Practical guides for a Hong Kong career

【CV大翻身】零學費攞名牌證書！LVMH免費線上課程2026報名攻略

各位打工仔同 Fresh Grad 注意啦！想喺競爭激烈嘅求職市場脫穎而出，除咗豐富嘅工作經驗，一張有份量嘅證書絕對可以令 HR 眼前一亮。如果你對奢侈品（Luxury）、零售或者市場營銷有興趣，咁就千萬唔可以錯過全球最大奢侈品集團 LVMH 推出嘅「INSIDE LVMH Certificate」免費線上課程！到底呢個課程讀咩？對搵工有咩幫助？幾時截止？即睇以下懶人包！ 咩係「INSIDE LVMH Certificate」？ LVMH 集團（旗下品牌包括 Louis Vuitton、Dior、Sephora 等）每年都會透過官方學習平台推出「INSIDE LVMH」認證課程。呢個計劃旨在讓對奢侈品行業有興趣嘅人才，深入了解集團生態同埋行業基本運作。成個課程係 100% 遙距網上授課，並以英文進行，預計學習時數大約為 30 小時。 課程讀啲咩？ 課程架構非常清晰，涵蓋 4 大單元： 課程每星期會循序漸進解鎖新內容。睇完各路業界領袖、專家同教授嘅教學影片後，參加者需要完成 Final Assessment（最終考核）。只要考獲 70% 或以上 嘅分數，就可以正式獲得官方頒發嘅認證證書！ 點解值得讀？對搵工有咩幫助？ 報名方法及截止日期 心動不如行動！今期嘅報名期限已經開始咗，有興趣嘅朋友記得把握機會： 雖然完成課程唔代表會直接有 Offer，但對於想提升自己職場競爭力嘅你嚟講，絕對係百利而無一害。大家記得 mark 低 Deadline，趁機幫自己張 CV「升級」啦！

