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Practical guides for a Hong Kong career

Curated writing from operators, recruiters, and HR leaders — written for people building real careers in HK.

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公司裁員潮下,一個被低估的能力:個人財務韌性
Advice Columnist

公司裁員潮下,一個被低估的能力:個人財務韌性

近來香港職場氣氛明顯出現變化。銀行、科技公司、零售及專業服務行業陸續傳出裁員、縮編及凍薪消息,部分跨國企業更開始重整亞洲區架構。即使過往被視為「穩定」的行業,也不再代表絕對安全。 政府最近數據顯示, 1月至3月的本地失業率為3.7%,雖然連續兩期下跌,但失業人數反升至13.66萬人。招聘市場增長似已明顯放慢,不少企業對新增人手變得審慎。 市場開始意識到:今天職場最大的風險,未必只是「失業」,而是很多人即使收入不低,當收入突然中斷時,仍然缺乏足夠緩衝能力。這種能力,近年在海外開始有一個很重要的概念——「財務韌性(Financial Resilience)」。它不是單純指你賺多少,而是當環境突然改變時,你的財務是否仍然撐得住。 高收入不等於高安全感 不少人以為,月薪高、公司大、職位穩定,就代表財務安全。但現實往往剛好相反。近年接觸不少中高層管理人員及專業人士,會發現一個共通現象:收入不低,但現金流壓力同樣很高。 供樓、子女教育、家庭開支,再加上投資市場波動,不少人其實已習慣依賴「每月固定收入」維持整個生活系統。一旦收入突然停止,即使只是三至六個月,壓力已經相當明顯。 問題不一定是「賺不夠」,而是財務結構缺乏緩衝。尤其近年市場波動加劇,更容易放大這種焦慮。以強積金為例,今年3月市場受地緣政治及環球股市影響而急跌,不少人看到帳戶短時間回落便感到不安。雖然4月市場很快反彈,但事件本身已反映:當收入與投資同時受市場影響時,很多人其實沒有想像中穩陣。 財務韌性,不只是「有儲蓄」 很多人把財務安全理解成「戶口有多少錢」,但真正的財務韌性,其實包括幾個層面: 第一,是現金流的緩衝能力。 如果突然失去收入,你能否維持半年、一年基本生活,而毋須急於變賣資產或大幅降低生活質素?這亦是為何不少理財規劃都建議保留至少6至12個月生活開支作緊急儲備。 第二,是收入來源是否過度單一。 現代職場變化愈來愈快,完全依賴單一公司、單一職位,風險其實比過往更高。近年愈來愈多人開始建立副業、兼職收入或長線投資收入,本質上並非「貪賺更多」,而是希望降低對單一收入來源的依賴。 第三,是資產配置是否足夠平衡。 有些人把大部分資產集中於個別公司股票、單一市場,甚至全部放在現金。當市場或行業出現變化時,風險便容易同時出現。真正穩健的配置,不是完全沒有波動,而是即使市場波動,整體財務仍有能力承受。 真正重要的是保留「選擇權」 我認為,「財務韌性」最核心的意義,其實是保留人生的選擇權。 當市場轉差時,有些人被迫因現金流問題急於接受任何工作;但亦有人因為有足夠緩衝,可以花時間重新選擇方向、進修,甚至等待更適合自己的機會。 兩者最大的分別,不一定是能力,而是財務準備。 過去很多人把職涯安全感建立在公司之上,但未來職場環境愈來愈不確定,真正能帶來安全感的,可能不只是「在哪裡工作」,而是當環境改變時,你是否仍然有能力維持生活節奏與長線規劃。 工作能力當然重要,但在波動年代裡,財務韌性,正逐漸成為另一種被低估的職場能力。

