從森林系到國際貿易策略設計：一段非典型背景的自我剖析

chatGPT幫我寫的自我介紹：

從森林系出發，我看見的是動態系統，而不是靜態名詞

我的非典型背景，如何打造出一套高敏度的全球策略觀

森林系出身的底子沒白學。對我來說，這個世界從來不是點與點的靜態羅列，而是一個會呼吸、會變動的動態系統。

在別人還在尋找「正確答案」時，我更在意的是：「如果這個變數改變了，誰會先動？誰會跟著變？誰會因此出局？」

這樣的思維模式，並不是我學來的，而是我被訓練出來的。

在森林系資源保育組的四年裡，我學會了怎麼用系統的眼光看待自然；怎麼用長時間尺度理解一棵樹的選擇、整片林的動態；也學會了怎麼在不確定性中，找到風險最小的決策路徑。

而這一切，在我後來踏入「國際貿易」與「全球供應鏈策略設計」的工作裡，沒有一點被浪費。

我不是科班出身，但我很早就開始拆解這世界的運作規則

我不是國貿系、也不是經濟系，但我有個習慣：喜歡從「現象」回推「機制」。

當我第一次看到川普調漲各國關稅時，我問的不是：「會漲多少？」而是：「在這條供應鏈中，誰會先改變訂單策略？誰會開始尋找替代出口地？誰會搶先付款、搶進港口、避開政策生效點？」

我喜歡這種前推三步、後看五年的決策模擬。它讓我意識到，我不只是在看貿易：我在設計「通過風險森林的安全出口」。

我做的事，比起貿易來說，更像是「系統策略設計」

我現在的工作內容，其實很難被簡單定義。你可以說我是顧問，但我更像是一個：

① 幫企業模擬不同政策情境的跳板策略設計師

② 用自由貿易協定設計避稅、避審查通道的供應鏈路線建構者

③ 把各國關稅政策變成「可選擇性通關路徑」的GPT 訓練師與文件架構設計者

④ 我不滿足於「告訴你可以怎麼做」，我希望能「幫你設計一條提前行動的路」。

非典型，卻極具策略敏銳度

我不是典型的顧問背景，但正因為如此，我沒有被標準答案限制，我能從政策文件中看到「還沒被注意到的模糊地帶」，我能在供應鏈斷裂的空檔中，設計一條避風走道。我能把一份自由貿易協定拆成策略矩陣，讓決策不再是靠經驗，而是靠規則設計。

我相信：「策略不在於知道最多，而在於能看出變化、並設計出走得通的路。」

在地攤上，我練的是知識的「轉譯與成交力」

在還沒進入貿易與政策設計這些硬核領域之前，我其實擺過地攤。

我賣的不是小物，而是「知識經濟」。我會幫學生、創業者、上班族整理學科內容、萃取重點，再把這些整理好的「知識濃縮包」販售給不同需求的人。

在那個擺攤的過程中，我學到一件很核心的事：「好的內容，不一定最完整，但一定最貼近需要它的人。」

而好的策略，不是滿分答案，而是市場用得上、能行動、能應變的版本。

那時我就在做 MVP（最小可行知識產品）、客群驗證、價值定位。只是我沒學這些詞，我是用「邊做邊改」學會的。

現在我做的 GPT 模型、策略模組、模擬場景，其實和那時的擺攤精神一模一樣：不是炫技，是讓人能拿來用、能應對局勢變化、能先走一步。

我做的，不只是模擬，而是讓人有力地行動

我很重視工具化。我知道一個策略要被落實，不能只是講得動聽，它得：進得了流程 👉 寫得進文件 👉 說得給客戶聽 👉 報得進海關 👉 守得住查帳

所以我花很多時間，把我腦中的策略邏輯轉換成：文件範本 👉 決策矩陣 👉 模擬腳本 👉 GPT 指令包

我希望我的知識，是可以被打包、複製、甚至交接給整個團隊的。這樣才叫「實用」。

給也在非典型道路上的你

如果你也是來自不那麼「對口」的背景，不要懷疑。你不是走錯路，你只是用另一種方式在學會如何思考這個世界。

對我來說，森林系教我的，不只是自然知識，而是：怎麼在變動的系統裡，找到規律、設計路徑、創造空間。

這樣的能力，不只在自然界重要，在今天這個充滿不確定與風險的世界裡，更是企業最需要的生存技能。

如果你想聊聊策略設計、系統模擬、或你自己的非典型轉職路線，歡迎找我。我們可以一起把「不是主流」的背景，轉成下一場領先出手的能力。

本文原發表於 2025/04/05 的 Facebook 貼文，原文照登，僅調整網頁排版；文中提及的產品、價格與活動以當時為準。