【IT事務所】數位經濟與平台經濟：差異與對企業的深遠影響

在當今快速變遷的科技時代，「數位經濟」（Digital Economy）與「平台經濟」（Platform Economy）是兩個常被交替使用的名詞。然而，兩者在經濟學定義與商業運作邏輯上具有顯著的差異。對於企業而言，理解這些差異不僅是理論上的探討，更是擬定未來發展策略、因應市場挑戰的關鍵。 一、 數位經濟與平台經濟的差異 要釐清兩者的差異，我們可以從「宏觀」的經濟型態與「微觀」的商業模式來進行深入探討。 數位經濟是一個廣泛的總體經濟概念，涵蓋了所有依賴數位科技、數據化資訊與網際網路作為關鍵生產要素的經濟活動。它不僅包括純粹的網路產業，也包含了傳統產業的數位化轉型。只要是運用數位科技來提升效率、創造價值的商業行為與經濟體系，都屬於數位經濟的範疇。例如，一家傳統銀行開發了手機應用程式，讓客戶可以在線上完成轉帳與理財，這種利用數位技術提升營運效率的行為，便是數位經濟的典型展現。 相對而言，平台經濟是數位經濟中一個極具顛覆性的特定商業模式。平台本身通常不直接生產商品或提供實體服務，而是作為一個「中介載體」，利用數位基礎設施來媒合雙邊或多邊市場。在價值創造方式上，數位經濟關注技術如何提升生產力，而平台經濟的核心則在於「降低交易成本」與「創造連結」。延續前述的金融例子，如果一家企業建立的是一個P2P網路借貸平台（如LendingClub），它本身不擁有放貸資金，而是純粹媒合有閒置資金的投資人與需要借款的消費者，這就是平台經濟的運作邏輯。 平台經濟最顯著的特徵是「網路效應」（Network Effects）。在這種模式下，平台的價值會隨著使用者數量的增加而呈指數型成長。以叫車服務平台Uber為例，當平台上的司機越多，乘客的等待時間就越短；乘客體驗變好後，會吸引更多乘客使用，進而又吸引更多司機加入以獲取更高收入。這種跨邊網路效應在一般的數位經濟企業中並不一定存在，卻是平台企業爆發性成長的關鍵引擎。 此外，平台經濟徹底顛覆了傳統的所有權概念，轉向「資產輕量化」與「使用權」的共享。傳統的跨國連鎖飯店如希爾頓（Hilton）或萬豪（Marriott）需要耗費鉅資購買土地、興建飯店並雇用大量員工；然而，Airbnb作為全球最大的住宿提供者，本身卻不擁有一間客房。平台企業藉由調動社會上的閒置資源，以極低的邊際成本進行擴張，這是傳統數位轉型企業難以企及的優勢。 二、 平台經濟對企業的影響 平台經濟的崛起，徹底改變了傳統企業的競爭環境、成本結構與消費者期望。其對企業的影響呈現出強烈的雙面性，既帶來了前所未有的全球化機遇，也伴隨著嚴峻的生存與依賴挑戰。 商業模式的重塑與創新 : 平台經濟迫使傳統企業從「線性價值鏈」（即生產、行銷、銷售給終端消費者）轉型為「生態系統」思維。企業不再只是單純地銷售產品，而是轉向提供服務、體驗，甚至自己轉型為平台。例如，全球知名的農業機械製造商約翰迪爾（John Deere）不再只是一間賣牽引機的公司。他們將設備連上網路，建立了一個農業數據平台，讓農夫、種子供應商與軟體開發者可以在平台上共享天氣、土壤與作物數據，成功從傳統硬體製造商轉型為平台生態系的管理者。 降低市場進入門檻與全球化擴張 : 對於新創公司與中小企業而言，平台經濟大幅降低了接觸消費者的門檻。過去，一個在地工匠或獨立設計師若要將產品賣到國外，需要耗費巨資建立實體通路、尋找代理商或建置昂貴的跨國電商網站。如今，透過如Pinkoi、Etsy或Amazon等大型平台，企業可以「隨插即用」這些現成的數位基礎設施與全球金流、物流系統，迅速將商品賣給全世界的用戶。這種便利性讓企業能將資源集中在產品創新與服務優化上。 競爭加劇與「贏者全拿」效應 : 平台經濟高度依賴數據與網路效應，這極易導致「強者恆強」的局面。當一個平台累積了龐大的用戶基數與數據後，其演算法會變得更精準，進一步形成跨越不過的護城河。例如在搜尋引擎領域的Google，或是社群媒體領域的Meta，因為其龐大的網路效應，後進者幾乎無法撼動其地位。這種「贏者全拿」（Winner-takes-all）或寡占的動態，意味著傳統企業若無法加入主流平台生態圈，或在其中找到無可取代的利基市場，將面臨被邊緣化的巨大風險。 高度的平台依賴風險 : 水能載舟，亦能覆舟。當企業過度依賴單一大型平台時，會喪失對定價、客戶數據以及品牌體驗的控制權。例如，許多餐飲業者高度依賴Foodpanda或UberEats等外送平台來獲取訂單，這不僅意味著必須支付高昂的抽成費用，更代表著他們無法掌握顧客的真實聯絡方式與消費輪廓。同樣地，許多依賴Facebook粉絲專頁獲取流量的新聞媒體與電商，只要平台演算法稍作修改，其觸及率與營收便可能面臨雪崩式的下滑。這種高度的依賴風險，是當代企業在擁抱平台時必須謹慎管理的課題。 數據成為核心競爭資產 : 在平台生態中，數據是最有價值的戰略武器。平台企業透過掌握雙邊用戶的行為數據，能進行極度精準的行銷與產品優化。這種資訊不對稱有時會對依賴平台的企業造成威脅。以Amazon為例，平台上累積了無數第三方賣家的銷售數據；當Amazon發現某款商品極度熱銷時，便可能利用這些數據推出自家的「Amazon Basics」自有品牌產品，以更低的價格與更好的搜尋排名與原本的賣家競爭。因此，傳統企業在利用平台的同時，也必須設法建立自己收集第一手數據（First-party data）的渠道，以維持長期的競爭力。 三、 結論 數位經濟為我們勾勒了技術賦能的廣闊藍圖，而平台經濟則是這幅藍圖中最具爆發力與顛覆性的引擎。透過豐富的實際案例可以看出，面對平台經濟的浪潮，現代企業不能僅僅停留在「將現有業務數位化」的階段。企業必須深入理解多邊市場的運作邏輯與網路效應的威力，思考如何巧妙地融入現有的平台生態系，妥善管理依賴風險，甚至在特定的利基領域中構建屬於自己的微型平台，方能在這場沒有邊界的競爭中立於不敗之地。

