如何做好職場個人形象管理
如何做好職場個人形象管理
2004.09.15 | 人物

很多人誤解了「做人不要虛有其表」這句話,以為只要有內涵,穿著就不重要;其實穿著是一種無聲的語言,是塑造個人自我形象的第一步。VPI維納斯形象管理顧問公司講師李翊珊,教授自我成長課程多年,她從教學多年的經驗發現,有些學員很努力地自我充實,但總要花很多時間才能讓別人認可他們的專業,他認為就是因為不懂得表現自己,讓他們多繞了許多路。

**第一部曲:
掌握人時地,穿對衣服

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「所謂的形象管理,就是把自我的形象正確地傳達到別人心中,」李翊珊指出,根據研究,一個業務員在與人洽談時,外在的重要性就占了55%。其次是說話語調的38%,最後談話內容占7%。如果一見面給人不好的外在印象,就得花更多時間、精力和口才來扭轉局勢。因此李翊珊特別強調外在的重要,外在形象的提升是一種美的能量,美的正向能量會帶給人們喜悅及滿足感,而人對於外在的判斷,主要從衣著而來。
穿好衣服並不是要每個人都要全身名牌,而是要因應談話的人、地點、時機,讓自已的衣著給人一種合宜、協調的感覺。李翊珊強調,重視外在形象絕不是反專業,她強調,就算穿得再好,但肚子裡沒墨水,事情一樣辦不成。但如果沒有好的外在形象,搞不好連展現專業形象的機會都沒有。「衣著可以說是形象管理的第一個挑戰。」
「衣服怎麼穿也會影響你怎麼看待自已,」李翊珊指出,如果你認為今天有重要的事,通常就會比較盛裝打扮。相對的,如果某一天隨便穿,就是預期沒有什麼重要事情要處理。她強調衣著會說話,穿衣是內心世界的投射,也是種生活態度。它的訊息不僅告訴別人你是個什麼樣的人,也對自己說明自己是個什麼樣的人。
李翊珊舉例,薄紗就給人性感的感覺;而像綿質、具有民族風味或圖騰花紋的衣飾,屬於個性表達的穿著,目的在於傳達自我的個性。女性套裝一般而言則給人就是來工作的印象。

**第二部曲:
依工作性質,穿出專業

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理解衣著的重要性之後,再來就是了解如何穿出合適的衣著。李翊珊指出,上班族可以把衣著大致分為上班和下班衣服兩大類。而職場穿著要配合公司的產業及風格;如果是像會計師事務所和律師事務所這類需要穩重感覺的行業,最好採取比較保守穩重的穿法。女性有六不露原則,分別是胸線、手臂、大腿、腳指頭、肚皮、股溝等都不宜露出,裙子的長度最短最好不要高於膝蓋一個拳頭,其他則依個人特質來表現。但她也建議女性在上班時間,儘量不要穿出性感豔麗或是太時髦搶眼的感覺,套裝或襯衫配裙子是最安全的穿法。至於男性的保守型穿法其實相對來說比較容易,只要西裝外套、襯衫、領帶配上西裝褲就可以。
保守的穿著讓人感覺很拘謹,對於那些從事創意思考工作的人,輕便的穿著才讓人放鬆。李翊珊建議創意工作者反而不要把自己包得太緊。但要注意的是,不管公司文化多輕鬆,但要去拜訪客戶或是簡報時,就算對方公司穿得多隨便,最好還是穿得保守、正式些。

**第三部曲:
活用色彩學,穿出品味

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選擇服裝的顏色,先要考慮自己的膚色。男性在選擇襯衫時,儘量不要讓襯衫顏色與膚色產生太大反差。如果膚色偏黃偏黑的人,李翊珊建議選擇像米白、米黃、黑灰等暖色調的襯衫。
若膚色偏白的人,則可以選擇白灰、白色、淡藍色等冷色調的襯衫。至於長袖襯衫的的袖口,如果比手腕稍短,整個人看起來就會比較修長。
西裝外套的顏色則依場合選擇合適的顏色穿著,黑色適合嚴肅而正式的場合,是政治人物最常穿的顏色。而淡咖啡色的外套,可以當「商閒服」來穿,給人一種較為輕鬆、細心、但又不失專業的感覺。
「領帶是整套西裝中最關鍵的部份,」李翊珊指出,領帶扮演的是調合整套西裝的角色;領帶最好能同時擁有西裝外套和襯衫的顏色,這樣就能調合外套和襯衫的顏色,產生協調感。
至於領帶的花色,如果沒有特別的喜好,斜紋式、點狀式和變型蟲圖案式的領帶最不會出錯,跟任何外套都很搭。至於領帶的長度,以尾端在皮帶頭上方一點點的位置最為合適。
「很多人都會去看流行資訊的雜誌,但是照著穿不見得會好看,」李翊珊指出,每個人都有每個人獨一無二的特色,如何利用衣著的色彩和款式搭配來達到整體協調,不必硬去學習別人,每個人都能創造出個人獨一無二的美感。

李翊珊 小檔案
重要經歷: VPI維納斯形象管理顧問公司講師 泉泓企業管理顧問公司行銷總監 謙同企業管理公司執行副總 開羅會議中心執行副總 T.B.R奇蹟國際訓練機構執行長

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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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