疫情結束要繼續遠端工作嗎？調查顯示：半數員工效率不減，卻出現這2種心理狀態|數位時代 BusinessNext

新冠病毒（COVID-19，俗稱武漢肺炎）疫情延燒全球，許多企業紛紛實施在家工作，既然能以這樣的方式照常運作，那疫情結束後，我們還需要回到實體辦公室嗎？根據過去一兩個月來的調查結果顯示：是的，即便網路協同平台發達，實體辦公室的存在還是不可取代。

在家工作（Work From Home），或又稱做遠端工作，是過去10年來不斷被討論的話題：從企業的角度出發，讓員工在家工作能夠節省實體辦公室的空間使用與管理成本，但同時，卻也害怕無法隨時監管員工的作息與工作效率；而對員工來說，可以擁有自己安排時程、彈性工作、節省通勤時間等好處，同時卻也擔心在家工作的孤獨感與其他無法在家專心工作的誘因，導致工作效率不如預期。

根據美國社群管理工具公司Buffer一份於2019年進行的問券調查顯示，有99%的美國工作者都曾體驗過遠端工作，更有95%的工作者都願意推薦他人進行遠端工作。

過去幾個月全球武漢肺炎（COVID-19）疫情延燒，如Facebook、亞馬遜（Amazon）、Google等大部分的歐美企業，都不得不實施在家工作政策，減少員工通勤與辦公室工作的需求，來降低人與人接觸的機會。

在「強迫在家工作」的政策實施之下，遠端工作成為絕對的現實，然而，它是否跟原本想像的一樣彈性、舒適，讓員工不再需要實體辦公室了呢？

在家工作、在辦公室工作的效率都一樣

企業評論網站Glassdoor於近期做的一份千人問卷調查顯示，受到新冠肺炎（COVID-19）疫情影響，67%的美國員工都被要求在家工作，而有16%則是被要求自動放有薪與無薪假期，來減少員工互相接觸。

有一半的遠端工作受訪者表示，他們相信自己在家工作的效率，跟和在辦公室工作的效率完全相同。其中，有68%的年輕受訪員工（年齡介於18至34歲），都對遠端工作效率表達出高度信心，反之，較年長員工族群（年齡介於55至64歲），則只有44%表示自己能維持一樣的工作效率。由此可以看出，相較於年長族群，年輕員工族群對於維持遠端工作效率有較高的信心。

對於在家有18歲以下孩童的家長員工來說，高達71%的受訪者表示，即使與小孩一起在家，他們也能維持和在辦公室一樣高度的工作效率。

半數在家工作者會有孤獨感、焦慮感

即使在家工作提供員工高度彈性，又能維持原本待在辦公室內的工作效率，但是，在家工作太長時間，可是會傷害員工的心理健康。

擁有Google、蘋果（Apple）、亞馬遜（Amazon）、Walmart等320萬企業員工用戶的美國匿名職業社交平台Blind，就在最近發表一篇在家工作的調查報告，報告顯示在目前疫情影響與社交距離命令之下，有52.9％的受訪員工都表示，從收到在家工作命令開始，他們曾感到孤獨、寂寞；56.4％的受訪員工在這段時間曾感到焦慮。

這份調查反映的是，全球疫情尚未明瞭的狀況下，在家工作者的狀態，無法與一般情況下在家工作者的狀態劃上等號。

在疫情的影響下，在家工作不僅得應付日常工作上的事務壓力，還同時遭受外在環境影響，無法與朋友相見、無法任意出門活動、每天都待在家裡閱讀日漸增加的感染病例數字。過去那些在咖啡店的閒聊、辦公室裡的玩笑，現在彷彿都成追憶，而每天社群網路上的疫情討論、確診數字報告等無形中增添了焦慮感，有些人還因此擔憂自己隨時可能會失去現有工作。

「尋求他人幫助或與專業人士聊聊對於不確定性的焦慮、憤怒、無助等可能會有幫助，若能把這些力量化為助力，一步步走向想要的未來，將是最好的結果。」臨床心理學家迪夫亞．坎南（Divya Kannan）博士對媒體平台YourStory這樣說道。

每週2～3天進辦公室，可以加強團隊成員連結

根據顧問公司麥肯錫以及Buffer在家工作的相關調查顯示，當員工擺脫辦公室生活的限制、能自主安排工作時程與地點時，他們能獲得更高的工作滿意度，也能展現更高的工作效率。

然而，這次新冠肺炎（COVID-19）的影響之下，員工並不是自主在家工作，而是被逼著得待在家工作。這個特殊情況反而把縮小了在家工作的優點，同時放大了在家工作的缺點。

美國史丹佛經濟學教授尼古拉斯・布魯姆（Nicholas Bloom），最近在外媒Recode的訪談中表示，過去2年多的在家工作實驗研究，每週約2至3天進辦公室工作，不僅能強化員工與工作環境的連結，還能幫助創造力，畢竟，大部分的創意都是在面對面的情境下共同激盪出來的；全部工作時間都待在家可能會很糟，大部分的人都無法享受其中。

布魯姆進一步表示，2020年可能會是 失去創新的一年 ，當科學家、工程師都被強迫待在家時，哪來的新產品、新點子、新專利？每天在家工作以及每天在辦公室工作，或許就像兩個互斥的極端，找到當中的平衡——讓員工自由選擇地每週1至2天在家工作——才是對企業、對員工兩者來說，最好的解決方案。

即使不少企業目前都實施在家工作，但是營運狀態與產出卻無法與正常狀態相提並論。企業主管每天可以舉行一個30分鐘的團體視訊會議，接著早上與下午再分別打給某個員工，花10分鐘時間與他視訊會議，雖然會花上許多時間，但這些舉動能夠在未來幾個月中，維持員工的心情與工作效率。

疫情結束後，工作者還需要回到實體辦公室嗎？經過這次疫情強迫在家工作狀況來看，實體辦公室的需求還是無法被網路協同平台取代，常態性地員工面對面相聚，不僅有助於員工的人際關係連結與激發創造力，企業也需要這個辦公室場域，來塑造他們獨一無二的企業文化。

責任編輯：林芳如

本文授權轉載自：FC未來商務

FC未來商務，專注未來新商務應用、轉型思維與創新體驗，並結合沙龍分享、展會發表，協助產業找到面對未來的轉型關鍵解方，並連結創新資源。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。