逢年過節該送同事、上下屬禮物嗎?有哪些眉角要注意?
逢年過節該送同事、上下屬禮物嗎?有哪些眉角要注意?

每年在農曆新年、中秋端午等傳統節日,都是親友團聚的好日子,企業通常也會選在三節送禮給員工,不管是禮盒或者是現金,都代表著一種祝賀佳節的心意。那麼同事和或者上下屬之間,送禮又有那些眉角呢?

理想情況下,送禮應該是表示感謝,或者告訴同事你真的很喜歡和他們一起工作,人力資源公司 Adecco 人資副總裁懷特(Burgette White)告訴《CNBC》:「這件事不該引起任何人的焦慮。」

若想送禮給工作場合中的同事,懷特指出可遵循以下 3 個原則:

1. 時機、價格都很重要

懷特認為,送禮的時間點,絕不可忽視。例如,你在年度績效評估之前送給你的經理一份奢華、昂貴的大禮,可能會被視為企圖行賄,「你可不想讓你的老闆感到尷尬吧。」懷特補充道。

除了時機之外,禮品的貴重程度也要有所分寸。根據招聘公司 Robert Half 的一份報告,人力資源經理建議員工在給老闆或同事的禮物上花費大約 20 美元,若花費超過這個數字可能會讓人覺得你試圖用奢侈品賄賂他們。

俗話說:「禮輕情意重」,禮品過於貴重,不只會讓對方有心理壓力,還會給對方回禮造成一定的經濟負擔,「每個人都有不同的財務舒適度,你要尊重這一點。」懷特說,懂得拿捏禮物價值的分寸,讓雙方都能享受到春節禮物的喜慶。

2. 送禮順便展現你的「貼心」

軟體供應商 Celonis 人資長海因茲(André Heinz)認為,節日送禮是一個可以營造歸屬感、表達友情的有效方法。

舉例來說,他在一次與同事的晚餐聚會上,於每個人的盤子上留下一張手寫的卡片,上面描寫了他對他們工作上的讚美以及欣賞他們的原因。他建議,禮物不一定要很貴重,但是如果能夠發自內心,或者來自日常的觀察,將會非常加分。

除了手寫卡片之外,親手做的甜點,同事喜歡的咖啡店的禮品卡,或者以同事名字項慈善機構捐款,都可以是貼心禮物的形式。

海因茲補充,送禮時要避免贈送可能帶有性、政治或宗教色彩的禮物,也不要輕易送惡作劇禮物,有可能會不小心冒犯到他人。

3. 多問問同事,了解公司傳統

懷特表示,不要因為節日送禮而感到壓力,對一些企業來說,或許是傳統,但卻從來不是「必須」。

如果你是一名新進員工,對企業文化尚不熟悉,不妨問問同事前幾年逢年過節,公司裡的人都怎麼互動。有些公司不再單獨贈送禮物,而此採取秘密小天使或者交換禮物的形式,讓送禮變得更有趣。

以台灣人常用的通訊軟體 LINE 為例,去年聖誕節期間推出「多人群組聊天室送禮功能」,用戶只要在群組聊天室打開主選單,點擊「送禮物」、設定禮物數量並選擇禮物後即可送出,群組內符合收禮資格的好友即可領取。當禮物數低於群組人數,符合收禮資格的好友若未於 24 小時內收禮,系統將隨機挑選聊天室裡的其他好友贈送,讓群組送禮就像玩遊戲一樣,充滿樂趣與驚喜,也可以是送同事禮物的好妙招。

本文授權轉載自FC未來商務

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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