make.com 等平台有人在做
* 他舉的收入說法：做企業流程自動化的案子，有人月收 20K～50K 美元或更高
* 他引用市場說法：超自動化（含 AI 驅動自動化）市場到 2032 年可能達 2490 億美元

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# AI 名單開發代營運（AI Lead Generation Agency）

* 用 AI 找潛在客戶、發訊息觸達、把名單變成商機
* 企業願意付費的原因：花錢換更多收入（投入 1 元換回 10 元的概念）
* AI 可以做的事：研究、辨識目標、篩選資格、外聯、甚至自動安排業務會議
* 你主要是因為「找得到名單」而被付費

# 受管式資安與 MDR（Managed Detection and Response）

* 提供 24/7 資安監控與威脅回應，並用 AI 對抗深偽、聲音複製等社交工程攻擊
* 他強調攻擊型態正在變成「假冒真人＋社交工程」而且很頻繁，企業越來越難跟上
* 大公司願意付高價的原因：需要確保自己被保護、能安心，避免資料外洩與名譽損害
* 他提到收入來源型態：MDR 的固定月費（retainer）加上事件回應費，客戶付費意願高
* 他舉例：有人偽造聲音去騙新進員工做匯款或提供敏感資訊，顯示需求很強
* 他給的生活／職場建議：家人與公司都設定「暗號」，只要涉及金錢或敏感要求就必須對上暗號
* 他提到市場面：全球資安市場預估到 2030 年達 5007 億美元

# 負責任 AI 治理與合規服務（Responsible AI Governance & Compliance）

* 大量企業把 AI 用在客戶資料與內部流程上，牽涉法律、責任、風險曝險，但企業很難自己跟上
* 主要客群是大公司：涉及健康、安全、隱私等重大議題，且預算深
* 你提供的價值：帶入最佳實務，避免團隊因 AI 使用不當造成重大法律風險或訴訟
* 他用「EU AI Act」舉例：法律要求企業證明 AI 可信，這類「政府要求必做」會催生服務需求
* 他強調這種生意的關鍵：靠口碑、推薦、轉介；一旦成為被信任的供應商就很強
* 他提到顧問費結構：風險／合規領域本來就習慣付高額審核與顧問費，所以客單價更高
* 他分享採購心態：敏感資料會傾向選大廠工具；小新創若缺治理流程，會被排除
* 他提到一個切入點：協助公司建立規範與治理，讓他們能通過如 SOC 2 等要求，進而賣給更大型的客戶
* 他提到市場面：隨著各國新法上路，AI 合規支出到 2026 年會到「數十億」規模

# 他用來判斷機會是否值得做的標準

* 先看買家：是否有能力付費、是否非做不可
* 再看市場：是否在成長、需求是否長期存在
* 他總結這些方向能成立的共同點：AI 帶來槓桿、需求真實、買家付得起

# 他對「想做真生意」的態度

* 不是談簡單副業，而是要把 AI 當長期事業來做
* 他強調做法是：投入時間變強、用 AI 加速學習、先拿早期客戶、持續收費、擴團隊、每天持續做下去
* 結尾再拉回：忙起來後需要助理節省時間，並推他的助理流程教材（掃 QR code / 點連結領取）