【IT事務所】AI 席捲全球金融業:變革、挑戰與未來展望
Advice Columnist

【IT事務所】AI 席捲全球金融業:變革、挑戰與未來展望

近年來,人工智能(AI)技術,尤其是生成式 AI(GenAI)與代理式 AI(Agentic AI)的爆發性成長,正以驚人的速度重塑全球金融業的運作模式。金融機構已從早期的「實驗與概念驗證階段」邁入「全面擴展」期。AI 不再僅僅是一項新興技術,而是成為全球銀行、保險公司及資產管理機構提升營運效率、優化客戶體驗以及強化風險控管的核心驅動力。 核心應用與全球金融機構案例 AI 在金融業的應用正逐漸滲透至前、中、後台的各個環節。以下是目前最具影響力的幾個核心應用領域,以及包含滙豐、渣打、星展與花旗等國際機構的最新實際案例: 1. 客戶體驗優化與超個人化服務 (Hyper-Personalization) 現代 AI 能夠深度分析客戶的行為模式與財務狀況,提供高度客製化的理財建議與產品服務,從而大幅提升客戶參與度。 2. 營運效率與生成式 AI 賦能 (Operational Efficiency & GenAI) 生成式 AI 正在徹底改變銀行內部的繁瑣流程,從軟體開發到文件處理,大幅釋放了人力資源。 3. 風險管理、防制洗錢與合規 (Risk Management, AML & Compliance) 金融犯罪手法日新月異,AI 成為銀行防堵詐欺與確保合規的最強大武器。 4. 貿易融資與自動化交易 (Trade Finance & Automated Trading) 新興趨勢:代理式 AI (Agentic AI) 的崛起 有別於過去單純「回答問題」的生成式 AI,當前的重大突破在於 代理式 AI (Agentic AI)。這類 AI 系統不僅能提供資訊,還能「代表」人類員工自動執行跨系統的複雜任務。例如,在合規性檢查中,AI 代理可以自動調閱客戶資料、比對反洗錢(AML)資料庫,並自動生成合規報告,讓人力得以集中於更具策略性的決策工作。 […]

AI 搶走你的飯碗?還是幫你升職?打工仔必讀的 3 個應變策略
Advice Columnist

AI 搶走你的飯碗?還是幫你升職?打工仔必讀的 3 個應變策略

你有沒有這種感覺:工作愈來愈難做,但又說不清楚哪裡出了問題? 最近和不少打工仔傾談,發現大家都有一個共同的焦慮——「公司開始用 AI 處理我以前做的工作,我還有用嗎?」 「老闆說要『轉型』,但我根本不知道從何入手。」 「努力工作多年,但感覺原地踏步,看不到出路。」 這種感覺,有個名是:AI 時代的窮忙陷阱。 為什麼努力工作,卻感覺愈來愈被動?問題不在於你不夠努力,而在於遊戲規則已經改變了。 過去,職場的成功方程式很簡單: 讀好書 → 找份好工 → 努力做 → 等升職。 但在 AI 時代,這條方程式已經失效了。 AI 可以在幾秒內完成你花幾小時才能做到的工作——整理報告、分析數據、撰寫文案、客服回覆。 那些依靠「執行」來換取薪水的工作,正在快速地消失或被壓縮了。真正能在 AI 時代站穩陣腳的人,靠的不是執行力,而是「造局力」——主動設計自己的職涯方向,而不是被動等待安排。 3 個 AI 時代打工仔的應變策略 策略一:認清自己的「不可取代價值」 AI 最難取代的,是人的深度同理心、複雜判斷、跨領域創意和真實人際關係。問問自己:在你的工作中,哪些部分是需要「人情味」、「靈活判斷」或「建立信任」的?那些,才是你真正的護城河。 策略二:從「執行者」升級為「設計者」 執行者問:「這件事怎麼做?」 設計者問:「這件事為什麼要做?有沒有更好的方法?」 AI 時代,懂得提問、懂得設計流程、懂得整合資源的人,比只懂執行的人更有價值。 每天花 15 分鐘思考:「我今天做的事,有沒有更聰明的做法?」 策略三:主動建立你的「個人品牌」 在資訊爆炸的時代,「被看見」比「努力工作」更重要。 你的專業知識、你解決問題的方式、你的獨特觀點——這些都是你的個人品牌資產。開始在 LinkedIn 分享你的見解,在公司內部主動提案,讓別人知道你的存在和價值。 免費索取《AI 時代打工仔應變秘笈》 賽諾思戰略洞見有限公司(Synapse Strategic Insights)現正為 CPJobs 讀者提供免費電子版 《AI 時代打工仔應變秘笈》,內容包括: •✦ […]

