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需求變更是正常的，但不受控制的變更會破壞衝刺、範圍、測試和發布。本文指導 BA 在敏捷環境和傳統專案中管理基準、變更要求、影響分析、簽核和可追溯性。

Duy Tran2026年5月6日16 分鐘

軟體 BA 不需要 API 程式碼，但需要了解端點、有效負載、驗證、錯誤代碼、事件、資料沿襲和契約。本文提供整合請求範本、調度範例和清單，以幫助 BA 更好地與開發/資料/QA 合作。

Duy Tran2026年5月6日17 分鐘

一個好的研討會不是一個擁擠的會議。本文指導 BA 準備目標、議程、問題、促進技巧、解決衝突以及在研討會結束後確定行動項目。

Duy Tran2026年5月6日10 分鐘

BA 不需要繪製每種類型的圖，但需要知道何時使用 BPMN、活動圖、序列圖、狀態圖和領域模型。本文介紹如何選擇圖表，例如，設定時間表和清單以在移交之前檢查圖表。

Duy Tran2026年5月6日16 分鐘

UAT 不僅僅是讓用戶測試幾個螢幕。本文指導 BA 創建 UAT 計劃、選擇場景、準備測試資料、管理缺陷、培訓、部署並決定繼續/不繼續。

Duy Tran2026年5月6日12 分鐘

業務規則是BA如果寫得模糊最有可能導致返工的部分。本文指導如何對規則進行分類、編寫原子規則、使用決策表，例如批准貸款申請並在將其放入 SRS、使用者故事或測試案例之前審查清單。

Duy Tran2026年5月6日15 分鐘

BA 和 QA 是將需求轉化為測試場景的重要組合。本文介紹如何在發布前與 QA 協調、對嚴重性/優先級進行分類、對缺陷進行分類以及管理回歸範圍。

Duy Tran2026年5月6日11 分鐘

BA 不需要是安全工程師，但必須知道如何撰寫有關身份驗證、授權、審核日誌、資料脫敏、同意、保留、PII/PHI/PCI 和合規性的要求，以避免錯過規範。

Duy Tran2026年5月6日12 分鐘

良好的交接有助於開發/QA 在衝刺開始之前正確理解需求。本文提供了交接清單、三個朋友議程、將驗收標準轉換為測試場景的範例以及如何管理開放問題。

Duy Tran2026年5月6日11 分鐘

RTM 幫助 BA 追蹤從業務目標到需求、使用者故事、測試案例和發布。本文向您展示如何建立可在敏捷、瀑布和合規性專案中使用的簡約 RTM。

Duy Tran2026年5月6日10 分鐘

功能需求說明系統做什麼，而 NFR 說明系統做得如何。本文指導 BA 在衝刺之前編寫可衡量的 NFR、品質屬性場景、邊緣案例和審查清單。

Duy Tran2026年5月6日12 分鐘

BRD 和 SRS 是兩個重要的工件，但經常被混淆。本文解釋了差異、模板結構、調度功能的完整範例以及移交給開發/品質檢查之前的檢查清單。

Duy Tran2026年5月6日14 分鐘

新的 BA 通常會零散地學習 BABOK、SDLC、Scrum、BRD、SRS 和使用者故事，因此很容易感到困惑。本文將整個事情映射到從想法到發布的實際工作流程中。

Duy Tran2026年5月6日12 分鐘

商業BA和軟體BA有很多交集但又不一樣。本文解釋了角色、工件、技能、日常工作範例和學習路徑，以便您知道需要採取哪個方向。

Duy Tran2026年5月6日10 分鐘

BA需要說服困難的利害關係人並通過競爭激烈的面試。AI可以24小時365天為你扮演利害關係人模擬器、模擬面試官和魔鬼代言人。提示模板、練習情境，以及如何評估模擬品質以實現真正進步的指南。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

在金融科技處理AI的BA需要了解AML/KYC法規。在醫療保健的BA需要了解HIPAA和臨床工作流程。在電子商務的BA關注個人化和詐欺。各行業的領域專屬技能、法規和AI使用案例指南。

Duy Tran2026年5月5日15 分鐘

想晉升為資深AI BA或轉型為AI PM的BA，需要的不只是列出工具——而是實質性的作品集。如何組織AI專案案例研究、展示哪些文件、以及如何在LinkedIn和CV上說故事的指南。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

