Z世代眼中10個長輩超NG行為:跟店員爭論、動不動說「我像你這麼大的時候」⋯⋯
Z世代眼中10個長輩超NG行為:跟店員爭論、動不動說「我像你這麼大的時候」⋯⋯

有些行為,在嬰兒潮世代看來是溫暖的關心,在Z世代眼中卻讓人坐立難安。

美國情感生活媒體YourTango認為,以下10種「長輩日常」是Z世代最無法忍受的嬰兒潮世代(Baby Boomers)行為。

1. 跟服務業人員爭論

嬰兒潮世代生活在「顧客至上」的社會氛圍,加上成長於戰後資源匱乏的年代,養成了重視每一分錢的消費觀,認為付錢就應享有相應的服務品質。

然而,注重同理心與勞工權益的Z世代,尤其許多人本身也從事服務業,看到長輩在公開場合對服務人員發脾氣或挑剔時,只會感到極度尷尬與不適。

2. 將過度加班與忠誠度畫上等號

嬰兒潮世代深信「拼命努力工作就會成功」,但如今單靠苦幹未必保證出頭天。相較之下,Z世代面對的是高物價與高房價,他們轉而重視工作與生活的平衡,不願意把自我價值全盤押在工作上。當前輩鼓吹應為工作多奉獻時,Z世代只會認為這是不尊重個人邊界的情緒勒索。

3. 開帶有偏見或粗俗的玩笑

世代之間的用語落差極大。嬰兒潮世代習慣用一些刻板印象開玩笑來活絡氣氛,但聽在對多元性別與社會議題高度敏感的Z世代耳裡,常常帶有歧視意味,顯得冒犯又過時。Z世代在用語上非常謹慎,這類缺乏敏感度的幽默,只會讓場面陷入冰點。

4. 不事先通知的登門拜訪

嬰兒潮世代重視家人情誼,隨性到親朋好友家串門子是再正常不過的事;但重視「個人空間」與心理健康的Z世代,極度抗拒這種突襲式的拜訪。特別是在沒有預先發訊息確認的情況下直接出現在家門口,會讓他們覺得時間與個人隱私受到了侵犯。

5. 給出「沒人問」的建議

長輩們習慣主動給予人生或職涯建議,對他們來說這是一種好意提醒,但在Z世代眼中,很多經驗已不合時宜。未經要求就下指導棋,往往會被年輕人解讀為自大與高高在上。

心理治療師莎拉‧愛普斯坦(Sarah Epstein)指出,未經詢問就給建議,經常是嬰兒潮世代與成年子女關係緊張的常見導火線。

6. 打電話而不是傳訊息

Z世代對於講電話常感到不自在,更偏好文字溝通。在非緊急狀況下直接撥電話,對他們來說是有點冒犯的舉動。

7. 將經濟狀況歸咎於「不夠努力」

在「美國夢」氛圍中長大的嬰兒潮世代,傾向相信努力必有回報,因此容易把經濟弱勢視為個人怠惰的結果。然而,Z世代面對的是通膨與薪資停滯的總體經濟困境,長輩簡化的指責只會顯得脫離現實。

8. 輕視心理健康的重要性

Z世代非常重視心理健康,致力於打破心理疾病的汙名化,勇於建立人際邊界、公開討論焦慮與求助心理諮商;相反的,習慣「咬牙苦撐」的嬰兒潮世代常將這些討論貼上「軟弱」或「玻璃心」的標籤。

9. 動不動就說「我像你這麼大的時候」

這句話或許出於善意,卻讓年輕人覺得自己的處境被輕視。時代背景、科技發展與經濟環境已完全不同,拿數十年前的個人經歷套用於現在,未必真的有幫助。

10. 嚴厲執行職場正裝規定

關於服裝,Z世代更看重穿著的舒適度、自我表達與實用性,無法認同長輩「必須嚴格依照場合框架穿著」的觀念。在他們看來,過於僵化的正裝規定是無意義的表面形式。

YourTango指出,這些衝突的根源無涉對錯,而是成長環境造成的價值觀差異。了解彼此的「地雷區」並尊重個人的心理與社交邊界,才是化解世代溝通尷尬的最佳解藥。

本文出自商業周刊,原文標題為:跟服務人員爭論、打電話而不是傳訊息…Z世代最受不了嬰兒潮的10個尷尬行為

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關鍵字: #Z世代
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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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