年輕人就是心理素質差、抗壓能力低,草莓族無誤?腦科學告訴你可不是這麼一回事
年輕人就是心理素質差、抗壓能力低,草莓族無誤?腦科學告訴你可不是這麼一回事
2016.06.30 |

當20世代(20-29歲)正式進入職場,往往會大受震撼。在這裡,沒有新生課程教他們入門的訣竅,唯有自己獨自摸索。丹妮初出社會,在一家電視台開始第一份工作:製作一些迷你新聞片段,像是報導一隻卡在公園樹上的小貓,或是國慶煙火花絮。

圖說明

這份工作看起來是大好機會,只不過一如多數的20世代,丹妮太在意犯錯了。寫給主管的信裡,用了不恰當的語氣和措詞;她不小心將相機袋遮到麥克風,以至於某段影片聲音變得很模糊等等。

每當這些事發生,總有些資深員工會一陣風似地跑到她身邊(這是丹妮事後的感覺),讓她知道她鑄下大錯。她有時會被叫進老闆辦公室,用嚴重的口吻指責她在網頁頭條上寫錯某個政治人物的名字。

這些每天的小災難,都把丹妮搞得暈頭轉向。她開始失眠,因為心裡會一直重播老闆、其他人對她的批評,擔心明天又會因為某件事挨罵,不禁認為自己不配擁有這份工作。她忍不住每天打電話、傳Line向朋友訴苦。

丹妮每一天都有辭職的念頭,當她告訴她的朋友時,卻得到「草莓族」的稱號,不禁讓她更加沮喪。

##年輕人真的是草莓族?用腦科學來分析一下

看到這裡,你可能會覺得丹妮抗壓性也太低了,為了這種小事就在崩潰。不過,回想自己還是菜鳥的那段歲月,大多數人也都曾經非常在意身邊的人對你的評價,而且常為別人隨口的一句評論困擾一整天。

上述種種導致了年輕人抗壓低的印象,更把這件事貼上糟糕的標籤。然而,這並不能完全說是心理素質低弱,而應該從認識大腦處理資訊的方式著手。

MRI(磁共振成像,Magnetic Resonance Imaging)研究顯示,20世代的大腦對負面資訊的反應比年長成年人大腦更強烈,因為他們掌管情緒的杏仁核活動更為頻繁。相較於更年長的成年人,他們比較容易記住負面資訊,反而不這麼容易記住正面訊息。

因此,20世代一旦能力受到批評,往往變得焦躁與憤怒,甚至想起身採取行動。他們會對別人產生負面情緒,而且鑽牛角尖想找出原因:「為什麼老闆會這麼說?為什麼老闆不喜歡我?」把工作焦點全放在自己身上。

當工作變得麻煩或不愉快,20世代極其活躍的杏仁核,常會讓他們想藉由換工作轉換情緒,不然就是衝到「上司的上司」那裡大吐苦水。老天!他們不知道「上司的上司」的杏仁核,不像他們的那麼容易激動。

說回丹妮,要是她辭職,心中或許會舒服一陣子。但辭職也會證實她的恐懼:她果然不夠格擁有這麼好的工作。後來,她聽從了媽媽的建議:撐到一年再換工作,至少在履歷上能夠累積一年的資歷。

為了讓自己好過一些,丹妮改變因應的策略,但問題更大了:她開始杞人憂天。她總是不停想著自己是不是又犯了哪些錯誤,做了哪些事會害她被炒魷魚,哪些事情可能會出錯。

雖然丹妮自己也知道,這些擔憂並不會真的發生,她還是滿心以為只要想像最壞的狀況,當壞事發生時,她不致於措手不及。

丹妮的擔憂雖然讓她不必再受驚嚇,卻也使身體長期處在負面情緒下。長期的憂慮會讓心跳上升,可體松(cortisol,即壓力賀爾蒙)含量增高,最後導致憂鬱。

##一激動、一衝動時,記得這只是杏仁核在作用

當你陷入這些情緒時,請記得這往往不是「你」的性格、心理出問題,也不代表「你」就是這麼糟糕的人,而是被生理所影響了。

丹妮雖然無法掌控工作時的每個情境,但可以主控詮釋它的方式,以及該如何反應,跳離杏仁核的影響。

最好的應付方式,是重新評估那些艱難時刻對她的意義,釐清哪些是事實、哪些是自己嚇自己的想像。

重新評估有助於減輕、甚至避免不良的情緒,不但能改變因應工作的方式,對工作的感覺也會改變。

每當工作一出錯,丹妮下一秒就擔心自己被炒魷魚。這一點也不理性。通常工作(感情也是)不會這麼脆弱。丹妮必須了解艱苦的日子就像是一陣吹過的風,而且工作也不像她所想的只針對她個人。

另外,丹妮也應該停止「每天」打電話、傳Line訊息給朋友訴苦,雖然打給朋友會讓她心情變好,卻也剝奪她安定自己情緒的機會。

要是太常把自己的苦惱託付他人,我們就無法學會獨自面對悲慘的日子。因為面對困境時,大腦處於最佳學習狀態,如果我們不能趁此時試著安慰自己,大腦就學不到新的技巧。不學會安定自己的情緒,我們的自信只會日益減弱。

面對工作上不順心的事情,用理性回應你的情緒,你會開始想:「哪些才是事實。」

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  2. 年輕員工該怎麼帶,才能發揮戰力?一次讀懂網路世代 8 大特質!
  3. 兩、三年就換工作的人,表現得比穩定的員工更出色!原來待得久不一定更好

圖片來源 \ Andrew Imanaka via Flickr, CC Lisenced
資料來源 \ 《20世代,你的人生是不是卡住了:你以為時間還很多,但有些決定不能拖》,天下文化

本文授權轉載自:經理人

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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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