辦公室潛規則:專業術語說太多,就等著被討厭吧!
辦公室潛規則:專業術語說太多,就等著被討厭吧!

本文摘自《不誤解、不離題,誰都喜歡你的精準表達技術》,方言文化出版

作為初入職場的新人,在對公司的業務、環境、工作流程都還不太熟悉的情況下,工作中遇到困難和出現問題都是很正常的。畢竟人的精力是有限的,也不是所有的東西都能懂,如果自己有不明白的地方,可以直接提出來,不要怕丟臉。

當笨蛋不丟臉,不懂就問

在小步和小廣兩人身上就發生了這樣的事情,前輩小星同時給小步和小廣分配了工作任務。其實他們都剛接觸工作,對流程和內容並不是特別熟悉,前輩小星也明白這樣的任務對他們來說稍微有些困難。但是小廣想也不想就回答:「這種小事輕輕鬆鬆就可以完成!」然後頭也不回地走了。反倒是小步,在仔細閱讀完工作內容後,找到小星前輩,先直接說明自己做這項工作有困難需要他的說明,然後仔細地詢問了具體的工作流程、工作方法以及如何去完成這項工作比較好。結果大家應該都能猜到,不懂裝懂的小廣沒有完成工作,而虛心請教的小步則做得很好。

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圖/ 方言文化

工作中那些不懂裝懂的人,往往希望自己年紀輕輕就能功成名就,但是他們又不喜歡學習、求助或徵詢意見,擔心這樣會被人認為「不能勝任工作」,所以只好裝懂。每個人都很想要在工作中表現得很好,但在面對這種情況的時候,建議還是需要注意以下兩個問題。

1.克制住想要表現的心情
有表現欲,想要成為優秀的人是值得鼓勵的。但是過於強烈的表現欲,會導致你總是有一種想要去教導、指點他人的心態,這樣是不行的,不僅難以展現出好的一面,還會遭人嫌棄。所以在明知自己也不是特別瞭解的情況下,還是克制想要指導他人的心態比較好。

2.先詢問他人的看法,虛心請教他人
《論語》說得好:「知之為知之,不知為不知,是知也。」知道就是知道,不知道就是不知道,這才是聰明的態度。人在面對自己不懂的問題時,一定要本著實事求是的態度,不知道就是不知道,不要不懂裝懂、弄虛作假,在工作和學習中遇到不明白的問題要虛心向人請教。

別再滔滔不絕,開始培養「說話的層次感」

有層次的表達能給人留下深刻的印象。對話的層次感主要體現在三個方面:一是聲音的大小;二是說話的速度;三是話語間是否停頓。

比如在年會的安排會上,上司通常會這樣分配工作:「這項工作我們可以分組來做。第一組收集資訊。第二組制定方案,針對大家的願景,結合現有的資源,制定合理又富有挑戰性的方案。第三組……」在這樣的話語中,上司將重點部分加以重讀,顯得層次清楚,十分有條理。在闡述每組要做的具體事項時,又適當地放慢了語速,方便大家理解消化。不時地停頓,也給予大家提問的機會。這樣的表達,不僅高效,而且沉著鎮定,更讓人容易接受。但如果只是喋喋不休、念經似的在台上按部就班地為大家安排工作,那眾人恐怕要時不時伸伸懶腰,大打哈欠了。

既然喋喋不休是不恰當的表達方式,人們更喜歡有層次的語句,那麼該如何有層次地說話呢?

首先在開口說話之前,我們要把想表達的東西在腦中整理一下,確定好先後次序。

在確定層次的時候,可以用不同的邏輯順序,例如因果順序、時間順序等;還可以採用不同的結構,例如總分結構、總分總結構等。

接下來,在對話中有意識地用聲音大小和語速快慢來區分層次,注意關鍵字句要大聲、稍慢地說,且在不同的層次間用停頓加以區分。

當然這時候就要運用一些語言上的技巧了,可以用「首先」、「其次」、「再次」之類的詞語作為銜接,或者用「第一」、「第二」、「第三」的順序詞。說話時語速要適中,咬字要清晰,內容要簡潔,同樣的話不要一再重複;可以適當加入手勢,讓人更加專注於講話內容。

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圖/ 方言文化

對於這樣的練習,需要慢慢來,多花點時間,多借鑒別人,久而久之,成效自然就出來了。

SWOT?MECE?,術語無法幫專業加分

你確定你說的話對方能聽懂嗎?

新人初入職場都想要讓自己快速成長,剛與客戶接觸的時候,為了不讓同事覺得自己不夠專業,就會在與同事的交流過程中使用大量的專業術語,本來以為使用這些詞彙會讓自己看起來更加專業,能讓同事充分信任自己,卻沒想到很有可能會產生反作用哦!

