【電腦玩物】今天晚上就該做,明天早上不要做的 5 個數位工作習慣
【電腦玩物】今天晚上就該做,明天早上不要做的 5 個數位工作習慣
2013.01.14 | 技能

安排適合自己的生活作息、工作節奏是一件很重要的事情,在之前的「 零碎時間最佳化:我如何堅持每天寫完一篇部落格文章? 」一文中,我有提到過經由每天早起撰寫一篇部落格的時間安排,可以在工作流程上帶來很大幫助: 「對的時間做對的事情」,總是能夠事半功倍。

從這樣的想法出發,今天想邀請大家一起來討論的課題是:有哪些事情適合「今天晚上」做,不適合「明天早上」做的呢?當然,每個人的工作環境可能不太一樣,對我來說,最適合的時間節奏掌控應該是:

,而不是用來「準備」。

早上通常是對我來說比較少干擾的時間,也是頭腦比較清晰的時間,所以利用來「執行」,具體的完成起碼一件待辦任務,不僅執行的效率與品質更好,而且還有附加的好處:因為如果早上就先專注「完成工作」的話, 那麼就比別人搶先一步做好一件事情,接下來的一天也多了餘裕去應付突發狀況

從這樣的角度來推論,既然明天早上起床後要用來「執行任務」,那麼「準備任務」的工作當然就必須今天晚上完成了!

依據這樣的想法,下面我歸納了一些數位工作上的習慣,可以試試看「今天晚上」就做好,那麼「明天早上」就能全力衝刺來完成任務。

當然,這是從我個人的工作經驗與環境出發的,


「今日事,今日畢」雖然是個可以追求的目標,但老實說要真正完全做到實在太難了,很多時候大型的工作也無法在一日之內就完成,但人總是要休息充電,就算今日事尚未完畢,我們也不應該不休息。

但在今晚休息之前,起碼要做好一件事情: 把目前工作到一半的檔案、筆記進行歸檔整理 。實際上我會有兩個作法:

1.工作資料夾中整理並保留接下來要立刻使用的檔案,隔離已經完成或無用的檔案,把下一次工作需要的資料標明並突顯出來,讓我明天一進入工作資料夾時,立刻知道可以從哪些檔案著手。(參考: 2013 重新思考收納整理術,簡單做也能有效的分類法 ) 2.在工作筆記中註記目前最新的進度狀況,把今日工作結束時還有待解決的問題與想法寫入筆記,讓我明天可以依照筆記快速銜接今日的工作進度。(參考: 兩張圖解釋 Evernote 的 完全記憶 與 專案管理筆記 方法

為了讓明天早上可以立刻銜接今日暫停的工作狀態 ,一定要在今晚先做好工作的歸檔與註記。而且這個行動千萬不要等到明天早上才做,因為有可能那時候印象模糊而會耽誤更多整理的時間,甚至很容易遺漏一些工作細節。


這裡要先說明我的工作情況:在我的工作專案上,通常接收到信件與社群留言時大多都是一些額外新任務的溝通,而非核心的工作進度需要靠信件往返來完成。我相信也會有一部分朋友跟我的情況類似。

所以如果我一大早起床後就開始看電子郵件、看社群網站的留言,然後開始回應處理的話, 我一天最一開始的工作時光就花費在處理這些「額外增加」的任務上了 (除非偶爾真的要等重要信件回覆,那就另當別論)。

而可能我早上回信回留言花了一兩個小時,結果真正的工作進度卻沒有進展,然後接著進入一天的忙碌期,開始有更多意外狀況發生,我更沒有時間處理自己真正核心的工作進度。

因此我會讓自己養成,在晚上結束工作前把所有信件與社群留言都回覆完畢,如果裡面有重要任務就加入待辦清單(參考: 在數位時代裡,每天你應該練習清空的 5 件事 )。而一大早起床後,絕對不要去做回信、回留言這些增加額外任務的工作, 而應該回歸自己最重要的核心工作進度,優先處理核心工作的待辦事項

起碼先完成一兩件自己真正重要的工作後,才去看新的郵件、接收新的任務。


捨不得是拖慢工作進展的兇手,如果明天一早起床還要處理今天遺留的消息,那麼會不會反而錯失了明天更重要的新鮮事件?

所以我在今日晚上結束前,不管有沒有看完 Google Reader 或社群網站新聞,我都一定會做清空的動作,而等到明天早上起床,就從最新的新聞看起。

重要的事件不可能只有一天的討論熱度,所以不需要把舊新聞累積到第二天看, 每天就從真正的新聞看起,一定不會錯失昨日重要消息,還能更快看到新的重要消息。

延伸來看,我也不會去做「回頭捲完所有社群時間軸訊息」這樣的動作,因為這樣的動作對工作或交流幫助不大,過去的資訊如果重要它一定會被再次提起,在資訊時代與其追舊浪,不如一直站在當下的浪頭前端就夠了。


每一天都可能有很多新的挑戰,明天一大早可能工作上就已經是個刺激的戰場,正因為如此,所以更應該在今天晚上就把未來行程做好確認與安排。我這邊講的是類似「 Gmail, Google日曆, Evernote 短中長期專案時間管理心得 」一文中的時間管理安排。

我自己也常常面對工作無法如期完成的壓力,但很重要的一點,就是不管今天做得如何, 今天晚上一定要勇敢的面對自己目前的專案截止日期、計劃進度、未完成任務,並且思考可以怎麼做?然後安排到明天以後的行程中

起碼當我今天晚上整理好未來行程與進度後,接下來已經不是我能再做更多的了,我只能安心睡覺,然後明天早上起來後依照規劃繼續前進。

我發現如果當我今天晚上不願意去面對不如預期的困境,沒有把未完成的壓力實際翻出來看的話,那麼反而會開始惡性循環, 到了明天早上會更加徬徨而手足無措,尤其當明天早上又多出很多新的意外挑戰時!

所以無論如何,今天一定要面對進度並整理未來可以做到的行程,而不要拖到第二天早上。


最後,經過上述四個方法,我在今天晚上總結了目前工作後, 我會要求自己在今天晚上先確定一個非常具體的待辦任務:明天早上要做的第一件事情。 對我來說,這可能代表確定明天一早要寫的部落格文章題目,或是完成一個工作上最緊急的未完成任務。

然後一大早起床後,二話不說,不碰郵件、不開社群、不整理檔案、不重看計劃,而是先把「那預計要做的第一件事情完成」。

這樣做的附加好處就是:在進入真正工作繁忙時間之前,我已經完成一件有意義的事情。每天的一開始,無論如何我就已經往前推進了一步工作進度了!

轉自 電腦玩物

關鍵字: #職場 #數位工具
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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