辦公室文化糟透了?快揪出公司裡的「大象」、「死魚」和「嘔吐物」
辦公室文化糟透了?快揪出公司裡的「大象」、「死魚」和「嘔吐物」

疫情肆虐,許多企業經歷了困難的一年,卻也讓企業有了重新思索辦公室文化的機會。學習找出企業的「大象」、「死魚」和「嘔吐物」——這三種影響辦公室文化的隱患,將能使專業人才維持持續付出的動力。

疫情對全球產業造成衝擊,除了表現在企業營收,也發生在員工的心理層面與辦公室文化的衰退。根據世界經濟論壇(World Economic Forum)日前發布的報告,受到新冠肺炎影響,未來五年內,與職員因心理壓力而影響工作效率相關的生產力損失將達1,140億美元,而其中光是職場新鮮人的生產力損失就高達113億美元。

shutterstock_299872199_loss_money.jpg
圖/ TORWAISTUDIO via shutterstock

SHRM則統計,去年全美有五分之一的辦公室職員因為低落的「辦公室文化」而離職,更有49%人員想轉職的原因出在辦公室文化,而非更實際的薪資或職位。

台灣疫情雖不若他國嚴峻,但人事凍結、業務變動、年終獎金縮水、以及部份企業的無薪假逐漸成為常態,仍將對辦公室文化與士氣造成負面影響。而在台灣較壓抑、內省的傳統中小企業氛圍中,問題雖未必直接浮上表面,卻仍是必須處理的未爆彈。

shutterstock_spill coffee_trouble_329811512.jpg
圖/ archimede via Shutterstock

影響辦公室文化的隱患

有近八成員工認為,辦公室文化好壞,更多取決於他們的「直屬主管」而非整體企業制度。因此,在企業因疫情而劇烈變動的此刻,管理者不妨參考由「最佳員工體驗度企業」Airbnb共同創辦人兼產品長(CPO)Joe Gebbia所給出的建議,重建自己團隊的工作文化。

Joe Gebbia認為,主管可以在經常性的會議中,試著和同仁一起找出影響辦公室文化的三種要素,即「大象」、「死魚」和「嘔吐物」,這三者意思如下:

大象(Elephants):有些組織問題非常明顯,也很嚴重,但所有員工都「不敢提」,哪怕已經是明擺在眼前的大問題。原因可能是受制於同儕壓力,也可能是認為問題大到大家都認為「主管應該已經知道,並且會獲得妥善處理」,因此不會特別提出討論。有時領導者必須鼓勵員工說出「好像大家都已經知道」的「大象」在哪裡。

shutterstock_team_problem_575735047.jpg
圖/ Filipchuk Maksym via Shutterstock

死魚(Dead Fish):死魚指的是過去組織犯下的失誤,但如今已無人能負責(例如負責人已離職),或是責任歸屬難以分清,卻仍對現在的業務造成困擾的問題。領導者必須將組織的眼光放在對未來的期待,並且停止將過往問題歸咎、怪罪到任何「個人」身上。

嘔吐物(Vomit):清除了辦公室文化裡的大象和死魚,最後是必須鼓勵的——在員工積壓到爆發之前,提供一個「灰色地帶」的管道可以讓員工發表意見或不滿。這在傳統上對下的企業文化中也許難以公開進行,但可以從一些半正式的管道——例如茶水間會談開始——重點仍是開誠布公,論事而不論人。

以上三者的目標,都意在提升管理的透明度與相互信任。然而哈佛商業評論也指出,企業文化不只體現在溝通與管理方式,也包括對更抽象的「企業核心價值」(如對多元性、公平性、對競爭的看法)的選擇,這都會直接影響員工對工作的投入意願、心力、同步感與工作效率。

solve problems
圖/ shutterstock

事前檢察企業核心價值,避免後續問題

對求職者而言,觀察企業核心價值,也能在就職、轉職前先行檢視自己與企業文化是否合拍。舉例來說,若企業的願景、口號有強調競爭(Competitive)、進取(Aggress)、主導(Dominant)或領袖(Leader)等男性化(Masculine)字樣,則有機率會出現對女性相對不利的工作環境,這個線上工具可以偵測出企業的網頁描述,或徵人訊息是否含有「性別偏差」的潛意含。

另外,從企業的官網或社群網頁,也能看出企業的價值取向,例如IBM長期關心科技業女性再就業的議題,並實際保留一定比例的中高階技術人員(如資料工程師、市場分析師)職缺,提供給再就業(Re-Entry)的具技術能力的女性,而非僅只於宣言支持,這也會為辦公室性平文化帶來正向影響。

無論從主管或企業的角度,辦公室文化的建立都有賴於長久經營,才能讓專業人才維持持續付出的動力。

本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣、蕭閔云

關鍵字: #企業經營管理
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