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居服員/居家照顧服務員-可領缺工獎金【歡迎來電預約面試:06-6355151 王督導】 臺南市私立滿安居家長照機構
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/08 18:56

成本的兩面:支出,與不支出的代價「花錢最貴的,是沒花在對的地方」詹翔霖老師
成本的兩面:支出,與不支出的代價「花錢最貴的,是沒花在對的地方」
成本,從來不是單向的數字遊戲,而是「支出 vs. 不支出的機會成本」
在企業經營中,成本控管是基本功,也是管理者最關注的課題之一!
然而,真正影響公司長期競爭力的,往往不是「花了多少錢」,而是在關鍵時刻選擇不花錢,所付出的隱性代價,企業普遍容易計算看得見的支出,卻低估了不支出所產生的成本。
例如,為了節省培訓預算而忽略員工發展,短期省下10萬元,卻可能導致離職率上升,招募與上線成本高達薪資的1.5–2倍(麥肯錫2023年報告)。
再如,拒絕投資信任文化,選擇廉價監控軟體,表面節省人力,實則侵蝕士氣,帶來21%的生產力損失(蓋洛普2023數據)。
隱性成本的陷阱:低估「不行動」的代價
傳統財務報表擅長追蹤直接支出,如薪資、設備或廣告費,卻忽略「機會成本」與「沉沒成本」的連鎖效應。哈佛商業評論(HBR)2024年分析顯示,65%的企業高管承認,低估隱性成本是戰略失誤主因。其中,人力相關的「不支出」最為隱蔽:
• 人才流失的乘數效應:不投資員工福祉或自主空間,導致自願離職率上升17%(蓋洛普)。替換一位中階主管的總成本,包括招募(20–30%薪資)、培訓(3–6個月產出真空)與知識斷層,可達年度薪資的200%。PwC 2024 CEO調查指出,81%高管視留才為首要挑戰,卻仍有40%企業堅持「零基預算」,忽略這筆巨額隱形成本。
• 創新停滯的長期拖累:選擇不花錢在「創新時間」政策上,如3M的15%規則,短期看似浪費,實則催生Post-it等億萬產品,貢獻公司40%營收(3M內部數據)。反之,過度控管導致創新產出低2.5倍(德勤2024人力資本趨勢)。
• 士氣與生產力的衰退:安裝監控工具省下主管時間,卻造成「監控疲勞」,生產力下降13%,燒盡率升2.5倍(微軟2021工作趨勢指數)。這些不是抽象概念,而是可量化的損失:每位員工參與度低10%,企業年損失可達營收的5–10%(SHRM基準)。
雙面成本的實證案例:信任投資的正向ROI
對比兩種路徑,便見成本真諦。以谷歌為例,其「20%時間」政策每年「支出」員工20%工時於自主項目,表面成本高企,卻誕生Gmail與Google Maps,創造千億市值。谷歌Project Aristotle研究證明,高心理安全(信任基礎)團隊,離職率降50%,生產力升21%。
反觀傳統製造業A公司(化名,基於HBR案例),為控管成本拒絕彈性工時,結果離職率達25%,年度人力成本暴增15%。轉型後投資信任培訓(初始50萬台幣),6個月內參與度升18%,離職降12%,ROI達3:1。
另一實例是Atlassian:推行「聯邦自主」模式,預留20%時間給團隊自決,帶來20%更快產品迭代,專利申請增30%。這些案例顯示:明面支出(如培訓、工具)往往帶來3–5倍回報,而「不支出」則是隱形黑洞。
成本類型 明面支出示例 隱性成本示例 預期ROI(數據來源)
人才投資 培訓預算(10萬/人) 離職替補(薪資2倍) +17%留任(Gallup)
信任文化 自主時間(20%工時) 生產力損失(-13%) +21%產出(HBR)
創新支持 工具/試點(50萬) 創新停滯(-2.5x) +30%專利(Deloitte)
HR策略:轉化成本為競爭優勢
HR不是成本中心,而是「雙面成本」的守門人。以下是落地框架:
1. 建立全成本視角
導入「總擁有成本」(TCO)模型,計算不支出的乘數效應。例如,使用Excel工具模擬:不投培訓的5年離職成本 vs. 初始支出。
2. 優先高ROI投資
• 信任預算:分配5–10%人力預算於培訓與回饋機制(如蓋洛普經理計劃,提升參與15–20%)。
• 試點導向:Q1在單部門測試自主政策,追蹤NPS、離職與創新指標。預期6個月ROI:15–25%參與提升。
3. 量化說服高層
製作「成本兩面儀表板」,對比微觀管理(短期省錢,長期虧損)vs. 信任模式(初始支出,持續紅利)。強調:2026勞動市場緊俏,投資信任是防禦性策略。
4. 文化嵌入
從高階示範:主管公開分享「不監控」的決策理由,強化雙向責任。提供員工自我管理工具(如時間追蹤App),確保自主自律而不淪為混亂。
選擇支出,即選擇未來
成本控管的本質,不是「少花錢」,而是「花對錢」。在人才為王的時代,低估不支出的代價,等同自斷臂膀。HR領袖的使命,是將隱性成本化為可見數據,推動從「控管」到「投資」的轉型。
正如華倫•巴菲特所言:「花錢最貴的,是沒花在對的地方。」
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01/31 12:02