BA需要儀表板來證明AI功能正在創造價值、監控上線後的健康狀況，並向利害關係人報告。使用Looker Studio、Power BI和Metabase建立儀表板的指南——聚焦於業務指標和AI品質指標。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

AI功能的風險特性與一般功能完全不同：模型漂移、資料中毒、幻覺連鎖和偏差放大。BA需要適當的風險登記冊、事件應對計畫，以及專為AI事件設計的事後分析模板。

Duy Tran2026年5月5日13 分鐘

BA花費太多時間更新票務、建立子任務和手動追蹤狀態。Jira自動化和Azure DevOps規則可以處理大部分這些工作。這是AI專案中BA最重要的自動化規則實務指南。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

AI故事比一般功能更難估算，因為它們依賴資料的準備程度、模型迭代和實驗的不確定性。本指南介紹針對AI工作調整的規劃撲克、三點估算、探針故事，以及如何向利害關係人溝通不確定性。

Duy Tran2026年5月5日11 分鐘

待辦清單精煉是BA耗時最多的工作，但也是AI最能發揮支援的地方：重複偵測、故事拆分、驗收條件建議，以及相依性對應。這份實務指南教你如何在不失去掌控的情況下，將AI整合進精煉工作流程。

Duy Tran2026年5月5日11 分鐘

資料治理不只是「保護資料安全」。對於 AI 功能，BA 必須設定： 資料譜系（從來源追蹤資料）、保留政策（保留多久）、PII 分類（哪些敏感）、來源追蹤（誰使用資料、何時）。 從政策到實施檢查清單的分步指南。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

BA 需要理解 AI 成本，才能做 budget estimation、與 stakeholder 談判，並判斷 make-or-buy。本文解釋 token pricing、latency 成本、cloud AI vs self-hosted， 以及不需要 DevOps 背景也能執行的 FinOps 實務。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

當 AI 產生錯誤結果時，誰要負責？誰決定安全閾值？ 需要上報時，通過誰？RACI 矩陣幫助 BA 清楚地定義所有 AI 相關操作的角色、責任和決策權—— 從提示變更到生產發布。

Duy Tran2026年5月5日9 分鐘

Human-in-the-loop 不只是「加一個 confirm 按鈕」。BA 需要設計 escalation threshold、 routing rule、agent review SLA 與 feedback loop。本文提供 decision matrix 與 escalation flow template 的完整 HITL 設計方法。

Duy Tran2026年5月5日13 分鐘

BA 不需要編寫 API，但必須理解請求/回應、錯誤處理、資料合約和驗證規則。 本指南幫助 BA 閱讀 OpenAPI 規範、審查 API 設計、為 AI 功能撰寫資料品質驗收標準。

Duy Tran2026年5月5日9 分鐘

太多 BA 認證資格——ECBA、CCBA、CBAP、IIBA-AAC、IIBA-CBDA、PMI-PBA、BCS。哪個適合你？本指南按前置條件、實際價值、市場需求分析各個資格，幫你根據現有等級計畫 12 個月路線圖。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

BA 不應該用「看起來還行」來評估 AI。你需要明確 protocol：evaluation criteria、 scoring rubric、blind test methodology、go/no-go framework。本文從 test set 設計 到 sign-off decision 提供完整實務流程。

Duy Tran2026年5月5日14 分鐘

BA 不需要做出漂亮 UI，但需要畫出團隊看得懂的 wireframe，以及讓開發不必反覆確認的 flow diagram。本文聚焦 AI 功能常見需求：fallback path、confidence 顯示、 human override 的設計與標註方式。

Duy Tran2026年5月5日11 分鐘

許多團隊上線 AI 功能後不知道是否成功。本指南教 BA 在上線前構建評估框架——定義業務 KPI + 技術 KPI + 體驗 KPI，30/60/90 天檢視時程，用指標決定下一步。

Duy Tran2026年5月5日9 分鐘

BA 不需要會寫程式也能做 prompt testing。對 AI 功能來說，red-teaming 是 BA 必備技能： 在上線前找出 edge case、jailbreak 嘗試、bias 與非預期輸出。本文提供可落地的 test case template 與實作方法。

Duy Tran2026年5月5日13 分鐘

AI 功能的 UAT 與傳統 UAT 不同——你不只測試業務邏輯，還要測試 AI 輸出品質、邊界情況、偏差，和使用者是否真的信任 AI。從 UAT 計畫、業務準備檢查清單到 BA 用 Go/No-Go 決定框架的完整指南。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