【IT事務所】取得平衡:人工智能發展與環境永續的雙贏之道
Advice Columnist

【IT事務所】取得平衡:人工智能發展與環境永續的雙贏之道

隨著生成式人工智能(Generative AI)和大型語言模型(LLM)的迅速崛起,這股科技浪潮正以前所未有的速度改變世界,並大幅提升各行各業的生產力。然而,這種技術躍進背後卻隱藏著龐大的隱憂。AI 模型的訓練與運行需要依賴極高的運算能力,進而消耗海量的電力與水資源。如何在 AI 的蓬勃發展與地球的永續發展(Sustainability)之間取得平衡,已成為當今科技界、企業與各國政府亟需共同面對的重要課題。 AI 發展面臨的永續挑戰 要訓練一個先進的 AI 模型,通常需要數萬顆高階 GPU 連續運作數週甚至數月。這不僅會產生龐大的碳足跡(Carbon Footprint),資料中心(Data Center)為了防止伺服器過熱,其冷卻系統也需要消耗大量的淡水資源。客觀而言,如果 AI 產業不改變其能源消耗模式,將對全球減碳目標與氣候變遷帶來嚴峻的考驗。 實現平衡的核心策略 要打破 AI 發展與環境保護之間的零和遊戲,我們可以從幾個主要維度著手。首先是發展所謂的「綠色 AI」(Green AI)。有別於只追求性能而忽略能耗的模式,綠色 AI 提倡在設計和訓練模型時,將「能效」納入核心考量。透過優化演算法、開發輕量化模型(Small Language Models, SLMs)以及減少不必要的參數運算,業界能夠在不大幅犧牲準確度的前提下,顯著降低運算成本與整體碳排放。 其次,全面導入再生能源是不可或缺的環節。科技巨頭與雲端服務供應商應加速推動其資料中心採用太陽能、風能或地熱能等百分之百的潔淨能源,從源頭切斷 AI 運算對化石燃料的依賴。與此同時,硬體架構與冷卻技術的創新也扮演著關鍵角色。業界正積極研發低功耗、高效率的 AI 專用晶片,並大規模探索液體冷卻(Liquid Cooling)或沉浸式冷卻技術,以取代傳統耗電的空調系統,藉此大幅提升資料中心的能源使用效率(PUE)。 最後,也是最具潛力的一環,便是實現「以 AI 促進永續」(AI for Sustainability)。這意味著將 AI 技術本身轉化為解決環境問題的利器。透過利用 AI 進行精準的氣候預測、優化智慧電網調度、追蹤跨國供應鏈的碳排放,甚至協助研發新型環保材料,我們能確保 AI 為社會帶來的正面效益,遠遠大於其所消耗的自然資源。 成功實踐的業界案例 目前,許多領先的科技公司與國際組織已經在 AI 與永續的平衡上取得了顯著的成果,展現了科技與環保並行的可能性。 以 Google 為例,該公司利用旗下的 DeepMind AI 系統來精準預測與控制自家資料中心的冷卻需求。這套 AI […]

