如何用 AI 寫報告？Google 永續報告「AI 化」實戰經驗公開：5 步驟框架與指令集

Google 近期釋出《永續報告 AI 手冊》（暫譯，原文為 AI Playbook for Sustainability Reporting），分享公司近 2 年將 AI 整合進永續報告編寫流程的實務指南，希望透過公開指令集，協助企業從繁瑣作業中解放，專注於更具價值的任務。

手冊的核心價值在於「5 步驟框架」，以及針對不同場景設計的提示詞。透過這些具體指令，企業不僅能提升永續報告的產製效率，更能將 AI 作為第一線審核工具，確保數據的一致性。

值得一提的是，這些實用技巧不僅適用於永續報告，也能有效提升其他類型報告的品質與效率。

提升報告編寫效率的「5 步驟框架」

Google 建議企業導入 AI 撰寫報告時應遵循嚴謹的流程，以確保技術能解決實際痛點：

1. 盤點流程：精準鎖定高摩擦任務

找出報告編寫流程中手動、重複、涉及大量「非結構化數據」或資訊密集型文件的「高摩擦」任務。

如摘要繁雜的全球法規政策、解析內容破碎的供應商問卷，或是處理難以轉化為標準數據的零散報告，這些都是 AI 最能發揮效率增益的突破口。

2. 判斷問題本質：避開「AI 萬能」陷阱

判斷該問題是否真的需要 AI 介入。如果任務具備明確的「確定性規則」且透過簡單的試算表公式，如 Excel 即可精準解決，則應優先採用傳統自動化。應將 AI 保留給具備「模糊性」或「複雜邏輯」的非線性任務，避免為了使用新技術而增加不必要的流程。

3. 選擇工具：匹配最佳模型

據任務本質匹配最合適的模型，並考量組織現有的技術架構。一般而言，「生成式 AI」擅長處理文本敘事、摘要撰寫與語氣調整；而「結構化機器學習」則更適合處理量化需求，例如碳排放數據的分類、異常檢測或能源數據缺失時的填補預測。

4. 人機交叉比對與優化：縮短迭代時間

從原型開發開始，將 AI 產出的結果與人工核實的真實數據進行精確對標。可以透過「反向提示」要求 AI 分析自身出錯的原因，並讓模型推薦優化指令，能有效縮短從原型走向生產環境的時間。

5. 文件化後擴展規模：建立組織資產

將驗證成功的提示詞、工作流配置與最佳實踐，記錄在中央指南或「共享工具箱」中。

文件化的核心目標是為了降低團隊成員的學習曲線，將個別團隊在報告編寫上的成功經驗轉化為可複製、可規模化的組織資產，確保在未來的報告周期中能穩定維持高品質。

實戰指令大公開：派出 AI 扮演「懷疑論記者」與「數據校對員」

在內容生成與品質控管階段，Google 展示如何透過「角色扮演指令」來強化報告的嚴謹成度。

例如，為了避免綠色聲明（Green Claims）所產生的風險，Google 建議使用以下提示詞將 AI 轉化為嚴厲的審查者：

「你是一位極度懷疑的調查記者，專門尋找報告中的漏洞、弱點與漂綠行為。請檢視本報告章節，你會提出哪些刁難的問題？」

此外，針對繁重的數據校對工作，AI 也能協助檢查一致性。Google 在手冊中提供數據驗證指令：

「我已貼上草稿數據表並附上來源試算表。請建立一個比較表，列出每一項數據，並標註任何不一致之處。」

這種方式能讓人類審查者專注於驗證模型標註出的異常項，而非從零開始核對。

數位互動轉型：落實「人機協作」的駕駛員精神

Google 也在 2025 年環境報告中利用 NotebookLM 改變利害關係人的互動體驗。透過 AI，靜態 PDF 能被轉化為 Podcast 形式的「語音概述」，或讓投資人透過自然語言提問，獲取如「水資源補給進度與目標的差距」等特定數據分析。多元的呈現方式，讓技術型的資訊能更容易被理解。

Google 也在手冊中反覆強調「人機協作」的重要性，人類應始終擔任掌握策略與最終驗證的「駕駛員」，而非被動的乘客。AI 是強大的協作者，但人類判斷力才是確保準確性的最終防線。

資料來源：Google；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清