【職場 Hacker】揭開職場破局的秘密——SMI 框架（下）

上週，我們分享了 SMI 框架的第一層：SCAN 層——如何診斷你的職場現狀。 很多讀者完成了 SCAN 評估，找出了自己的職涯轉型原型。但接下來，大家都問了同一個問題：「我知道問題在哪裡了，但我該怎麼做？」 這就是今天要分享的內容：SMI 框架的第二層和第三層——MAKER 層（如何系統化地行動）和 IMPACT 層（如何驗證成效）。 如果說 SCAN 層是「診斷工具」，那麼 MAKER 層就是「行動引擎」，IMPACT 層就是「成效儀表板」。這三層形成了一個完整的閉環系統。 MAKER 層：五個行動維度 MAKER 層包含五個核心維度，每個維度對應一個子框架： M = Map（路線圖）→ PATH 框架 第一個維度是「路線圖」，幫助你創建清晰、可執行的職涯路線圖。 PATH 框架包含四個要素： – P（Purpose，目的）：定義你的核心目的和價值觀 – A（Aspiration，志向）：設定具體、可衡量的職涯目標 – T（Terrain，地形）：評估環境和識別障礙 – H（Horizon，視野）：擴展視野與邊界，明確長中期方向 A = Allies（人脈班底）→ WEB 框架 第二個維度是「人脈班底」，幫助你建立策略性的支持網絡。 WEB 框架包含三個要素： – W（Who，誰）：識別關鍵利益相關者（燈塔、盟友、倡導者、連結者） – E（Exchange，交換）：定義價值交換和互惠 – B（Bridge，橋樑）：建立跨越不同社交圈的橋樑 K = Kaizen（持續改善）→ […]

【IT事務所】平台經濟再進化：AI 時代下，學生需要重新學習的不只是商業模式

當我們談論人工智能（AI）、電子商務或數碼轉型時，很多人往往聚焦於技術本身，例如大型語言模型（Large Language Models）、雲端運算或生成式人工智能（Generative AI）。然而，真正推動這些科技快速普及的，並非單一技術，而是背後的平台經濟（Platform Economy）。從 Amazon、Apple、Google、Microsoft 到 OpenAI、Meta、騰訊及阿里巴巴，全球最具影響力的企業幾乎都圍繞著平台策略建立競爭優勢。可以說，平台經濟已經不再是一種商業模式，而是一種重新定義市場、創新及價值創造的新經濟秩序。 這種轉變對高等教育帶來深遠影響。今天的大學生若仍然只學習傳統企業管理、供應鏈管理或市場營銷理論，而未能理解平台、生態系統、數據及人工智能之間的互動關係，將難以全面掌握未來商業世界的運作邏輯。因此，平台經濟不應只是商學院的一個章節，而應成為跨學科教育的重要基礎。 平台經濟與共享經濟：相似但並不相同 不少人習慣把平台經濟與共享經濟（Sharing Economy）劃上等號，但事實上，共享經濟只是平台經濟其中一種應用模式。共享經濟的核心理念，是透過數碼平台善用閒置資源，提高資源利用效率。例如 Airbnb 讓住宅業主出租空置房間，Uber 或 Grab 讓車主提供載客服務，共享單車則讓市民短時間租用單車代步。這些平台都是透過共享原本未被充分利用的資產，創造新的經濟價值; 然而，平台經濟的範圍遠較共享經濟廣泛。Apple App Store 並沒有共享任何資源，它建立的是一個連接全球開發者與數十億 iPhone 用戶的應用程式生態系統；YouTube 並非內容製作者，但成功打造全球最大的影片創作平台；Amazon Marketplace 亦不是所有商品的生產商，而是透過平台讓全球數百萬商戶與消費者進行交易。 近年最具代表性的例子莫過於 OpenAI。ChatGPT 並不只是提供聊天功能，而是逐步發展成為一個 AI 平台。透過 API、生態合作夥伴、GPT 應用及企業解決方案，大量企業將 ChatGPT 整合至客服、教育、醫療、法律及金融等不同應用場景，形成一個快速擴展的 AI 生態系統。由此可見，平台真正創造的並不是單一產品，而是一個讓不同持份者共同創造價值的網絡。 平台真正販賣的是「連接」 與傳統企業不同，平台企業最大的資產並非工廠、設備或存貨，而是其連接能力（Connectivity）。傳統企業主要透過設計、生產及銷售產品創造價值，屬於典型的線性價值鏈（Linear Value Chain）。然而，平台企業則建立一個讓供應商、消費者、開發者、廣告商、內容創作者及合作夥伴互相交流和交易的環境。平台本身未必生產商品，但能夠大幅降低交易成本、提升資訊透明度及建立信任機制。 以 Apple 為例，其真正成功之處並非 iPhone 本身，而是圍繞 iPhone 建立的 App Store、生態系統及開發者社群。全球數百萬名開發者持續推出創新應用，不但增加 iPhone 的吸引力，也為 Apple 帶來穩定的服務收入。同樣地，微信（WeChat）亦早已超越即時通訊工具的角色，透過小程序、微信支付及企業服務，形成一個涵蓋零售、金融、物流及生活服務的超級平台（Super App），讓用戶幾乎可以在同一平台完成日常生活所需。這些案例說明，平台企業真正販賣的不是產品，而是建立一個讓不同角色持續互動與共同成長的生態系統。 […]