【職場 Hacker】高處不勝寒,領導者的孤獨
Advice Columnist

【職場 Hacker】高處不勝寒,領導者的孤獨

以下故事,純屬虛構,如有雷同,實屬巧合 David 的深夜 David 是一家科技公司的副總裁,45 歲,管理著 200 人的團隊。在外人眼裡,他是成功的典範:高薪、高位、高影響力。 但那天深夜,David 坐在辦公室裡,看著窗外的城市燈火,突然感到一陣深深的孤獨。 那天下午,他做了一個艱難的決定:關閉一個虧損的產品線,裁員 30 人。這是公司生存的必要決策,但他知道,這 30 個人,背後是 30 個家庭。 會議結束後,他的助理告訴他:「David,有幾位被裁員的同事想見你。」David 拒絕了。不是因為他不想見,而是因為他不知道該說什麼。 那天晚上,他想找人傾計,但他發現,,他找不到可以傾訴的人。他不能跟下屬說,因為他需要維持領導者的形象;他不能跟老闆說,因為老闆會覺得他軟弱;他不能跟家人說,因為家人不理解他的工作。 David 突然意識到:當你爬得越高,你就越孤獨。 他回想起 10 年前,,他還是一個中層主管時,有很多同事可以一起吃飯、傾計、抱怨。但現在,他是副總裁,所有人都對他保持距離。他的話語有份量,,他的決策影響著很多人,但他也失去了真誠的交流。 David 問自己:這就是我想要的成功嗎? 為什麼領導者會孤獨 第二天,David 約了一位在企業做了 20 年 CEO 的前輩飲咖啡。前輩聽完他的困惑,沉默了一陣,說:「David,歡迎來到領導者的真實世界。孤獨,是領導者的宿命。」 前輩分享了他的經驗。他說,領導者之所以孤獨,是因為三個結構性原因: 第一個原因:資訊不對稱 當你成為領導者,你掌握的資訊比別人多,你看到的問題比別人深,你承擔的責任比別人重。但你不能把所有資訊都告訴別人,因為有些資訊是機密的、敏感的、不適合公開的。 前輩說,他曾經面臨公司被收購的決策。他知道這個決策會影響所有員工的未來,但他不能提前告訴任何人,因為這會引起恐慌。那段時間,他每天都承受著巨大的壓力,但他只能一個人扛著。 「記住」前輩說,「資訊不對稱,是領導者孤獨的根源。」 第二個原因:角色衝突 當你成為領導者,你需要同時扮演多個角色:你是下屬的老闆,也是他們的導師;你是公司的代表,也是員工的代言人;你是決策者,也是執行者。這些角色有時會衝突,讓你左右為難。 前輩說,他曾經面臨一個兩難選擇:公司需要削減成本,但這意味著要裁掉一些表現不錯的員工。作為 CEO,他需要為公司的生存負責;但作為領導者,他也希望保護員工。最後,他做出了艱難的決定,但他知道,無論怎樣,都會有人受傷。 「記住」前輩說,「角色衝突,是領導者孤獨的常態。」 第三個原因:情感隔離 當你成為領導者,你需要保持一定的距離,因為你的決策會影響很多人。如果你跟下屬太密切,你會很難做出客觀的決策;如果你表現出軟弱,你會失去權威。所以,你需要保持情感上的隔離。 前輩說,他剛成為 CEO 時,也試圖跟所有人保持密切關係。但他很快發現,這樣做會讓他很難做出艱難的決策。後來,他學會了保持距離,但這也意味著,他失去了很多真誠的友誼。 「記住」前輩說,「情感隔離,是領導者孤獨的代價。」 如何面對領導者的孤獨 前輩給了 David 三個具體建議: 第一,接受孤獨,而非逃避。孤獨是領導者的宿命,你無法消除它,但你可以學會與它共處。你需要明白,孤獨不是你的失敗,而是你的角色帶來的必然結果。 […]

