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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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