如何拒絕憂鬱症上身
如何拒絕憂鬱症上身
2004.11.01 | 人物

日前立法委員藍美津的女兒,疑似因為憂鬱症病發,一時想不開走上自殺絕路。根據世界衛生組織研究,現代社會平均每100人中 ,就有3個人罹患了憂鬱症,患者對生活中的人事物普遍缺乏興趣,對人生抱持晦暗的看法,甚至以死尋求解脫。而根據1111人力銀行9月的調查,上班族平均每10人就有超過 2人,因為難以承受過大的工作或生活壓力,曾有自殺輕生的念頭。
「其實很多上班族都有輕微的憂鬱心態,」1111人力銀行副總經理吳睿穎表示,現在工作者要求的標準很高,在完美主義的心態之下,很容易過度責備自己,而且很多人習慣單打獨鬥,有事情發生時甚至拒絕被別人協助。此外,大多數人不懂得把工作放下,吃飯或是休息時仍然掛念著工作,這些都容易讓人感到壓力龐大。

**看醫生是基本動作

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吳睿穎並不諱言自己也有憂鬱症,而且主因就是因為職場壓力過大。8年前吳睿穎經過3個寒暑的努力,在29歲時當上了華視《金曲龍虎榜》的節目製作人,但當時因為有線電視興起,三台逐漸沒落,公司對收視率要求的壓力很大,加上小孩剛出生,種種壓力一下子都壓到他的肩上。吳睿穎回憶,病發當天雨下得很大,他正開車要到機場接他太太,沒想到車子突然在建國南路高架橋上爆胎,一時之間各種壓力突然湧上心頭,突然覺得情緒無法控制,吳睿穎後來才知道,從這天起他有了憂鬱症。
「憂鬱症是個生不如死的過程,」吳睿穎說,病發後他時常失眠,睡覺時總感覺自己不是躺在床上,而是漂浮在床和天花板之間,情緒也持續低落無法復原。「有一次我參加call in節目,全場都用手緊捏大腿才打起精神,」吳睿穎說,自己因為生病情緒實在太低落,但為了錄影時表現出有精神的形象,只好這樣對待自己。有一天他在家裡吃麵,想起自己的成就竟是用健康換來的,眼淚流得就像關不住的水龍頭。
和很多憂鬱症患者一樣,吳睿穎一開始拒絕承認自己有憂鬱症,不肯去看醫生,只是自己默默與病魔奮鬥。「治憂鬱症的基本動作就是看醫生。」吳睿穎指出,一開始他試過運動、宗教以及各種心靈成長課程,甚至為了換心情改了名字,就是不願意看醫生。痛苦了5年之後,吳睿穎在台北市勞工局工作時,認識了很多身心障礙的朋友,讓他對憂鬱症有了不同的看法,才開始吃藥,情況也很快地有了改善。

**關心是最好的良藥

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吳睿穎提醒,憂鬱症的症狀之一就是經常性的失眠,而失眠就容易導致遲到。如果公司有人突然上班常常遲到,就應該去關心他是不是有什麼困擾,公司也不應去懲罰他。另外,如果發現同事菸或是酒的使用量突然大增,與伙伴間的互動有明顯的改變,也可能是憂鬱症的前兆。吳睿穎認為,多關心身旁的同事,不僅可提昇團隊士氣,也可藉此表達同事間的關懷。 身為憂鬱症患者,吳睿穎特別能體會,同事及家人的關心是最好的良藥,但關心的方式要正確;若對方有憂鬱症的傾向,絕對不要跟對方說「這沒什麼,你不要想太多」這一類的話,而是要傾聽對方的煩惱,討論他的感覺,不要將對方的情緒下任何價值判斷。
治療憂鬱症最重要的是要看醫生。吳睿穎說,有次有個電視節目製作人懷疑自己有憂鬱症,於是來找他談,吳睿穎跟他聊了一下,覺得很可能是憂鬱症,就帶著他去看醫生,因為早期發現,所以花了2個月就完全治好了。吳睿穎說他就是因為拖了5年不願求助醫生,所以到現在還要定期服藥。

**尋求舒解壓力管道

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憂鬱症的預防勝於治療,吳睿穎建議上班族要懂得適時把工作放下,例如吃飯時不要談工作的事,他認為吃飯時間聊關於公司的種種,不但沒有辦法得到舒解,反而會讓自己壓力更大。「只要有人吃飯時談公司的事,這頓就他請。」吳睿穎笑著說,1111人力銀行就推行吃飯不談公事運動。
至於舒解壓力的方法,吳睿穎認為可依個人興趣選擇,但是要堅持「保、力、達」三個原則。保就是保健身心,不要從事會傷身體的活動。力就是力道中庸,活動量適當就好,像到KTV唱歌千萬別熬夜。達則是指達觀豁然,活動純粹是為了放鬆,千萬不要去追求什麼成績,或是有勝負之心。
台北市立療養院護理長劉惠玲指出,每個人都可能得憂鬱症,但憂鬱不是一個人虛弱的表現,而是一種複雜的、有著真正誘因的醫學疾病,而且它是可以完全治癒的。當每個人對憂鬱症有所了解,對憂鬱症不再有不良印象,才能讓自己或是身邊的人即早就醫。

告別憂鬱症的4個必要
1 罹患了憂鬱症,首要的基本動作就是看醫生。
2 同事和家人適時的關心是最好的良藥。
3 懂得適時放下工作,例如可推行吃飯不談公事運動。
4 依個人興趣選擇舒壓方法,堅持「保、力、達」三個原則。

吳睿穎 小檔案
出生:1966年
學歷:政大新聞系畢業
經歷:1111人力銀行副總經理
台北市政府勞工局執行長
華視金曲龍虎榜節目製作人

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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