Advice Columnist

周殷廷為理想奮鬥到底

世上有沒有「懷才不遇」這回事？人為理想能去到幾盡？聽過他的故事，我明白「堅持到底」的意義。高大俊朗的新一代唱跳歌手周殷廷 ( Yan Ting )，長得像梁漢文又似李治庭，原來男神外表背後藏著永不妥協的奮鬥心。

誠意創造奇蹟

小學時隨父母移居新加坡、少年曾當兵的Yan Ting一直對音樂滿懷熱愛，15歲時已立志成為歌手。他從不放過任何機會，由修讀電影到學習燈光音響、學唱歌、自學結他和樂理，後來更嘗試作曲和錄音。「我不是生於音樂世家，唯有靠自己。」Yan Ting心中有團燒不完的音樂之火，難得是，他不只把「夢想」掛在嘴邊，還積極實踐。

千里之行始於足下，Yan Ting幾年前勇闖香港樂壇。沒有父蔭，沒有伯樂，但有打不死精神。他決定向本地唱片公司毛遂自薦，不是一間，是每一間。香港所有唱片公司的大門他都敲過，每次都帶著自己創作的歌曲和錄音親身拜訪。冷言冷語嚐盡了，但Yan Ting還是堅持。其實把錄音寄去唱公司不就可以嗎？為何要親身去吃閉門羹？「登門造訪是誠意表現，也可讓對方看見我本人，就算給潑冷水也不打緊。」誠感動天，奇蹟終為有準備的人出現。

有天Yan Ting一如既往到唱片公司投石問路，剛好陳考威監製為歌手吳雨霏( Kary )錄音。對方知道Yan Ting讀電影，就請他幫忙拍錄音花絮。完成後，Yan Ting鼓起勇氣向Kary說自己很想當歌手，Kary竟一口答應為他引薦！

忘不了的淚水

天助自助者，Yan Ting就這樣得到一份歌手合約，2015推出首支單曲《Gonna Be Alright》，接下來還有《半祝福》、《逃兵》、《自我催眠》及《Killa》等作品，多半是快歌。為何對跳舞作品情有獨鍾？「音樂帶給人快樂，跳舞歌特別能帶動情緒，讓人輕鬆舒懷！」除了對音樂風格有堅持，這位讀電影出身的小伙子還親自操刀拍MV，連Kary《今夜煙花燦爛》及AGA《Superman》的MV也是由他執導。今年他自己的新歌《小姐你好》，當然也是自導自演，其間他每天只睡兩小時，全情投入工作。他還叮囑大家看《小姐你好》的MV一定要看到尾，才能領略箇中「驚」喜！

「唱快歌比慢歌難，填詞及編曲也更費周章，還要排舞和練習。」不過Yan Ting認為慢工出細貨，三年後的今天，歌曲終於齊備，唱片推出有期了。回望多年付出的努力時Yan Ting百感交集，特別想起多年前在台灣一件畢生難忘的事。

當年他還在新加坡，聽聞台灣有「超級星光大道」大賽，決定節衣縮食儲錢買機票，隻身到台灣參賽。「我在場館外足足排了18小時，寸步不離！為了不想錯失機會，我連吃飯都不敢離開。」最終Yan Ting成功打進100強，不過更大挑戰卻在前面。「100強比賽中，我竟抽到第100，結果又等了14小時才有得唱，聲音不在最佳狀態，最終不能晉級。」那時候Yan Ting崩潰了，躲在後樓梯大哭了一場，每滴淚水都見證著他付出過的努力，滴滴珍貴！離場時，竟給他碰見評判之一的杜德偉。Yan Ting忍不住向他說：「我真的很喜歡唱歌！」杜德偉輕輕答道：「繼續努力！」這句話一直藏在Yan Ting心中。

過去的掙扎不算苦頭，反而讓今天的Yan Ting變得更強，更珍惜面前的機會，得來不易更見可貴。今年他推出的專輯是心血、淚水和汗水結晶，也提示著所有敢夢敢唱的知音者 ── 世上無難事，只怕有心人。

文：Andy Wong

圖：Steward Chan

場地：千禧新世界香港酒店大堂酒廊The Lounge

以上文章刊於《招職》。

《招職》頭條 , Career Advice , Yan Ting , 周殷廷 , 封面故事

Keep reading

Related career advice

Advice Columnist

【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.

Advice Columnist

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。

Advice Columnist

【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。