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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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