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詹翔霖

商學院兼任副教授

01/24 21:37

未來寵物長照產業的關聯 聖保羅動物醫院開幕新聞稿
未來寵物長照產業的關聯 聖保羅動物醫院開幕新聞稿
「人寵共老」指的是 人類與寵物一起變老 的生活方式。
隨著寵物不再只是動物,而是家庭成員,牠們的壽命也因醫療進步而延長,因此越來越多人開始思考:
• 自己老了,寵物也會一起老
• 寵物的身心需求會隨年紀改變
• 主人與寵物都需要相互陪伴,也需要更完善的照護資源
為什麼寵物長照會成為重要產業?
近年人與寵物的關係更像家人,使得「寵物長照」的需求快速提升,原因包括:
1. 寵物壽命延長:許多狗貓可以活到15~20歲,慢性病、退化性疾病也變常見。
2. 家庭型態改變:少子化、單身與小家庭增加,寵物在家庭中的地位上升。
3. 飼主重視生活品質:不只吃得好,也重視老年生活、復健、舒緩照護。
4. 產業鏈擴大:包含寵物復健、照護中心、老年健康食品、行動輔具、到府照護等。
照護產業的重要拼圖
寵物長照會和以下領域連結,形成新的產業鏈:
• 寵物醫療與復健
• 寵物保險、健康監測設備
• 寵物照護服務(到府照護、日間照顧)
• 寵物長照機構(類似人類的安養中心)
• 寵物臨終與善終服務(如寵物安寧)
未來的照護產業將不再只看「人」,而是以「整個家庭(包含寵物)」的需求為核心。
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2026 開發者的身價保衛戰:在 Vibe Coding 浪潮中,拿回你的「定義權」
最近與許多技術團隊負責人和企業主聊天,大家不約而同提到一個現象:「開發軟體的門檻好像消失了,但系統崩潰的風險卻變高了。」
隨著前特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding(氛圍編程) 成為主流,我看到很多非技術背景的朋友,靠著與 AI 聊天就能生出亮眼的 App 介面;我也看到許多工程師開發速度提升了數倍,卻在「上線後」陷入了前所未有的技術債深淵。
當 Vibe Coding 已經普及,隨之而來的卻是嚴重的「開發斷層」。當開發者只靠氛圍、不靠邏輯時,系統將變得混亂無序。身為技術顧問,我想分享一個關於 2026 年開發範式的核心觀察:
「當程式碼變得廉價,你的『定義權』就是你的身價。」
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為什麼「感覺(Vibe)」很好,系統卻會崩塌?
AI 可以根據你的「氛圍」快速產出代碼,但它無法替你思考複雜的商業邏輯,更無法預見潛在的安全威脅。如果缺乏結構與驗證,Vibe 出來的結果往往是:
* 需求斷層: AI 寫出的功能外表亮眼,卻與實際業務場景完全脫節。
* 安全性漏洞: AI 為了追求功能實現,常產出帶有 SQL Injection、跨站腳本 (XSS) 或缺乏權限驗證的程式碼。這些隱蔽的資安破口,在上線後將成為駭客進出的後門。
* 邏輯黑盒: 沒有人敢改 AI 寫的 Code,因為沒人知道邏輯邊界在哪。
* 擴充災難: 隨意生成的代碼導致耦合度爆炸,系統最終難逃「砍掉重練」的命運。
要駕馭這場技術海嘯,我們需要一套更人性化、也更嚴謹的**「數位防禦思維」**。
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從 User Story 出發:找回軟體的「靈魂」
