對老闆安靜離職後,Z世代對同事也「安靜藏私」?暗藏哪些職場問題?
對老闆安靜離職後,Z世代對同事也「安靜藏私」?暗藏哪些職場問題?

你聽過「安靜離職」(quiet quitting)嗎?這個名詞前陣子在歐美暴紅,指的並不是真的辭職,而是從工作中的「責任感和成就感」當中辭職,不再追求上進、只求份內職務的完成。而最近又出現了相近的詞彙──「安靜藏私」(quiet constraint),開始被認為是影響企業生產力的趨勢之一,但這也跟著反應了現代職場逐漸浮現的問題。

「安靜藏私」是由美國教育內容團隊Kahoot所提出的, 指的是某些員工選擇在工作中保留自己所知道的專業知識,不與同事分享 。換句話說,就是在團隊當中不把自己所知所學貢獻給團隊,而是帶有保留。究竟為什麼會有這個新趨勢的出現呢?

Z世代是安靜藏私的主要族群,他們在想什麼?

根據Kahoot的工作場所文化報告,58%的員工承認,自己可能有會讓同事們獲益的知識或資訊,但沒有與他們分享。報告還顯示,Z世代是這種不分享知識的主要族群,占了77%。(根據Pew Research的定義,Z世代的定義是1997年至2012年之間出生的人)而與女性(57%)相比,更多男性(63%)表示他們在工作中掌握資訊,並且更有可能不願意分享(男性為27%,女性16%)。

其中,有26%承認不分享資訊的人表示,這是因為他們沒有被要求分享資訊,而23%的人表示,是因為他們的雇主沒有給他們發揮的管道或時機。Kahoot 的副總經理James Micklethwait表示,這個結果相當令人驚訝,或許應該鼓勵雇主培養「允許參與」和「知識共享」的文化。

「這項研究最讓我們感到驚訝的是,多少有價值的專業職員就在辦公室,但卻沒有發揮他們的專長,」Micklethwait說。

Z世代Young people
調查指出,Z世代是最沒有「職場參與感」的族群。

在報告中,令人注目的其他統計數據還有:Z世代是最沒有「職場參與感」的,其中29%的人表示,他們在精神上「登出」了虛擬會議,是因為他們覺得與同事之間沒有連結。

分工專業化、遠距辦公,同僚之間容易脫節

職場專家表示,隨著越來越多公司安排遠距辦公、或是混合辦公,團隊內部需要創造更多精誠合作來提高效益。「由於科技不斷進步,許多企業生態系統變得越來越複雜,因此工作崗位變得更加專業化,」Kahoot的發言人Falguni Bhuta這樣說,「再加上分佈式勞動力的興起、以及長期混合和遠程工作模式的建立,很容易讓團隊和個人員工彼此脫節。

因此,Bhuta認為,當團隊成員沒有充分合作,並共享專業和資訊時,就會對團隊效率和生產力造成嚴重損害。進而導致協調不力和缺乏一致性,還會減少有效合作時產生的創造力、新想法和解決問題的潛力。

「當人們關注的是自己,而不是團隊和整個公司時,很難擁有一個健康的團隊,」心理治療師Amy Morin這樣說。工作場所文化專家John Coleman則認為,「安靜藏私」行為會損害公司與個人的聲譽,甚至可能被稱為「不道德」和「有毒」。

Coleman表示,在公司層面,安靜藏私之類的有害行為可能對公司文化產生「腐蝕性」。職員彼此互相隱藏有用的資訊,會讓員工感覺在彼此競爭,且可能會使員工更專注於「狹隘、短期的職位升遷」,而不是整體企業的更大使命。相對地,對員工來說也是一個糟糕的策略,長期下來可能會導致聲譽不佳和職業關係不佳。

有毒的職場「安靜藏私」文化,該如何解?

儘管發現了這些驚人的統計數據,但報告中仍指出,員工非常渴望在工作場所重新參與和重新建立連結。事實上,為了更加投入工作,47%的員工表示他們願意放棄一部分工資,尤其是Z世代,表示以下幾點可以幫助他們更加投入工作:

  • 少量的友好競爭(59%)
  • 與同事一起腦力激盪(51%)
  • 豐富的互動媒體(38%)

「這些數據為雇主敲響了警鐘,尤其是那些採用混合或完全遠距工作模式的雇主,」Micklethwait說。「很明顯,他們需要創造一種鼓勵專業共享的文化,又要提供引人入勝的方式來做到這一點。」

資料來源:Kahoot!New York PostHRD

責任編輯:錢玉紘

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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
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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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