放工前 15 分鐘嘅打工仔

CIMA recommends seven strategic policy priorities to support 2026 HK Government Policy Address and Five-Year Plan

The Chartered Institute of Management Accountants (CIMA), the world’s leading professional body for management accountants and one of the founding member bodies of the Association of International Certified Professional Accountants, has submitted strategic policy recommendations to Mr John KC Lee, GBM, SBS, PDSM, PMSM, Chief Executive of the Government of the Hong Kong Special Administrative Region ahead of his Hong Kong’s […]

【IT事務所】AI如何重新定義企業溝通？——從生成式AI到Agentic AI，邁向 Business Communications 2.0

人工智能（AI）的發展，正以前所未有的速度改變企業的營運模式。短短幾年間，AI已由協助資料分析、自動化流程及程式開發，迅速演變成能夠理解語言、生成內容、分析商業資訊，甚至自主執行複雜任務的智能系統。對企業而言，AI帶來最深遠的影響，並不只是提升工作效率，而是重新定義企業與客戶、合作夥伴、供應商、投資者、監管機構及員工之間的溝通模式。企業溝通（Business  Communications）已不再局限於傳遞資訊，而逐漸成為一個由人與AI共同參與、共同創造價值的智慧協作系統。 生成式AI（Generative AI）的普及，是這場變革的重要起點。ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini等工具，讓知識工作者首次真正感受到AI如何協助處理大量日常工作。從商業建議書、董事會報告、新聞稿、電郵，到市場推廣內容及會議紀錄，AI都能在短時間內完成高質素的初稿，大幅縮短文書工作的時間。對企業而言，這並非單純節省人力成本，而是重新分配時間與資源，讓管理層及專業人員能夠將更多精力投放於策略思考、客戶關係管理、產品創新及市場分析等更具價值的工作。生成式AI真正改變的，不只是寫作方式，而是整體知識工作的生產模式。 然而，生成式AI只是企業AI發展的第一步。近年快速興起的AI Agent（智能代理），正把AI由「回應指令」推向「自主完成工作」。兩者最大的差異，在於生成式AI通常需要人類提出具體要求，而AI Agent則能根據企業設定的目標，自行規劃工作流程、搜尋相關資料、分析結果、執行任務，甚至持續追蹤進度。例如，一家公司準備推出新產品，管理層只需提出「制定產品發布計劃」這個目標，AI Agent便能自動研究市場趨勢、分析競爭對手、撰寫新聞稿、設計社交媒體宣傳內容、建立媒體聯絡名單、安排發布活動，並於產品推出後整理市場反應及生成成效分析報告。AI在這種模式下，不再只是協助寫作，而是開始參與整個企業溝通及營運流程。 隨著技術持續成熟，企業正逐步邁向Agentic AI的新階段。Agentic AI並非單一AI工具，而是由多個具備不同專長的AI Agents組成的協作系統，每個Agent均負責特定工作，彼此協調合作，共同完成一項複雜任務。試想像一家跨國企業收到海外客戶的合作查詢，負責客戶服務的AI Agent首先理解客戶需求，產品Agent隨即整理相關技術資料，市場Agent根據客戶所在地調整建議內容，翻譯Agent製作多語言版本，法務Agent檢查合約條款是否符合當地法規，品牌Agent確認所有內容符合企業品牌指引，最後才交由負責客戶關係的主管作最終審批。