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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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