【IT事務所】人工智能(AI)如何重塑保險業:從傳統模式到智能化未來的全面革新
Advice Columnist

【IT事務所】人工智能(AI)如何重塑保險業:從傳統模式到智能化未來的全面革新

保險業本質上是一個建立在「數據」與「風險評估」基礎上的行業。過去,保險公司依賴歷史數據與精算師的經驗來制定保費與理賠標準;如今,人工智能(AI)的引入正以前所未有的速度顛覆這個古老的行業。從前端的客戶銷售、產品定價,到後端的核保、理賠處理與防範欺詐,AI 正在推動保險業從「被動理賠」向「主動風險預防」轉型。 以下我們將從四大核心領域,探討 AI 對保險業的具體影響,並透過實際案例來解析這些變革。 1. 產品定價與智能核保:走向「千人千面」的個性化保險 傳統保險的定價通常基於廣泛的人口統計數據(如年齡、性別、職業),這往往導致低風險客戶變相補貼高風險客戶。AI 結合物聯網(IoT)大數據,讓保險公司能夠針對個人行為進行動態、精準的定價。 2. 顛覆性的理賠體驗:極速、自動化的視覺辨識 理賠是保險服務中最關鍵的「真實考驗(Moment of Truth)」。傳統理賠流程繁瑣,需要人工查勘、定損、審核,耗時數天甚至數週。AI 的電腦視覺(Computer Vision)與自然語言處理(NLP)技術正在將理賠時間縮短至幾分鐘甚至幾秒鐘。 3. 全天候的客戶服務與銷售優化 生成式 AI(Generative AI)和智能虛擬助手的普及,讓保險公司能夠以極低的成本提供 24/7 的高質量客戶服務,同時優化銷售流程。 4. 強化防範欺詐(Fraud Detection)與風險控管 保險欺詐每年給全球保險業帶來數百億美元的損失。傳統的防欺詐主要依賴人工審查和簡單的規則設定,難以揪出複雜的集團式犯罪。AI 的機器學習(Machine Learning)與網絡圖譜分析(Network Graph Analysis)技術在此展現了強大威力。 總結與未來挑戰 AI 對保險業的影響是全面且深遠的,它將保險從一種「事後補償」的金融工具,逐漸轉變為一種「事前預防與日常管理」的服務。 然而,這場轉型也伴隨著不可忽視的挑戰。例如:數據隱私問題(客戶是否願意分享無死角的個人健康與駕駛數據?)、算法偏見(AI 是否會對某些弱勢群體給出不公平的高昂定價?),以及法規遵循的壓力。未來,保險公司如何在善用 AI 提升效率的同時,兼顧科技倫理與資訊安全,將是決定其能否在智能時代勝出的關鍵。

財務專業人士的全面健康與動能管理
Advice Columnist

財務專業人士的全面健康與動能管理

在節奏快速的數位時代,財務專業人士平日工作忙碌,長時間以坐的姿勢盯着屏幕,卻忽略久坐對身體帶來的壓力和長遠的健康風險。久坐不但會減慢新陳代謝,更增加患上慢性疾病的風險。CIMA 香港希望大家在專注事業發展的同時,也能好好照顧自己的身心健康。因此,除了專業的 CPD Seminar 外,亦積極舉辦多種不同類型的活動,包括適合不同運動程度的運動工作坊、輕鬆寫意的行山活動,緊貼時尚流行的匹克球,放鬆身心的頌頌缽療癒,以及充滿挑戰性的 毅行者訓練,提醒會員在忙碌工作之餘,別忘了動一動,為身心「充下電」。 CIMA特許管理會計師公會香港及新興市場事務總監周春華表示,「這些以運動為目標的活動有別於一貫以專業進修為主的工作坊,而是從關注身體健康出發,鼓勵大家勇於踏出第一步,一齊為健康加分。我相信每一次的嘗試,都是邁向更健康生活的一步。透過不同活動,會員之間不但可以交流工作與生活點滴,亦能舒緩壓力、互相鼓勵,在輕鬆愉快的氣氛中建立恆常運動的習慣,為長期身心健康打好基礎。」有參與活動的會員分享,平日工作節奏緊湊,很容易忽略運動的重要性。這次透過 CIMA 香港舉辦的活動,讓大家在沒有壓力的情況下重新動起來。「活動氣氛好輕鬆,大家一邊做運動,一邊交流工作同生活點滴,感覺多咗好多朋友。又可以傾工作,又可以鼓勵我呢啲平時少運動嘅人踏出第一步。萬事起頭難,好多謝 CIMA 陪我開始第一步!」亦有會員表示,活動不但有助紓緩工作壓力,更讓他們認識了一班志同道合的朋友,提升了持續運動的動力。

【職場 Hacker】如何管理比你資深的下屬?
Advice Columnist

【職場 Hacker】如何管理比你資深的下屬?