小廣和小步度過實習期後,逐漸開始接觸比較複雜的公司事務了。這天前輩小星交代了一項工作,希望兩人共同完成。當小星來詢問績效指標有沒有分析完成的時候,兩人的回答雖然是一樣的,但卻有著截然不同的風格:小廣說了一大堆專業術語,什麼SWOT、MECE……用成串的術語講了一大串,最後小星還是沒明白他在說什麼;小步則簡單地回答了一句:「正在利用一些方法進行分析,馬上就能完成。」小星立刻就明白了。

雖然小廣想利用這些專業術語讓自己看起來專業,卻忽略了小星只是希望獲得一個結果而已。適當地使用專業術語可以展現自己的專業性和知識面的廣泛,但是過度使用只會讓對方反感。

試想一下,當你向對方詢問一個問題時,他回答的全是行話,實質內容甚少——最重要的是這些資訊生澀難懂,雖然對方也許是無意,但是給人一種態度傲慢、居高臨下的感覺,你大概也不會和他愉快地交流下去了吧!

與人交流的目的本來就是為了讓對方理解自己的意思,過度使用專業術語反而會讓人更難理解。

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圖/ 方言文化

為了避免在工作中出現這種情況,要注意以下三點。

1.考慮對方的立場
在開口說話前要先充分地考慮對方的立場,比如對方的文化程度、從事的行業、興趣喜好……如果對方從事的行業與自己要表達的內容相差很遠,一些專業的詞彙就可以用對方熟悉的詞彙代替。

2.儘量使用通俗的話去說
沒有人喜歡晦澀難懂的描述,要儘量使用通俗易懂、簡單明瞭的詞語來代替專業詞彙,儘量讓對方完全明白你所說的內容。

3.如果無法找到替代就迴避
如果在對話的時候,發現有些專業詞彙沒有可以替代的通俗詞彙,那麼就直接避開使用這句話或這個詞彙,轉用其他方式,如類比、比喻等進行解釋。

在對話中使用專業術語,有一定程度可以展現你的專業性,但是也要分清使用的情況和使用的量。

關鍵字: #職場
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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

健細胞科技創辦人周子堯Victor憑藉其UIUX規劃、程式開發技術背景,親自領軍AI 模型研發團隊,建構 Cancell Insight 平台。他強調,智慧醫療落地必須具備「無感化部署」、「持續性反覆運算」與「大眾化使用」三大要素。Cancell Insight 包辦了從數據清潔、標註到模型訓練與部署的底層工程,醫療機構僅需提供去識別化數據,繁瑣技術難題全由平台解決,讓 AI 真正回歸醫療「輔助」本質。

專為高壓臨床環境設計,七大核心優勢重新定義臨床運作效率

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Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

【行動化與 LINE 整合】 支援 LINE 一鍵登入,醫師可直接透過官方帳號上傳檔案呼叫模型並查閱紀錄,實現真正的醫療行動化。

【隨選模型與高相容性】 提供多元 AI 模型庫供彈性訂閱。每組模型具備獨立 API Key,可無縫串接醫院現有 HIS 系統或 APP。

【團隊協作共享】 首創以「團隊」為服務單位,跨科別成員可同步共享模型權限、數據分析與歷史紀錄,提升研究協調效率。

【自動化數據處理】 支援模板批次上傳,內建自動校準系統,若格式不符將自動轉檔、去識別化與重構,大幅解放 IT 人力。

【雙模態 AI 解析】 深度整合 Dr.Cell AI (Gemini) 多模態能力,不僅輸出預測結果,更提供進階臨床解說與治療準則問答,提升決策參考價值。

堅守醫療嚴謹性,推動醫療平權與永續商業價值

在追求科技創新的同時,Cancell Insight 嚴格把關醫療安全性。平台所有 AI 模型輸出結果均定位為「臨床決策輔助」與「研究檢測輔助」,透過「非直面病患」的機制,確保所有 AI 建議皆由專業醫療人員進行最終判讀。

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【進階部署】啟動臨床試驗,Docker 地端部署確保資安與時效

為進一步驗證臨床效益並符合醫療機構對資訊安全的高標準,Cancell Insight 即將與各大醫療機構攜手展開「臨床研究計畫」。針對有高度資安控管需求的醫院,平台提供彈性的 Docker 地端模型部署(On-premise Deployment) 方案。第一線的醫師與護理師可直接在院內本機端快速啟動 AI 模型,安全地注入病患臨床數據後,即可「零時差」取得預測結果。此舉不僅確保了敏感醫療數據「不出院」,完美符合嚴格的醫療法規與病患隱私要求,更能實際驗證 Cancell Insight 在真實高壓的臨床場域中,能即時、有效地提供精準的決策輔助。

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部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

透過 SaaS 模式取代高額硬體採購,Cancell Insight 致力落實醫療平權。未來,健細胞科技將以此平台為樞紐,尋求跨界深度合作:

醫療機構: 提供各級別醫院隨選即用的 AI 助理及地端部署選項。
學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
商業保險: 整合 AI 評估工具,提供更精準的健康管理與風險控管服務。

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