本業行銷、副業投資、學 AI，但說到年報整理，我曾經也跟大多數人一樣：開著去年的年報底稿，照舊格式填空，寫出來跟去年長得一模一樣。看起來真的了無新意。今年我決定實驗一下，把這件事全部交給 AI 處理，看看它到底能做到什麼程度。
我的做法：不給它框架，讓它自己找架構
我把兩份資料直接丟給 Gemini：- 2024 年報底稿
- 2025 每月月報（全年累計）
一開始只是想偷懶。但結果讓我很驚訝。它沒有照舊年報的格式填空，而是自動對比兩年落差，直接抓出今年真正發生了什麼事。做出來的觀點，跟我自己想得真是天差地遠。
第一組指令：數據回顧
指令內容： 「請對比附件 2024 年報與 2025 累計月報，找出今年度的核心成長點與異常變量，並用非流水帳的形式總結 2025 的具體成效。」
關鍵在「非流水帳」這四個字。不加這個限制，AI 很容易照月份依序列出每件事，你就只是拿到一份更長的月報。加了之後，它才會被迫去找規律、找轉折、找真正值得說的事。
第二組指令：明年建議（這才是續約的重點）
很多人寫年報只回顧，但讓客戶決定繼續合作的，往往是你對明年的判斷。你對下一步有沒有想法，直接決定了客戶要不要跟你續約。
所以這段我特別獨立處理，用 Deep Research 跑市場趨勢，再搭配這組指令：
指令內容： 「對比 2025~目前市場變化，及 2026 的趨勢預測，找出 [xx產業] 競品的策略動向，並針對 2026 提供 3 個具體可執行的建議方向，每項建議需包含：為什麼現在做、預期效益、可能風險。再針對去年的年報成效，做明年度的具體建議操作。」
輸出的建議會有完整脈絡，不會只是空話的「加強數位轉型」，而是「為什麼是現在、做了有什麼好、不做有什麼風險」。以前這種分析要 Google 翻到天荒地老，還要自己整理邏輯。現在幾分鐘就能跑出幾十個來源，彙整成一份有觀點的內容。
第三步：丟進 NotebookLM 生成簡報結構
有了年報內容和明年建議，把兩份資料丟進 NotebookLM，讓它整理出簡報大綱與段落邏輯。出來之後，對照公司 PPT 模板照著排就好。整個流程從「找資料 + 想架構 + 動手做」，變成**「下指令 + 確認 + 微調」**。
為什麼這樣有效：不是偷懶，是重新分工
這讓我想到一個投資概念：資源配置效率。
格式整理、資料彙整、架構搭建，本質上都是資訊處理工作，AI 做得比你快、比你全面。你的時間，應該花在判斷上——看它產出的東西哪裡說得準、哪裡說得偏。
做這個判斷，才是真正需要你本業經驗的地方。年報也是一樣。回顧數據是整理，明年建議才是觀點。AI 幫你整理，你來給觀點，這才是正確的分工。
給不同產業的你
這套流程在行銷領域我用順了，但指令需要根據產業調整。電商和 SaaS 的年報關注指標不同，製造業和服務業的競品分析框架也不一樣。
試了覺得跑出來太籠統，留言告訴我你的產業，我幫你調整指令細節。
💡 讀後思考：
- 面對今年的年報，你是否還在用昨天的思維應付明年的挑戰？
- 如果將繁瑣的整理交給 AI，你會如何運用省下的時間來提升自己的「核心價值」？
歡迎在留言區分享你的看法，或告訴我你的產業，讓我們一起優化 AI 協作流程！
