你好，我是 Summer
上週我們聊了怎麼用AI整理會議紀錄。
這週「辦公室系列第二集」，來聊一個我相信每間公司都有的東西。
那張永遠整理不完的Excel表格
訂單、庫存、客戶名單、銷售紀錄……
資料越累積越多，格式也越來越亂，想整理，又不知道從哪裡開始。
我自己經營電商品牌，也遇過這個問題。有一次，我想知道這幾年下來，到底哪些商品真的賣得好。於是，我把過去54個月的訂單匯出檔，交給AI協助整理，結果發現了兩件有趣的事：
第一件事，資料裡有683列完全重複的紀錄。
這種完全一模一樣的資料，只要確認確實是重複匯出，就可以交給程式處理。
但第二件事，就沒這麼簡單了。
AI還找出17組名稱幾乎一樣，商品編號卻不同的商品。
這17組，我沒有讓它直接合併。
為什麼？
因為它們可能是同一個商品重新上架，也可能只是名稱相似，實際上卻是不同顏色、不同規格的商品。
懂這門生意的人，看一眼可能就知道。
但AI看到的，只是兩串很相似的文字。
一模一樣的，是機器的事。
看起來一樣的，是人的事。
AI整理得很快，但不代表它知道什麼不能動
前陣子，我還特別拿一份47列的訂單表測試Claude，我故意把幾個地方弄亂。
有的數字改成全形，有的商品名稱後面多一個空格，還有的價格寫成「NT$480」。
結果你猜怎麼樣？
它確實幫我把格式整理好了。
但問題是，它在問我之前，就先把那些原本不同的地方改掉了。
它可能只是想幫我把表格整理乾淨，可是對我來說，那些差異才是我需要檢查的地方。如果AI自己改掉，我反而不知道原本哪裡出了問題。
這讓我更確定一件事：
AI可以幫你找問題，但不要讓它擅自替你做決定。
尤其是訂單、庫存、帳務這類資料。少一筆、多一筆，可能就會影響後面的判斷。
所以現在我請AI整理表格，都會先要求它告訴我哪裡有問題，而不是直接給我一張看起來很乾淨的新表。
那到底要怎麼交給AI整理？
其實不需要一開始就學很複雜的功能。
我自己會先做三件事：
第一，先複製一份原始表格
不要拿唯一的檔案直接修改。
第二，先讓 AI 找問題，不要急著叫它整理
哪些資料重複？哪些格式不一致？哪些地方看起來很像，但可能不是同一筆？先全部列出來。
第三，確認完再修改，最後自己對一次總數
尤其是訂單數量、金額這些重要數字，不能因為AI說整理好了，就直接相信。
還有一個我自己踩過的坑。
有一次，我用連接工具讀取雲端表格，原本有1,012列資料，它卻只讀到其中一部分，而且沒有提醒我。
所以現在我都會先問一句：「你實際讀到了幾列資料？」
再跟原始表格對一次。
因為AI就算整理得再漂亮，如果一開始資料就沒讀完整，後面分析得再好也沒有用。
送你一段可以直接使用的指令
這週你可以挑一張公司裡最常需要整理的表格，先複製一份，拿其中20～50列試試看。
把資料提供給AI，再貼上這段指令：
1.告訴我你實際讀到幾列、有哪些欄位。
2.找出完全重複的資料，列出對應列號。
3.找出看起來相似、但內容不完全相同的資料，告訴我差異在哪裡。 4.檢查數量和金額的總和，標出無法辨識的數值。
5.不要自行合併、刪除、補值或修改格式，等我確認後再處理。
如果資料太多，請分批檢查，並告訴我哪些部分尚未完成。
記得把「數量」和「金額」換成你自己表格的欄位名稱。
如果表格裡有客戶姓名、電話、地址等個人資料，也要先移除或去識別化，再提供給AI。
你會發現，光是先請AI把問題找出來，就能省下不少逐格檢查的時間。
而且，你也會開始知道，哪些工作真的可以交給AI，哪些還需要自己判斷。
最後，我想留給你一個問題
我們常常希望AI幫忙把事情全部做完。
但經營公司這幾年，我越來越覺得：
真正重要的，不是AI能幫你整理多少資料，而是你知不知道哪些資料不能讓它自己決定。
因為AI可以比你更快找到相似的商品。
但只有真正懂這門生意的人，才知道那些差異代表什麼。
這週，挑一張你最常需要整理的表格，先貼20列給AI。
看看它找出來的那些「看起來一樣」，有多少其實根本不一樣。
那就是你對這門生意的理解，也是AI還需要你把關的地方。
下週辦公室系列第三集：
月底對發票真的很磨人，能不能拍個照就好？
我們下週見！
Summer