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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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。

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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。」

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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。

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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。

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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。

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