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# Terminology
* 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）：以演算法模擬人類認知能力（學習、推理、決策）的技術總稱
* 機器學習（Machine Learning, ML）：從資料中自動學習規則與模型以進行預測或分類的方法
* 深度學習（Deep Learning, DL）：以多層神經網路為核心的機器學習分支，擅長處理影像、語音與文字
* 大型語言模型（Large Language Model, LLM）：以海量語料訓練、可生成與理解自然語言的深度學習模型
* 生成式人工智慧（Generative AI）：能生成文字、圖像、音訊、程式碼等新內容的模型與應用
* 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）：讓機器理解、分析與生成自然語言的技術領域
* 提示工程（Prompt Engineering）：設計輸入提示以引導模型輸出更可控、更高品質結果的技巧與流程
* 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：先檢索外部知識再生成回答，以降低幻覺並提升可追溯性
* 向量資料庫（Vector Database）：用向量表示語意並進行相似度檢索的資料庫系統
* 語意嵌入（Semantic Embedding）：將文字/圖片等轉為向量以保留語意關係的表示方法
* 相似度搜尋（Similarity Search）：以向量距離（如餘弦相似度）找出語意最接近的內容
* 上下文視窗（Context Window）：模型一次可接收與推理的最大 token 範圍
* Token 化（Tokenization）：將文字切分成模型可處理的最小單位（token）的過程
* 指令微調（Instruction Tuning）：用指令/回覆格式資料訓練模型，使其更擅長遵循指令
* 監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）：用標註資料對預訓練模型進行二次訓練以符合特定任務
* 強化學習人類回饋（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）：利用人類偏好訊號強化模型輸出品質的方法
* 直接偏好最佳化（Direct Preference Optimization, DPO）：以偏好資料直接優化模型，降低強化學習流程複雜度
* 參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）：只調整少量參數即可微調大型模型的策略
* 低秩適配（Low-Rank Adaptation, LoRA）：以低秩矩陣注入方式進行參數高效微調的常見方法
* 量化（Quantization）：用較低位元表示權重/活化值以降低記憶體與推理成本
* 蒸餾（Knowledge Distillation）：用大模型教小模型，讓小模型保留性能同時更省資源
* 推理延遲（Inference Latency）：模型產生輸出所需時間，直接影響使用者體驗與成本
* 吞吐量（Throughput）：單位時間可處理的請求或 token 數量，衡量服務規模能力
* 成本結構（Cost Structure）：包含算力、資料、工具訂閱、人力與維運等成本的組成與分攤方式
* 單位經濟（Unit Economics）：以每位客戶/每筆交易衡量收入、成本與毛利的商業分析方法
* 客戶終身價值（Customer Lifetime Value, LTV）：客戶在整段關係期間可帶來的預期總毛利
* 獲客成本（Customer Acquisition Cost, CAC）：取得一位付費客戶的平均行銷與銷售成本
* 毛利率（Gross Margin）：扣除直接成本後的利潤比例，用於衡量商業模型可擴張性
* 產品市場契合（Product-Market Fit, PMF）：產品價值與市場需求高度匹配、能自然成長的狀態
* 可擴展性（Scalability）：在成本與組織可控下，隨需求增長仍能有效擴張的能力
* 軟體即服務（Software as a Service, SaaS）：以訂閱方式提供雲端軟體服務的商業模式
* 服務型軟體（Service-as-Software）：以軟體自動化交付原本需人力的服務，形成高毛利交付模式
* 人在回路（Human-in-the-Loop, HITL）：在關鍵步驟引入人類審核/修正以提升品質與安全
* 工具調用（Tool Calling）：模型在推理過程中呼叫外部工具（搜尋、資料庫、API）完成任務
* 代理系統（AI Agent）：能規劃任務、調用工具、迭代執行並達成目標的自主型 AI 應用
* 工作流程自動化（Workflow Automation）：把重複流程以規則或 AI 串接工具自動執行的做法
* 超自動化（Hyperautomation）：結合 RPA、AI、流程礦業等技術，端到端自動化企業流程
* 機器人流程自動化（Robotic Process Automation, RPA）：以軟體機器人模擬人操作介面完成重複任務
* 整合平台即服務（Integration Platform as a Service, iPaaS）：以雲端平台快速串接多系統與資料流的解決方案
* 事件驅動架構（Event-Driven Architecture, EDA）：以事件觸發服務互動與流程推進的系統設計方式
* 應用程式介面（Application Programming Interface, API）：系統對外提供標準化呼叫介面以整合與擴展
* Webhook（Webhook）：系統以 HTTP 回呼主動推送事件資料到指定端點的整合機制
* 客戶關係管理（Customer Relationship Management, CRM）：管理銷售線索、客戶互動與成交流程的系統
* 潛在客戶（Lead）：尚未成交但具備購買可能性的客戶線索
* 銷售漏斗（Sales Funnel）：從認知到成交的分階段轉換模型，用於設計與優化成交流程
* 線索資格評分（Lead Scoring）：以行為與屬性對線索價值打分，協助銷售優先排序
* 轉換率（Conversion Rate, CVR）：從某一步驟轉為下一步驟或成交的比例指標
* 內容再利用（Content Repurposing）：將長內容拆解/改寫為多平台格式以提升觸及與效率
* 內容日曆（Content Calendar）：規劃多平台發布節奏、主題與素材的排程管理方法
* 品牌語調（Brand Voice）：品牌在所有內容中一致的語氣、用詞與表達風格規範
* 錯誤率（Error Rate）：系統輸出不符合預期或失敗的比例，用於監控品質與穩定性
* 服務水準協議（Service Level Agreement, SLA）：對可用性、回應時間、支援範圍等服務指標的契約承諾