很多失敗的 AI 專案,問題都出在指令(Prompt)太過破碎。在 AI 時代,我們必須回歸本質,從 User Story (使用者故事) 開始:
「身為 [角色],我想要 [功能],以便於 [獲得價值]。」
這不只是文件,這是你與 AI 溝通的底層邏輯。如果你無法清晰定義需求與價值,AI 給你的只會是一堆華麗卻無用的廢碼。
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建立 AI 時代的「鐵三角」品質防線
為了確保 AI 產出的結果不只是「看起來會動」,開發團隊必須導入以下框架,構築穩固的防線:
1. BDD (行為驅動開發):將需求變成「活的規格」
AI 容易產生幻覺,我們不能只給任務,要給「場景」。透過 BDD 的 Given/When/Then 格式描述行為,讓 AI 清楚知道「什麼樣的結果才算成功」,將開發轉變為**「目標導向工程」**。
2. TDD (測試驅動開發):建立不可穿透的「品質護欄」
在叫 AI 實作功能前,先叫它寫測試單元。TDD 是對付 AI 不確定性最強大的武器。透過先行的測試案例(Test Cases),強迫 AI 產出的程式碼必須通過斷言(Assertion),杜絕技術債。
3. DDD (領域驅動設計):建立邏輯的「護城河」
AI 懂語法但不懂你的生意。我們需要 DDD 定義 Bounded Context (邊界上下文),建立一套**「通用語言」**。這能確保複雜系統在規模化擴張時,邏輯依然清晰且不崩壞。
4. SDD (規格驅動開發):構築穩定「鋼骨」
在 ASP.NET Core 框架下,我們利用強型別與依賴注入 (DI),將上述行為轉化為不可違背的 Interface (介面)。這份「規格」就是 AI 必須遵守的施工圖,確保系統具備企業級的穩定度。
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從「開發者」到「架構師」:定義未來的規則
2026 年,開發者的角色正經歷劇烈重塑。我們不再需要更多「只會寫 Code 的工程師」,而是需要更多**「具備領域洞察力、能編寫高品質規格、並能驗證 AI 品質的架構師」**。
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這也是我在 X School 規劃 【Vibe Coding AI 工程師養成班】 的初衷。我們不走傳統的語法教學,而是教你:
* 從 User Story 挖掘核心商業價值。
* 透過 DDD 建立健壯的系統模型。
* 利用 SDD、BDD 與 TDD 建立 AI 無法穿透的品質護欄。
* 在 ASP.NET Core 的架構下,實現真正的**「精準開發」**。
這是一場關於「主導權」的訓練。在 AI 淹沒平庸之前,先讓自己成為規則的制定者。
如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮,或許缺的不是更強的模型,而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。
【Vibe Coding 全端架構師養成:ASP.NET Core × AI LLM 企業級實戰】 現在就加入,成為定義規則的人。
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