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【發財立品】AI能否改變品牌的命運?

【發財立品】AI能否改變品牌的命運?

人工智能(AI)於過去10年發展迅速,而近幾年發展速度更加可以稱得上由風速變成光速!在大家正熱烈討論人工智能會否取代人類,大家的工作會否被電腦取替的時候,人工智能發展已經進一步進化。

對於品牌來說,以往的人工智能或許只局限於蒐集資料及分析、簡單設計、編寫文案等等,但距離滿意程度還有一段距離,最終還是需要人手作最後改動。而作為維護品牌形象的前線人員例如客戶服務人員,人工智能只能夠作機械式簡單對答,沒有人性化的感覺。要知道現時客戶極需要品牌對自己提供一流客戶服務,需要被尊重的感覺。那種機械式的人工智能並未能夠滿足客戶的需要,但最近人工智能的發展已經進一步進化!

人工智能客服不但能夠塑造服務人員的外貌形象,更能夠全面模擬個別人員的說話聲線、動作、口型甚至更加能夠非常貼地的翻譯成各種語言。驟眼看,真的難以分辨真假。那一個是人工智能,那一個是真正的片段!作為客戶面對這些人工智能,或許還是覺得面對面溝通那一種人與人之間的溫暖及親切,但他們亦開始接受這一種與品牌溝通的模式。不管對於那些服務態度一般甚至可說是惡劣的前線客服,客戶或許覺得與人工智能溝通感覺更為良好!

另一方面,近年亦開始出現越來越多人工智能塑造的代言人。對於品牌方來說,比起一般網紅或明星代言人更加容易管理,被網紅或明星言行舉動影響的機會減至零!

就筆者所見,大量港人到深圳消費,價錢並不是主要原因,服務質素才是最大的因素,因為他們已經感受到香港服務業的服務質素大不如前,而到深圳消費能夠尋回那種真正被服務的感覺。無論如何作出推廣,香港市況依然大不如前,畢竟問題的根源並沒有解決!

或許大家需要考慮投放更大資源使用人工智能去服務各位客戶,將以往享譽國際的香港優質服務帶回各品牌商家。人工智能建基於數據資料及科技發展,並且能夠自我學習提高回應質素及升級,隨着時間的過去,更多資料被儲存,或許真的有一日服務業完全被人工智能和機械人取締!對於品牌來說,就有如簡單操作電腦程式一樣,省去人力成本,但卻能夠提供零瑕疵的品牌服務給予顧客。這是否大家渴求的未來世界呢?

AI , 人工智能 , 人工智能代言人 , 人工智能客服 , 客服

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Head count凍結,上司call你入房話:「你自己諗辦法。」 下屬問你年加幾多,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.

升職加薪後,為何很多人反而更焦慮?
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升職加薪後,為何很多人反而更焦慮?

上月專欄談到,在裁員、縮編及經濟不確定性下,職場人士需要建立「財務韌性」,讓自己即使面對收入中斷,仍然保有生活與選擇的空間。 但有趣的是,最近接觸不少客戶時,我發現另一個現象:有些人明明升了職、加了薪,甚至晉升管理層,焦慮感卻沒有減少,反而愈來愈重。 按常理推算,收入增加應該帶來更多安全感,為何現實往往相反?問題很多時不在收入,而在生活模式。 收入增加了,壓力卻沒有減少 曾有一位四十多歲的管理層客戶,十年間薪酬幾乎翻倍,由月入四萬元增至接近八萬元。表面看來事業發展理想,但當我們一起檢視財務狀況時,卻發現他的壓力比十年前更大。 原因很簡單。收入增加後,他換了更大的住宅,供款增加;子女升讀國際學校,教育開支上升;家庭旅遊、保險及生活消費亦同步提高。結果雖然收入增加了一倍,但每月可自由運用的現金流卻沒有明顯改善。 更重要的是,他開始不敢轉工。因為一旦收入出現空檔,整個家庭開支結構都可能受到影響。這種情況在中產及管理層人士之間其實相當普遍。 高收入,不等於高安全感 近年有一個財務規劃概念稱為「生活膨脹」(Lifestyle Inflation),意思是當收入增加時,支出亦同步上升,結果財務自由度未有真正改善。 從職涯管理角度來看,這亦是一種風險。不少人以為職場安全感來自更高薪酬或更高職位,但真正的安全感,很多時來自保留選擇權。 當你有能力拒絕不適合的工作、可以接受短暫轉型期、甚至有空間進修或探索新的職涯方向時,你才真正掌握主動權。相反,如果每月開支已完全依賴當前收入水平,即使職位再高,也可能陷入「不能停、不能轉、不能錯」的壓力循環。 那麼,升職加薪後應如何避免陷入這種情況?我認為有三個值得思考的方向。 第一,讓收入增長快於生活成本增長。 每次加薪後,未必要即時提升所有生活開支。把部分新增收入轉化為儲蓄、投資或退休規劃資產,長遠往往比單純增加消費更有價值。 第二,建立與收入無關的資產。 無論是投資組合、強積金、自願性供款,甚至其他長期資產,本質上都是將今天的工作收入轉化成未來的選擇權。 第三,定期檢視自己的「財務自由度」。 問自己一個簡單問題:如果今天失去工作,現有資源足夠支撐多久?答案未必需要非常充裕,但至少應讓自己擁有重新規劃下一步的時間。 職場發展當然重要,但我認為衡量成功不應只看職位高低或薪酬數字。真正值得追求的,或許不是賺得更多,而是在收入增加的同時,仍然保留選擇人生的能力。因為高薪不一定等於自由,而能夠掌握選擇權的人,往往才擁有真正的安全感。

【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
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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。

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