邁向與病毒共存、逾4成企業認為防疫變更難!這3招對抗疫情焦慮
邁向與病毒共存、逾4成企業認為防疫變更難!這3招對抗疫情焦慮

疫情延燒,職場好焦慮!104玩數據調查,41.9%的企業認為,今年「新台灣模式」防疫與去年三級警戒相比更加困難,主因為:確診病歷暴增、員工染疫風險增加、難以確認員工是否與確診者密切接觸、及快篩難買難確認員工是否染疫;當員工確診,47.9%企業仍全員進班。

104玩數據5/6至5/9以網路問卷訪查966名企業人資與用人主管,了解企業面對新一波疫情的防疫作為,並比較去年三級警戒,在95%的信心水準下,估計誤差為±3.15%。結果如下:

觀察一:當員工確診 47.9%企業維持正常進班最多

104玩數據發現,防疫政策從去年三級警戒的清零轉為共存,多數企業也以不影響營運為最優先考量。當員工確診,企業進班的五大模式以「除了確診者之外,其餘員工正常上班」佔25.5%最多,其次是「啟動快篩,陰性全員正常上班佔」22.4%,合計47.9%企業「以全員正常進班」為多。排第三到第五分別是:密切接觸者(如主管&同事)居家辦公17.5%、分流上班9.7%、同辦公空間同仁居家辦公9.3%,縮減正常上班的人力。

企業五大進班模式
圖/ 104玩數據提供

觀察二:與疫共存!今年企業進班比例高於去年 

不論員工是否確診,今年和去年相比,「正常進班」的企業比例54.7%、高於去年的36.1%,「分流上班」15.7%、「全員WFH」3.6%,都低於去年的37.7%、11%。企業因應疫情同時呈現不影響原本工作「與疫共存」。

企業進班模式
圖/ 104玩數據提供

 

觀察三:41.9%企業認為今年防疫比去年難

  
104玩數據調查,合計41.9%的企業認為今年防疫比去年更困難,難在病例暴增、員工染疫風險增加73.3%,難以追蹤員工是否與確診者密切接觸有61.5%、快篩試劑難買難以確認員工是否染疫有51.7%。
另有31.1%的企業覺得今年防疫難度和去年差不多,26.7%覺得今年比去年簡單。

企業因應三級警戒感應程度
圖/ 104玩數據提供

當確診數持續飆高,週圍同事親友一一淪陷,職場也出現集體焦慮!心理學博士--104人力銀行社會企業處副總經理王榮春提出三大建議:

  1. 如果自己確診或家人確診:請建立自己不是犯錯者的心態、不要太自責,畢竟目前環境染疫風險較高,「錯的不是你」,透過公司管道通報,啟動後續因應,不說才是害群之馬,以正面心態面對確診。

  2. 如果同事確診:公司生產力可能受影響,主管應主動調整確診同事的工作內容,從「個人導向」暫時調整為「部門導向」,減輕確診同事的壓力,減降代理同事的新增負擔,同時啟動人道關懷、或發動部門同事擔任小天使主動關心,提供確診同事安定感,未來若有其他同事再確診也能減輕全部門的身心壓力。

  3. 與變動共舞:把變動的狀況視為工作任務的其中一項,危機當轉機,培養應變思考能力。居家辦公時可將工作地點、時間與平時做區隔,並與家人說明時間的安排,建立儀式感增進工作效率。

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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關鍵字: #職場
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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