整個流程可能只需數分鐘便能完成，而且每個Agent均能按照企業既定政策及工作流程運作，大幅提升效率，同時降低人為錯誤。這種由多個AI共同協作的模式，正逐漸形成企業的「數碼工作團隊」（Digital Workforce），亦預示未來企業組織將由人類員工與AI共同組成。 更值得關注的是，企業溝通的下一個重大變革，很可能不是人與AI之間的互動，而是AI與AI之間的直接溝通（AI-to-AI Communications）。當不同企業均部署AI Agent後，商業活動將逐漸由兩個AI系統先完成大部分資訊交換及流程處理，再交由人類作最後決策。例如，零售企業的採購AI可直接與供應商的銷售AI查詢庫存、比較價格、協商交貨時間及付款安排；物流公司的AI可與客戶系統同步運輸狀況及更新配送時間；銀行的AI可與企業財務AI核對付款資料及完成例行審核；保險公司的AI則可與醫療機構的AI交換理賠所需資料。未來，許多原本需要多次電話、電郵及會議才能完成的行政流程，將可能在幾分鐘內自動完成，讓人類把更多時間投放於建立合作關係、制定策略及處理高價值決策。 有人擔心，當AI愈來愈廣泛參與企業溝通，企業會否因此失去人情味？事實上，AI的價值並不是取代人，而是讓人有更多時間做只有人才能做到的事情。當AI負責整理會議紀錄、安排日程、回覆重複性查詢、撰寫文件初稿及整理數據分析，管理層便能更專注於與客戶建立互信、與員工交流願景、與合作夥伴討論策略，以及推動創新和企業文化。真正成功的企業溝通，從來不是文字本身，而是建立信任、理解需要、化解分歧及創造共同價值，而這些仍然需要人類的判斷力、同理心、創造力及領導能力。 正因如此，AI治理（AI Governance）將成為企業數碼轉型不可或缺的一環。當AI開始參與對內及對外溝通，企業必須建立完善的管理制度，確保AI生成內容符合品牌形象、商業倫理及法律法規，同時妥善保護客戶私隱、商業機密及知識產權。更重要的是，涉及重大商業決策、法律責任、財務承諾及危機管理的溝通，仍應保留「Human-in-the-Loop」機制，由具備授權的人員作最終審核和批准。AI可以加快決策流程，但不能取代企業應承擔的責任。未來，AI治理將不再只是資訊科技部門的工作，而是董事會、管理層及企業管治的重要課題，也是企業建立市場信任和可持續競爭力的重要基礎。 回顧企業溝通的發展歷程，我們曾經歷電話、傳真、電郵、流動通訊、社交媒體及雲端協作平台的演變，而今天，我們正站在Business Communications 2.0的新起點。生成式AI提升了知識工作者的生產力，AI Agent開始自主完成整個工作流程，Agentic AI則建立起由多個AI共同協作的數碼工作團隊，而AI與AI之間的商業溝通，更將重新塑造供應鏈、金融服務、物流及跨企業合作模式。這些變化並非遙遠的未來，而是許多企業正在逐步實踐的現實。 然而，科技愈進步，人類的角色便愈顯重要。未來企業的競爭，不再只是誰擁有最先進的AI技術，而是誰最懂得把AI的速度、數據分析能力及自動化優勢，與人類的判斷力、創造力、同理心及價值觀有機結合。真正成功的企業，將不是由AI取代人，而是建立一個人與AI互相協作、彼此互補的智慧組織，讓科技成為推動創新、提升效率及創造價值的力量。 管理學大師彼得．杜拉克（Peter Drucker）曾指出：「溝通最重要的，是聽見那些沒有被說出口的事情。」這句話在AI時代仍然適用。AI可以協助企業更快速、更準確地傳遞資訊，甚至自主完成許多溝通流程，但真正能夠建立信任、凝聚團隊、促成合作及創造長遠價值的，始終是人類的智慧、誠信、同理心與遠見。Business Communications 2.0 已經開始，而企業今天如何擁抱AI、建立治理框架及培育AI素養，將決定它們在未來數十年的競爭力與影響力。

