用email向老闆提案反而降低說服力?專家揭背後的心理學秘密、3做法讓你更有影響力
用email向老闆提案反而降低說服力?專家揭背後的心理學秘密、3做法讓你更有影響力

為何有些人講起話來特別有說服力、特別容易讓人相信?而當需要爭取加薪、面試工作或請求別人幫忙時,你是否會覺得很困難?其實這背後都暗藏著心理學的秘密。

通常當我們有求於人時,都會下意識覺得請求會被對方輕視、拒絕,但社會心理學家凡妮莎・博恩斯(Vanessa Bohns)在她的書《你比自己想得還有影響力》(暫譯,You Have More Influence Than You Think)中解釋道,上述那些擔心的念頭,大多不會發生,這只不過是心理學的偏見所造成的。

她的研究結果也顯示,其實大部分的人都很願意合作並提供協助,事實上,要對別人說「不」反而是更難的事情,換句話說,就是我們常常都「想太多了」,並且低估了自己的影響力。

當然,若是想讓別人更買單,光靠「相信自己」顯然是不夠的。博恩斯歸納出3種有說服力的人跟大家不一樣的地方,這些策略其實人人都可以應用。

1. 別擔心你的陳述方式「不夠完美」

當你提出一項建議給老闆時,你可能會擔心對方正仔細地聽你所說的每一個字,並且可能隨時會拿出不同觀點反駁你。

但是,德州大學的研究人員就發現,其實大部分的人根本就不會為了可以快速反駁,而刻意記下對方所說的內容。心理學家形容,人類其實是「認知上的小氣鬼」,意思是,我們只有在真的非常需要、或是有動力的狀況下,才會真正仔細考慮某一件事情。

根據康乃爾大學神經科學家瓦萊麗・雷納(Valerie Reyna)提出的「模糊軌跡理論」(fuzzy-trace theory),當我們的大腦接收一條資訊時,會有以下兩種處理方式:

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圖/ xFrame

第一種是,在大腦中的某個區域,我們會一字不差地記下對方說了什麼。

第二種是,在大腦的另一個區域,我們會同時理解並記下聽到的重點(就如同理論的名字一樣,我們對實際的訊息進行「模糊化」)。

雖然剛收到這條資訊時,我們會同時記住細節和擷取後的重點,但隨著時間流逝,逐字的細節會逐漸消失,留下來的是我們自行整理後的重點。這意味著,你的老闆只會記得你提出的重點,而不是你如何提出,或是你所說的一字一句,因此,比起琢磨用字遣詞,清楚地表達想法才是最重要的。

2. 當面談更有效

回想一下,當我們想要說服某人做某件事時,通常會如何開始?是打電話、發email、傳訊息?還是直接走進對方的辦公室?

從表面上看,如果預期一項提議可能會被拒絕,email似乎是最好的選項,可以減少尷尬感。但事實上,就如同你想避開「當場遭拒」那種尷尬的心情一樣,對對方來說,「當面拒絕別人」也不好受,而email反而給了對方一條簡單的出路,可以更輕易地拒絕你。博恩斯認為,最有效率的策略還是當面談——而這項簡單的做法卻時常被大家忽略。

3. 提升你的自信

博恩斯近期的另一項研究顯示,當我們試圖向別人闡述自己的想法時,常常會變得沒有自信。

自信低落的影響不見得都是壞事,但可能會讓我們做許多不必要的白工,並且太過在意別人的意見,也就更難說服別人相信自己。

提升自信有許多方法,不論你覺得自己在對方心中的印象如何,都應該把這個形象想得更好一點;而不管你預期會得到怎樣鋪天蓋地的否決,都應該把它想得再更少一些。

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #職場
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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