以下故事,純屬虛構,如有雷同,實屬巧合。 Alex 晉升為產品經理後,遇到了一個新挑戰:他的團隊裡有一位比他資深 10 年的顧問 Richard。 「Kenneth,我不知道如何管理 Richard」Alex 說。「他比我資深,我該怎麼辦?」 三個核心策略 我給 Alex 三個策略: 策略 1:尊重專業,善用經驗 第一步是尊重 Richard 的專業。我告訴 Alex:「Richard 有 15 年經驗,他的專業知識是你的資產,不是威脅。」 Alex 開始這樣做:  – 在專業問題上,主動請教 Richard  – 在團隊會議上,讓 Richard 分享他的經驗  – 在重要決策前,徵詢 Richard 的意見 Richard 感受到被尊重,開始更積極地支持 Alex。 策略 2:明確角色,設定邊界 第二步是明確角色。我問 Alex:「你和 Richard 的角色分工清楚嗎?」 Alex 說:「不清楚。有時候他會越過我直接做決定。」 我幫他設定邊界:  – Alex 的角色:制定產品方向、協調資源、做最終決策  – Richard 的角色:提供專業建議、執行專案、指導團隊 當角色清楚後,衝突便減少了。 策略 […]

人工智能重塑建築運維:機遇與挑戰並存
Industry Stories

人工智能重塑建築運維:機遇與挑戰並存

建築運維(Building Operation & Maintenance)一直是一項低調而關鍵的專業領域,對城市運作與可持續發展發揮着舉足輕重的作用。在香港,高密度城市形態令建築成為能源使用的核心,建築物用電量約佔全港總用電量九成,相關電力消耗所產生的碳排放亦超過六成,反映建築運維在節能減碳中的巨大潛力與責任。(cnsd.gov.hk) 為在維持舒適、安全室內環境的同時,積極回應氣候變化與減碳目標,人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術正為建築運維注入嶄新動力。透過結合機器學習(Machine Learning)、物聯網(Internet of Things, IoT)及數字分身(Digital Twin),建築不再只是被動運作的空間,而是能夠即時感知、主動分析並持續優化的智慧系統,協助業界提升能源效益、優化營運管理,並推動香港邁向更智慧、更可持續的建築未來。 AI如何讓建築「更智慧」? 試想一棟配備物聯網技術的甲級寫字樓,猶如佩戴了智能手環,透過各類傳感器即時掌握建築機電設備及室內環境的運行狀況。結合機器學習分析,系統能持續洞察設備性能趨勢,提前識別保養需求,並提供精準的維修建議。這不僅有助維持建築長期高效及穩定運作,更能優化資源配置,提升管理效能,讓建築運行更具前瞻性與可持續性。 AI 賦能的數字分身建築能源管理系統,正成為提升建築能源效益的關鍵工具。