【仁面秀心】財富守門人的溫度與格局

有機會再次與財富管理資深專家楊婷婷頃吓食吓，在她百忙之中可以與我深度交流。在傾談中，隨心地探討了行業的本質與價值。婷婷的見解，讓我深刻體會到，卓越的事業並非單純的數字遊戲，而是以「仁面秀心」為核心的長遠修行。所謂「仁面」，是對客戶的同理與守護；「秀心」，則是內在的專業沉澱與不斷精進。 利他與守護：初心決定格局著名未來學家 Joel Barker 曾言：「願景加上行動便能改變世界。」與婷婷的頃談中，大家一致認同，事業的起點是對行業社會價值的深刻認同。譬如，保險業賺錢只是完成願景的附屬品，真正的核心在於以客戶為中心，協助他們規避人生風險。 這種「利他」精神，如保險是一件利他的事，能將優質的風險管理工具帶給客戶。婷婷察覺到許多家庭缺乏基本保障，卓越的從業員會將工作視為「守護」，幫助家庭在不確定中守住最長遠的保障；成為家庭和企業的財富守門人。當從業員以客戶福祉為出發點，銷售便不再是說服，而是價值的實現。 同理與陪伴：贏得長遠信任很多行業，如財富管理就是一門經營信任的事業。國際研究指出，深層聆聽與同理客戶的情緒智商，是頂尖代理人最重要的特質。婷婷也強調，願意把客戶利益放在首位，甚至推薦更適合但佣金較低產品的顧問，反而能長久留住客戶。 正如婷婷所言：「財富管理不只是產品解說，更是理解與陪伴。」信任的建立也需要專業的沉澱，她曾為素未謀面的客戶耐心重整繁複的保單，最終贏得了客戶的信任與轉介。長期服務與經營現有客戶所創造的效益，遠比不斷開發新客戶更為可觀。 專業與進取：持續學習的秀心現代高淨值客戶對財務規劃的要求日益提高，卓越的從業員必須具備全面的視野。專業並非一蹴而就，而是持續學習的成果。婷婷強調「空杯心態」，持守努力並持續學習。這種內在的「秀心」，讓她能以理性、客觀的態度，打破大眾對行業的印象。同時，婷婷在社交平台持續分享專業知識，不盲目求快，而是以沉穩的節奏，腳踏實地走好每一步，堅信「只要一直在路上，終會有收穫。」 今次與婷婷的傾談，讓我深刻認識到，專業的從業員不僅是財富的規劃者，更是人生的守護者。以「仁面」待人，以「秀心」行事，方能在這條道路上走得更穩、更遠。

【職場心理學】捱咗十年，每日返工返到想喊——係你唔識走，定係有把聲一直話你唔配走？

七點半出門，坐落辦公室椅，你已經係自動波。 你知自己唔開心，已經知咗好耐。上司成日當住人面貶低你、你嘅 proposal 永遠俾人推翻、做多做少同樣冇人認可。但每次諗起辭職，個心就會扯住：「而家樓市咁差，唔敢冒險」；「做咗咁多年，而家走等於白費」；「會唔會其實係我自己唔夠好，去到邊都一樣？」 有時你喺廁格裡坐咗五分鐘，唔係因為有需要，而係因為你需要一個可以唔駛笑嘅地方。 朋友問你：「唔開心點解唔走？」你答：「你唔明。」你自己都唔知你喺等咩。 喺輔導工作中，我遇到唔少打工仔，做緊一份唔開心嘅工作，少則三年，多則十幾年。佢哋唔係唔想改變——佢哋係相信咗自己逃唔走。 你以為係你唔夠膽、唔夠叻？唔係嘅。喺心理學入面，呢個叫「習得性無助」（Learned Helplessness）——當一個人長期喺一個環境裡，無論點努力都改變唔到結果，大腦最終會停止嘗試——即使出口就喺眼前，你嘅神經系統都已經唔相信佢係真嘅（Seligman, 1972）。 仲有另一個陷阱，叫「沉沒成本謬誤」（Sunk Cost Fallacy）——因為已經投入咗十年青春，就唔捨得離開。但係，過去付出咗幾多，唔代表未來要繼續走落去（Arkes & Blumer, 1985）。 就好似喺茶餐廳叫咗個難食嘅套餐——食咗一半，唔好食，但係俾咗錢，你就繼續硬食。結果唔係賺番，係連個胃都傷埋。 跳出呢個陷阱，第一步唔係立刻辭職，而係重新認識自己：「我係一個有咩能力、有咩價值嘅人？」 試吓做一份自己嘅「能力盤點」——過去十年，你學到嘅技能、你處理過嘅困難、你建立嘅人際網絡。唔係為咗即刻走，而係讓自己知道：你係有選擇嘅，你有能力去到另一個地方。 你唔係冇得走。只係有一段時間，你唔相信自己可以。 今晚返到屋企，唔需要諗辭職日期。只係靜靜問自己一句：「如果我知道自己唔會失敗，我想做咩？」 唔使即刻有答案。讓呢個問題，在心裡輕輕落地。 你值得一份令你早晨起床，唔需要先死去一次先出門嘅工作。 參考資料Seligman, M. E. P. (1972). Learned helplessness. Annual Review of Medicine, 23, 407–412.Arkes, H. R., & Blumer, C. (1985). The psychology of sunk cost. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 35(1), 124–140.

