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高階溝通與商務英文

為準確度與流利度同等重要的時刻提供資深英文指導:董事會互動、投資人通話、客戶提案,以及不清楚的英文會帶來實際職涯成本的高利害場合。

為以英文在高利害商務情境中工作的高階主管、經理人,與專業團隊。

合作於探索通話中界定範疇。實體或線上交付,以英文進行。

課程依真實工作建構,不是教科書練習。需求分析使用學員的範例信件、簡報、通話錄音、模擬簡報,找出清晰度、結構、語氣、信心上的落差。課程在學員的實際素材上進行,把「之前」的工作轉成「之後」的範本,學員可以保留下來。

其中一條專門軸線是為高階主管做簡報、演講與高利害交付的指導:全員大會、董事會更新、策略發布、研討會、媒體場合、重要客戶提案。指導聚焦於結構、敘事、節奏、強調。投影片簡化並與口說訊息對齊。為 Q&A 預作準備,預期問題、設計冷靜可信的回應框架。產出是清晰、簡潔、高階主管可用的英文,保留學員自己的聲音與權威——不是把西方範本強加到亞洲領導者身上。

內容包含

核心語言訓練

商務寫作 · 會議與協商英文 · 電子郵件結構與語氣 · 為非母語英文專業人士設計的跨文化溝通

高階溝通指導

一對一與團體課程 · 訊息結構與對象調整 · 升遷面談準備 · 投資人與董事會議準備 · 媒體訪談指導

簡報與演講設計

演講稿與重點談話要點 · 簡報敘事設計 · 投影片與簡報審閱 · 結構、敘事、節奏、強調的指導 · 全員大會、研討會、全公司會議準備

高利害準備

董事會更新與投資人通話 · 重要客戶提案 · 座談會 · Q&A 與困難對話指導 · 冷靜、可信的回應框定

客戶帶走什麼

接受指導的專業人士與領導者以清晰、簡潔、高階主管可用的英文溝通,在會議、簡報、董事會、客戶對話中有可量測的改善。訓練產出可重複使用的範本、結構化訊息框架,以及角色導向的實作手冊,學員在合作結束後可以繼續使用。

實例:CFO 路演副總董事會準備跨職能商務英文

2025 State of Internal Communications 發現,80% 的領導者相信他們的溝通清楚且具吸引力,但只有 50% 的員工同意。17 這個落差在任何語言中都存在。對於擔任領導角色的非母語英文者,落差更深:每一句不清楚的表達、笨拙的句構、被誤讀的語氣,都帶有母語者從不需要思考的職涯成本。

經同儕審查的研究也記錄了技能層底下的身分層:職場 AI 輔助會在員工身上引發冒充者感受。13 指導工作先處理身分層。一旦正當性被修復,技能建立會更快落地。

以及入口的數字:田野實驗顯示最大的 AI 生產力增益發生在技能分布底端的工作者身上,約 +30%,頂端幾乎沒有變動。7 對於非母語英文團隊,這就是入口:商務英文是基礎,AI 訓練是放大。

所用框架

ADDIE——驅動每一次指導合作:以領導者的實際素材做需求分析、依交付時刻設計順序、以實際影響評估。

Kirkpatrick's Four Levels——以使用與影響衡量成果:訊息有沒有在原本設計給它的會議中落地、領導者走進去時有沒有感覺到準備好。

Bridges Transition Model——變革底下的內在轉變:Ending、Neutral Zone、New Beginning。指導先處理身分轉變,再做技能建立,因為正當性必須先被修復。

70-20-10 Model——把指導定錨在 20%:能力中以社群、回饋驅動的層,形式訓練(10%)自己無法觸及。

完整參考:學習與能力框架

這個面向如何連結

商務英文建立溝通基礎。AI 工作流訓練放大這個基礎:依角色提示、繞著團隊真實工作建構,讓起草、編輯、產出清楚英文的速度提升。同一個實務,能力序列接續。

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17Axios HQ. 2025 State of Internal Communications. Survey of 457 business executives and 813 knowledge workers across U.S. industries. Source: axioshq.com/research/state-of-internal-communications-report.

13The Impostor Phenomenon of Workplace Artificial Intelligence Augmentation. Academy of Management Proceedings, Vol. 2024 (148bp). Source: journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMPROC.2024.148bp.

7Brynjolfsson et al., Quarterly Journal of Economics 2025 — field experiment, n=5,172 customer service agents. AI assistance produced +30% productivity for low-skill workers, ~0% for high-skill workers, and a measurable quality decline at the top of the skill distribution.