以中央空調系統為例,透過人工智能對建築運行相關的大數據進行即時分析,系統可綜合考量室外溫濕度、日照強度、室內人流及使用模式等多項因素,動態優化空調運行參數。在確保室內環境舒適與健康的同時,整體用電量可有效降低約 15% 至 20%,兼顧節能效益與營運表現。 三大難題待破解 在實際營運中,建築項目往往同時採用多套獨立系統,各自承載不同功能與數據。建築資訊模型(Building Information Modelling, BIM)多由專用設計平台管理,設備保養與運行記錄分散於不同文件系統,而各類感測器數據則存放於不同供應商的專屬平台之中。數據分散與標準不一,令整體建築運維資訊難以互通與整合。 同時,數據完整性、準確性及一致性亦有待提升,為人工智能進行有效分析與學習帶來實際挑戰。如何建立統一數據架構、提升數據質量,並打通系統之間的資訊壁壘,已成為推動智慧建築與 AI 應用落地的關鍵課題,也為業界的數碼轉型帶來新的發展空間。 在實際應用中,當人工智能系統建議調整冷氣運行設定以提升能源效益時,設施管理人員未必能即時採納相關建議。關鍵原因在於,不少現行 AI 模型的決策機制較為複雜,其運算與推論過程對使用者而言難以直觀理解,導致決策依據欠缺透明度。如何提升模型的可解釋性,讓管理人員清楚掌握系統建議背後的邏輯與影響,正是推動 AI 在建築運維中廣泛應用的重要課題。 在建築運維實務中,前線人員長期累積了寶貴的專業經驗,並熟悉以人工調校及傳統流程確保設施穩定運作。隨着智慧建築與人工智能技術的發展,業界正迎來新的工作模式。香港的設施管理人員可透過持續學習與技能提升,逐步掌握 AI 驅動的運維工具,將專業經驗與數碼技術相結合,進一步提升運維效率、決策質素及整體管理水平。 未來路向 開發跨平台的數據融合框架,整合設計圖紙、維護日誌及感測器數據等多元資訊,使人工智能能在不同系統與資料來源之間實現「無縫協同」,建立統一的資訊視圖,從而支援更全面、更精準的分析與決策。 推動研發具備高度可解釋性的人工智能系統,以清晰呈現分析邏輯與運算過程,並為關鍵決策提供可追溯、可驗證的依據,有助提升使用者信任度,強化決策透明度,從而促進 AI 在建築運維及管理層面的穩健應用。 透過開發專為建築行業設計的智能終端,例如具備行業知識的大型語言模型,可有效降低人工智能工具的使用門檻,讓前線及管理人員更直觀地應用 AI 於日常運維與決策。同時,配合系統化培訓與實務應用,加快培育兼具工程專業與數碼能力的複合型人才,將有助推動人工智能在建築行業的全面落地與可持續發展。 透過革新建築運維的專業實踐與技術應用,城市中的建築群正逐步由靜態的結構體,轉化為具備感知、分析與回應能力的智慧系統。這不僅重塑建築與城市的運作方式,更為可持續發展注入新的動力。我們期望實現一個共同願景:讓建築不再只是承載生活的空間,而是能與城市、與人共同演進,促進環境友善、生活舒適與社會共融,攜手構建更綠色、更宜居的未來城市。 由香港工程師學會屋宇裝備分部肖賦教授、工程師提供