【職場心理學】上司話你唔夠狠，下屬話你唔撐佢哋——做中層，你係人肉避雷針

Head count凍結，上司call你入房話：「你自己諗辦法。」 下屬問你今年加幾多，你知道答案，但唔敢講。高層宣布新政策，問有冇問題，你笑住話「冇」，但你心裡清楚返去個部門一定炸鍋。績效review，你要寫低屬下嘅不足，但寫嗰陣你係唔舒服嘅，因為佢哋真係有盡力。開完會，上司叫你「帶領好個team嘅方向」，但連你自己都唔知方向係邊。 你夾喺中間，上唔到、落唔得。 高層嫌你執行力唔夠；下屬覺得你唔夠幫佢哋發聲；HR話你要做好榜樣；另一半問你點解又係咁夜返屋企。某一日，你喺東鐵線車廂裡，有個陌生人跟你對眼笑咗一下——你差啲想喊。 有時喺輔導工作中，我遇到嘅中層 manager，坐低嘅第一句往往係：「我唔知自己係咪做錯咗啲乜。」 你以為係你管理技巧唔好？唔係嘅。喺心理學入面，呢個叫「情緒勞動」（Emotional Labor）——即係持續壓抑或管理自己嘅真實情緒，去配合組織對你嘅形象要求（Hochschild, 1983）。做中層嘅人，每日都要演一場無劇本嘅戲：對上管理期望、對下管理情緒、對外管理形象——而你自己嘅感受，係冇位置擺嘅。 長期嘅情緒勞動，係職場 burnout 最常見、又最容易被忽視嘅根源之一。 就好似一架升降機嘅緩衝彈簧——佢嘅功能係吸收衝擊、保護兩邊。但如果長期超重、冇保養，彈簧遲早會斷。 緩衝係你份工嘅一部分，但唔代表你要用自己嘅身心做消耗品。 有一個有用嘅覺察練習：每個星期，寫低三件「唔係我份工、但我一直係咁做緊」嘅事。唔係叫你即刻唔做，而係讓自己知道——你嘅邊界喺邊，你係幾時開始一點一點失去自己嘅。 覺察，係改變嘅第一步。 做中層嘅你，好少被讚，好少有人問你「你點呀」。 今日，我想問你：你點呀？ 唔使答得好好聽。只係停一停，不加批判地承認：「係，我最近好攰。」 呢份誠實，係你對自己最大嘅善意。你唔係一個齒輪，你係一個人。 參考資料Hochschild, A. R. (1983). The managed heart: Commercialization of human feeling. University of California Press.Kahn, R. L., et al. (1964). Organizational stress: Studies in role conflict and ambiguity. Wiley.

