[時間技客-5] 改變上班打卡心態，開始學 SOHO 一樣精算工時|數位時代 BusinessNext

我兩年前認真「執行減重計畫」時有一個體悟，那就是「具體可計算的數據追蹤」很有幫助，在減肥上就是我的「熱量控制」，到底我每天攝取了多少熱量（卡路里）？超標多少？在還沒有數據追蹤前我沒概念，而開始追蹤後發現原來超標數字比我想像得多，之前「缺乏警覺」難怪體重直線上升。

而一旦有了數據追蹤，我發現原來減肥也不是一件那麼難的事情，因為只要想辦法「把熱量數據控制在每天標準以內」即可，目標忽然變得很明確且可計劃。在沒有數據前，會覺得好像減肥很難達到，或是分散精力去做一些無關緊要甚至正負抵銷的事情，但有了數據控制後，就是規劃好每餐熱量，讓每天熱量控制在標準值，其實不難，只是「要有計畫」（當然，我只是要回到健康體重，而不是真的要去做誇張的瘦身）。

並且那段時間我還覺得這是一個有趣的事情，可能我本來就喜歡這樣精準控制，也可能是數據即時的反饋可以帶來樂趣和成就感，我每天在精算卡路里的過程中明確知道自己的進步，甚至在知道自己還有餘裕（熱量尚未達標）時，還能給自己小小獎勵。

同樣的，數據追蹤與控制，以及其帶來的好處，也可以利用在時間管理上。

一，學自由工作者一樣精算工時：

有些專業的自由工作者、 SOHO 族，會在工作時「計算自己的工時」，統計自己執行每個案子「花費的時間」，因為工時就是他們接案計價的標準，一個案子如果要花 100 個小時完成，每個小時的時薪應該是多少？那這個案子應該報價多少？

自由工作者必須準確的掌握自己針對各種不同案子的「工作時間數據」，才能夠提供準確的接案報價，並準確分配自己每天的工作時間，也避免自己超時工作卻回報太少。

時間管理，不也是要達到類似的目標嗎？

而我們一般的上班族比較不習慣「追蹤、計算自己的工時」，因為「上班打卡」的工時被別人設定好了，似乎只要照著做就好？我需要自己計算嗎？因為這樣的心態，我們上班時的時間管理常常就是混亂的，掉入「時間黑洞」而不自知。

在「時間技客」系列的這第五篇文章，我推薦大家要時間管理前，你應該先學自由工作者那樣，開始精算自己處理每件工作的時間！最簡單的方法，就是拿個鬧鐘，在做每件工作時計時，然後把自己完成某一件工作花費的時間記錄下來，成為一個紀錄表。

二，精算工時的好處：

這樣做有幾個好處：

1. 立即知道自己努力的份量

數據的回饋是很具體且有效的，公司給你的 8 小時工時其實對你來說一點感覺都沒有，但如果你自己記錄今天投入工作的真正時間有 6 個小時，或是有 9 個小時，那麼這個數據會讓自己知道真正努力的份量，讓你更能明確計算時間管理的回報。

2. 不會對時間有健忘症

精算自己的工時，也幫你不會對時間產生健忘症，不會每天結束時覺得好像一天又過去了，而是可以從明確的數據紀錄表中，知道自己今天在每一件事情上面花了多少時間，這可以強化自己管理時間的信心。

3. 未來可以更明確設定「工時」

接著，當你追蹤、精算自己工時一段時間後，你就能像專業自由工作者一樣，懂得規劃自己未來的工時，知道自己要完成一件任務、一個專案需要多少時間。

於是你可以在每天安排工作時，知道自己今天可以做到的真正工作量，不會超量安排，因為我們通常都誤以為自己可以更快完成工作，但常常真正需要的工時比我們想像的多，而且我們還需要幫工作留下緩衝時間。慢慢練習，你也能做到「慢工作」的智慧：「PIANO 慢慢來，義大利口頭禪教我的五個工作哲學」。

並且你也可以在接到下一個專案或任務時，相對準確地跟主管或客戶回報可以完成的時間，或是商量完成的期限，而不會為了符合期待過度自信的壓縮工時。

4. 有具體數據可以反省檢討

有了實際的工時數據可以追蹤，那麼就能每隔一段時間，反省一下自己時間利用的漏洞在哪裡？每天工作安排的次序與時間分配還有沒有可以改進之處？有哪些工作其實比我想的還需要更長的完成時間？

這些反省，都有利於我們下一次更從容的安排工作。（從容很重要，可以參考我最近這篇讀書心得：《少，但是更好》讀書筆記：不是廉價捨棄的專準主義之道）

5. 有具體數據可以自我獎勵

而有了具體數據，也可以作為獎勵自己的標準，如果有效的時間利用達到了一個標準值，或許就給自己一些額外的獎品吧！

三，可以用來精算工時的工具：

那我們可以如何開始精算工時呢？有很多工具可以利用，但最簡單的用紙筆紀錄也可以，只需要有個時鐘、有紙筆，你就可以像寫筆記那樣開始記錄自己的工作時間，或許可以搭配在你的「子彈筆記法」中一起紀錄。

你也可以使用一些專門給 SOHO 族使用的精算工時軟體，這些軟體或 App 可以更容易統計每個專案、任務的總工時，並且更容易做出統計分析，我之前在電腦玩物介紹過一些：

這類給自由工作者使用的專案計時工具很多，我後續文章也會繼續介紹更多新出現的服務。

或者你也可以利用「番茄鐘工具」，有些番茄鐘可以記錄任務，一樣也可以用來追蹤自己的工時。

你還可以利用「日曆」來做紀錄，這也是我自己之前利用「 Google 日曆」嘗試過的方法，就是把自己今天每個時段花費在什麼工作上，「事後」記錄到日曆中方便回顧。（你可以參考這篇教學：Google日曆不是日曆，你沒想到的10種活用案例教學）

四，上班族精算工時的技巧：

如果我不是自由工作者，而是上班族，那麼當我也想開始精算自己的工時，我應該注意哪些紀錄的重點呢？我的建議是：

1. 以專案、任務為記錄的主題，也就是追蹤某個具體任務的執行時間。
2. 採納類似番茄鐘工作法的概念，一旦開始計時，就應該是投入這項工作的狀態，直到到達某個時間區段才停止。
3. 嘗試排除像是收發郵件、電話溝通、開會等「不是執行具體任務」的時間（當然，要你的工作性質適合），這能幫你更有效追蹤每項工作的真正執行時間。
4. 一定要回顧，並且利用到下次的時間安排，要不然紀錄就沒有意義了。

我自己目前還會一直保持精算工時的習慣嗎？會的，我目前是利用「番茄土豆」這款工具來完成類似目的。

但我覺得也不一定要真的一直精算工時，你可以把「精算工時」當作一種「將有點怠惰的工作導回正軌」的刺激藥劑，尤其當你還沒有這樣練習過的話，試著練習看看，或許就會發現原來自己的時間利用上有許多漏洞，而能夠開始慢慢地找出問題並導正了。

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本文授權轉載自：電腦玩物

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

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