BA 使用 Confluence 或 Notion，不只是存文件，而是建立團隊 single source of truth。 本文說明 AI 專案中的 space 結構、BRD/FRD 模板、需求與 Jira ticket 連結，以及 assumption log 管理方式。

Duy Tran2026年5月5日11 分鐘

公平性、可解釋性、隱私和人類覆蓋不只是流行詞——當構建 AI 功能時，這些是 BA 必須擷取的真實需求。本指南教如何將 Responsible AI 需求寫入 BRD/SRS、用檢查清單驗證，並與 EU AI Act 和 NIST AI RMF 等框架對齊。

Duy Tran2026年5月5日11 分鐘

BA 無需知道微調或嵌入——但需要為日常工作和 AI 功能規格寫足夠好的提示。本指南教 RPCF 框架：角色、目的、脈絡、格式——BA 如何設計可重現且受控的提示。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

Strategy Analysis 幫助 BA 在撰寫需求前先理解組織情境。本文說明如何把 SWOT、 PESTLE、Impact Mapping、Value Stream Mapping 用在策略分析上，特別適用於 正在導入 AI 功能的組織。

Duy Tran2026年5月5日13 分鐘

BA Planning 不只是把 scope 填進模板。在 AI 專案中，BA 計畫必須整合迭代檢查點、 data/model 假設追蹤，以及當 AI 功能輸出偏離需求時的 escalation path。 本文提供可落地的 BA Monitoring Framework。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

當 AI 參與業務流程時，傳統的 UML/BPMN 圖缺乏表示 AI 參與者、後備路徑和人類環路的方式。本指南教 BA 如何正確繪製 AI 輔助流程——包含成功路徑、錯誤路徑、信心閾值和升級給人工。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

寫得不好的使用者故事是 80% 「規格不符」Bug 和衝刺重新工作的根本原因。本指南教 BA 使用 INVEST 標準寫故事、以 BDD Given/When/Then 格式寫驗收標準，並使用 AI 自動偵測遺漏的邊界情況。

Duy Tran2026年5月5日11 分鐘

BA 不需要撰寫 AI 程式碼，但需要理解足夠多以撰寫正確的需求並與技術團隊高效合作。以業務語言解釋 LLM、RAG、幻覺、信心分數和防護欄——附實際案例。

Duy Tran2026年5月5日15 分鐘

BABOK（Business Analysis Body of Knowledge）是 IIBA 定義專業 BA 所需知識、 技能與技術的標準參考。本篇文章說明 6 個 Knowledge Areas、50+ techniques， 以及如何把 BABOK 應用在真實 AI 專案中。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

Business Case 是 BA 用來 justify AI project 投資的關鍵文件。本文提供完整 template 與逐段說明，從 problem statement 到 financial analysis，再到 risk assessment，幫助你系統化完成。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘

業務需求檢查清單可幫助 BA 在 handoff 給 dev team 前，避免遺漏關鍵條件。 本文提供一份適用於 AI 專案的完整 checklist，從 functional requirements 到 AI-specific constraints 全面涵蓋。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

傳統的需求蒐集花費許多時間在筆記和綜合。本指南教 BA 如何使用 AI 自動總結面試、自動分組洞察、偵測需求缺口並建立行動項目——在節省 60% 處理時間的同時保持品質。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

Impact Mapping 是一種 visual planning technique，幫助 BA 把 feature 連結到 business goal，而不是為了做 feature 而做 feature。本文會說明如何為 AI 專案 建立 Impact Map，並用它有根據地進行 backlog prioritization。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

Make-or-Buy 是 Strategy Analysis 中最重要的決策之一。到了 AI 情境，問題變得更複雜： 該 build custom model、fine-tune foundation model，還是直接使用 API？本文提供 一套 framework，協助 BA 分析選項並做出正確判斷。

Duy Tran2026年5月5日11 分鐘

BA 最常見的錯誤是在理解問題之前就直接跳到解決方案。學習如何根據業務成果撰寫問題陳述、區分問題與症狀與解決方案，以及運用 SCQ 框架從一開始就正確定框。

Duy Tran2026年5月5日10 分鐘

清楚說明現代產品團隊中 BA、產品負責人、產品經理和 AI 工程師的角色。誰來撰寫驗收標準？誰來決定路線圖？AI 功能出錯時誰來負責？給想在 AI 時代正確定位自己的 BA 的實踐指南。

Duy Tran2026年5月5日12 分鐘