【IT事務所】駕馭未知的浪潮：企業在持續進化的 AI 時代下的道德標準與管治之道

在數位經濟與人工智能技術高速發展的今天，企業正面臨一場前所未有的技術變革。隨著大型語言模型與自主智能體（Agentic AI）的持續進化，企業在享受自動化與生產力提升的同時，也無可避免地遭遇了複雜的道德與管治（Governance）難題。若缺乏完善的監管框架，AI 的失控不僅可能引發公關危機與合規風險，更可能損害企業的長期競爭力。因此，深入理解並建立具備韌性的 AI 管治機制，已成為現代企業不可迴避的戰略核心。 企業在引入 AI 時首當其衝的挑戰便是算法偏見與歧視。AI 模型的輸出品質高度依賴於其訓練數據，若歷史數據本身潛藏社會偏見，AI 系統便會不加思索地放大並延續這些不公。以人力資本管理為例，曾有跨國企業開發 AI 簡歷篩選系統以加速招聘流程，卻發現系統因過去十年的技術職位多由男性擔任，進而「學會」對包含女性特徵詞彙的簡歷給予較低評分。這種情況若發生在銀行或保險業的信貸審批上，將對特定族群造成系統性歧視，進而引發嚴重的合規風險與潛在的金融爭議。 另一個不容忽視的難題是深度學習模型的「黑箱」特質與透明度不足。即使是系統開發者，往往也難以確切解釋 AI 是如何推導出特定結論的。在醫療健康診斷、保險理賠評估或金融爭議處理等需要高度問責與精確性的領域中，這項缺陷尤為致命。若 AI 系統拒絕了客戶的理賠申請或作出了不利的決策，企業卻無法向大眾與監管機構提供清晰的邏輯解釋，這將嚴重摧毀消費者信任。因此，「可解釋性 AI」（Explainable AI）的發展與應用，對於推動技術落地至關重要。此外，在日常營運中，員工若在未經授權的情況下使用面向公眾的生成式 AI 工具，極易在不知不覺中輸入企業機密或客戶的敏感數據，這凸顯了防範數據隱私與商業機密外洩的迫切性。 面對上述挑戰，企業必須摒棄僵化的政策，轉而建立一套動態且跨部門的 AI 管治框架。AI 的應用早已超越單一資訊科技部門的範疇，企業應籌組涵蓋技術、法務、合規、人力資源及業務代表的專責委員會，共同制定符合企業核心價值觀的 AI 使用政策。同時，企業必須實施分級風險評估機制，針對不同應用場景採取差異化管理。例如，用於撰寫一般行銷文案的低風險系統可採常規監管；但涉及客戶信用評分、自動化醫療決策等高風險領域，則必須強制進行嚴格的「偏見審計」，並確保人類在決策流程中保留最終決定權。 在技術部署與企業文化層面，企業應積極引入私有化與企業級的 AI 解決方案，透過安全的隔離環境處理敏感數據，從根本上阻絕資料外洩的風險。然而，技術的防護仍需配合持續的內部審查與教育訓練。由於 AI 模型會隨著時間推移產生「數據漂移」（Data Drift）導致預測失準，企業必須定期對系統進行回溯測試。更重要的是，管治不僅是限制，更是賦能。企業應致力培養全體員工的數位素養，教導他們識別輸入敏感資訊的風險，並學會批判性地評估 AI 生成的結果，而非盲目信賴。 總結而言，在數位轉型的浪潮中，AI 的管治與道德標準絕非阻礙創新的絆腳石，而是企業實現永續發展（Sustainability）的堅實護城河。一間能夠負責任地運用 AI、嚴格保障數據隱私並確保算法公平性的企業，將能在未來競爭激烈的市場中贏得深厚的社會信任與品牌價值。唯有將「道德設計（Ethics by Design）」的理念深深植根於 AI 應用的每一個環節，企業方能在這場持續進化的技術革命中穩健前行。

精明搵工免入局 小心查證免中伏

盛夏將至，又是各位年輕朋友準備投入職場的黃金檔期！不論你是剛步出校園、準備在社會大展拳腳的畢業生，還是打算尋找暑期工或兼職以累積實戰經驗的同學，在滿懷熱誠探索機遇的同時，亦必須保持高度警覺。 近年求職陷阱的套路不斷轉型，騙徒看準大家求職心切、缺乏經驗的弱點，精心佈下各種幾可亂真的招聘騙局。為了幫大家打好「防騙預防針」，勞工處今年特別拆解兩種最新出現的常見求職騙局。大家在應徵時若察覺到以下蛛絲馬跡，緊記要多加留意，打醒十二分精神！ 層壓銷售 一些不良的傳銷公司會透過招聘講座或網上平台，並以高薪厚佣作招徠，游說求職人士購買貨品加入傳銷行列。這些公司多以「每層分佣」方式運作，各層「員工」的收入並非靠售賣貨品，而是靠不斷招攬新人（即所謂「下線」），然後要求他們繳付參加費，層層向下搾取金錢以支付「上線」報酬。有求職人士以為可以賺大錢，不惜透支信用卡或向財務公司借貸大量購入無價值的貨品，最終因貨品滯銷而虧本，甚至因無力償還債務而破產；亦有不少新加入者因邀請親友加入，連累他們同被捲入騙局。 海外求職騙案 近年有求職人士在網上平台被不法分子以高薪工作機會誘騙前往東南亞國家後失聯或遭禁錮。騙徒通常在網上或社交媒體標榜「高薪厚職」、「毋須學歷或工作經驗」、「包機票食宿」，或以旅遊及請人代購等藉口提供外地工作機會。有關廣告往往没有交代公司資料，一般只留下社交媒體或即時通訊軟件的帳號作聯絡。在欠缺相關資訊的情況下，求職人士有可能抵達當地以至人身自由受到限制後才發現受騙，最後被犯罪團夥禁錮並脅逼從事非法工作，陷入危及自身安全的處境。 騙徒手法層出不窮，大家要時刻保持小心謹慎！想掌握更多第一手的防騙心法？歡迎隨時瀏覽勞工處暑期工就業資訊網，或下載最新版《暑期工作錦囊》小冊子。知己知彼，自然能精明開創屬於你的理想前程！