【職場心理學】你唔係唔夠努力——你係一個人同時扛住層樓、個仔女、老豆媽媽同份工
Advice Columnist

【職場心理學】你唔係唔夠努力——你係一個人同時扛住層樓、個仔女、老豆媽媽同份工

五點半,鬧鐘響。 你唔係自然醒,係身體知道再唔起就遲。替細路執書包整早餐、送去學校、轉幾轉車返工;趕開會、應付上司、處理下屬;lunch係十五分鐘解決、唔敢準時走怕俾人話唔拼搏。五點幾衝去學校接放學、回家煮飯或者叫外賣、check功課、哄孩子睡覺。 然後你記起:老媽上個星期話膝蓋痛,你仲未幫佢book覆診。老豆問咗你三次MPF點運作,你都未有時間搞。仲有層樓,按揭還差十七年。 坐落梳化嗰刻,已經係十一點。 你唔係唔想休息——你係連發呆的時間都冇。 最近喺家長班,我遇到唔少八十後九十後,佢哋唔係能力唔夠,係成日覺得自己「唔夠用」。但係聽完佢哋講一日嘅行程之後,我心諗:換咗係我,我撐唔撐得住? 你以為係自己時間管理唔好、唔夠堅強?唔係嘅。喺心理學入面,呢個叫「角色超載」(Role Overload)——當一個人同時被要求扮演太多不同角色,而每個角色都需要全力投入,身心嘅崩潰係必然嘅,唔係你選擇唔夠勇(Kahn et al., 1964)。 八十後九十後係香港史上最夾心嘅一代:趕上層層疊疊嘅樓市、獨力承擔長者照顧、湊細路讀書成本越嚟越高,仲要面對職場天花板越嚟越低。你一個人扛住嘅重量,係本來需要整個社會安全網去分擔嘅。 就好似一個人喺旺角站趕緊轉車,左手抱住小朋友、右手拎住兩袋餸、頭上仲要撐住把遮——唔係你唔夠厲害,係你根本唔需要一個人扛呢一切。 研究指出,長期扮演多重角色而缺乏喘息空間,容易令人出現「同理心疲勞」(Compassion Fatigue)——付出越多,反而越容易對身邊人失去耐性,然後你仲要自責(Figley, 1995)。 打破呢個循環,有一個最簡單但最難做到嘅動作:學識開口。今個星期,對另一半說一句:「我最近好攰,我想你幫我分擔一樣嘢。」唔係抱怨,係用「我訊息」(I-Message)清楚告訴對方你需要乜——唔指責,唔比較,只係讓對方知道你嘅狀態。 你唔係唔夠好。你係被要求一個人做唔可能嘅事。 今晚,如果你又係最後一個熄燈嗰個——先唔好再list明日要做嘅事。只係深呼吸,輕輕對自己說:「我今日已經做咗好多。」 參考資料Kahn, R. L., Wolfe, D. M., Quinn, R. P., Snoek, J. D., & Rosenthal, R. A. (1964). Organizational stress: Studies in role conflict and ambiguity. Wiley.Figley, C. R. (1995). Compassion fatigue as secondary traumatic stress disorder. […]

【職場心理學】試用期未過就想辭職——你唔係廢,可能係間公司真係出咗問題
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【職場心理學】試用期未過就想辭職——你唔係廢,可能係間公司真係出咗問題

搵到第一份工,係興奮嘅。 CV改咗幾十次,面試前一晚練習到第二朝,入職嗰日特登早起、買件新衫、預備好心情。你心諗:终於有工開。 但係三個月之後,啲嘢開始唔對路。 工作群組晚上十點幾send緊message,標記你,話「份報表你跟進一下」;上司當住同事面話你:「讀咗咁多年書,呢樣嘢都整唔掂?」;HR面試時話「我哋係大家庭文化」,但係OT唔補水,連年假都要好小心先敢攞。某日你鼓起勇氣提意見,上司望你一眼:「你入職幾耐先?」 你坐落去張辦公室椅,突然什麼都不想動。 你開始問自己:係咪我真係唔夠捱得?係咪而家所有人都話年輕人唔捱得,所以係我有問題? 有時喺輔導工作中,我見到唔少二十出頭的年輕人,用幾乎聽唔到嘅聲音問我:「係唔係我太嬌生慣養?」 每次我都想話佢聽:唔係。 你以為撐唔住係你個人有問題?唔係嘅。喺心理學入面,一個健康嘅工作環境,需要有「心理安全感」(Psychological Safety)——即係一個人可以提問、犯錯、表達不同意見,而唔使擔心被羞辱或者被邊緣化(Edmondson, 1999)。當呢種基本嘅安全感長期缺失,人嘅自信與動力係會慢慢蒸發嘅——然後你開始以為,係自己嘅問題。 唔係你廢。係你身處嘅環境令你相信你廢。呢兩件事,有天淵之別。 就好似你第一日去健身房,教練話:「今日直接舉一百公斤。舉唔到代表你唔夠努力。」——唔係你體能有問題,係根本冇人幫你建立基礎,然後將失敗歸咎於你。 想識別一個職場係咪真係有問題,停一停,問自己兩件事:「我係累,定係越嚟越覺得自己冇用?」「係某幾件事令我唔開心,定係成個環境令我唔安全?」前者係你需要休息的信號;後者係環境出問題的信號。 唔係每份工都值得你用健康去換。 今晚返到屋企,唔需要即刻決定留定走。只係靜靜問自己一句:「嗰份對工作最初嘅熱情,仲喺唔喺度?」 你嘅感受,從來唔係太敏感。你嘅不安,值得被認真對待。 參考資料Edmondson, A. C. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350–383.