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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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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