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【正職代招】財務長_201C 萬寶華企業管理顧問股份有限公司
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詹翔霖

商學院兼任副教授

6小時前

組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》
組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
一、組織行為學的定義與範疇
組織行為學(Organizational Behavior, OB)是一門研究 個人、團隊以及整個組織在工作情境中的行為、態度與績效 的學問。其核心目標是理解、預測並改善組織內的人類行為,以提升組織效率與員工滿意度。
組織行為學主要探討三個層次:
1. 個人層次(Individual Level)
聚焦個人特質、態度、認知與動機。例如:人格特質對工作績效的影響、情緒管理、工作滿意度等。
2. 團隊或群體層次(Group/Team Level)
探討群體動態、角色分工、決策過程與衝突管理。例如:團隊合作、群體規範與領導影響。
3. 組織層次(Organizational Level)
涉及組織結構、文化、變革與策略對員工行為的影響。例如:組織文化塑造員工價值觀與行為、變革管理策略。
圖示建議:可用三層金字塔或漸層圖呈現「個人 → 團隊 → 組織」的層次關係,幫助學生視覺化理解。
________________________________________
二、組織行為學的研究方法
組織行為學採用多種研究方法,包括:
• 實驗法(Experimental Method):在控制環境下測試特定變數對行為的影響。
• 調查法(Survey Method):透過問卷收集大量資料,分析員工態度與行為關聯。
• 案例研究法(Case Study):深入分析特定組織的真實案例。
• 行動研究法(Action Research):研究者與組織合作,透過實際干預改善問題。
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三、組織行為學與管理學的關聯
組織行為學是管理學的重要組成部分。管理學關注 如何有效管理資源與達成目標,而組織行為學提供了 理解人員行為與團隊互動的理論與工具。例如:
• 領導理論可以幫助管理者激勵員工。
• 動機理論能指導績效獎勵設計。
• 組織文化分析能協助推動變革。
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四、實務案例
案例1:Google的創新文化
Google 長期以「自由與創新」聞名,其辦公環境設計、彈性工時及「20%創新時間」政策,鼓勵員工自主探索新想法。研究顯示,這種文化不僅提升員工滿意度,也催生了 Gmail、Google Maps 等創新產品。
分析:
• 個人層次:員工自主性高 → 動機提升。
• 團隊層次:跨部門協作 → 提高創意與效率。
• 組織層次:創新文化 → 支持組織策略目標。
案例2:台積電的管理制度
台積電以嚴謹的流程管理和績效制度著稱,從研發到製造各環節都有標準化流程,並透過明確績效評估與獎勵機制激勵員工。
分析:
• 個人層次:明確目標 → 工作績效提升。
• 團隊層次:跨部門合作流程清楚 → 減少衝突。
• 組織層次:制度化管理 → 支撐企業長期穩定成長。
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五、章節小結
1. 組織行為學研究 個人、團隊與組織三層次 的行為模式。
2. 理論與實務結合,能幫助管理者 預測、理解與改善員工行為。
3. 案例分析顯示,文化與制度 對行為有深遠影響。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

6小時前

《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
第一章 組織行為學概論
理論重點:
• 組織行為學的定義與範疇
• 個人、團隊、組織三個層次
• 組織行為學與管理學的關聯
實務案例:
• 案例1:Google的創新文化
說明如何透過開放式工作環境與彈性制度,影響員工行為與組織績效。
• 案例2:台積電的管理制度
透過嚴謹流程與企業文化,探討制度如何影響組織行為。
________________________________________
第二章 個人行為與動機
理論重點:
• 馬斯洛需求理論
• 赫茲伯格雙因素理論
• 期望理論 (Vroom)
• 自我決定理論 (Deci & Ryan)
實務案例:
• 案例1:Netflix的績效獎勵制度
探討如何利用獎勵制度影響員工動機。
• 案例2:星巴克員工培訓計畫
強調滿足員工自我成就感的重要性。
________________________________________
第三章 團隊與群體行為
理論重點:
• 團隊發展階段理論(Tuckman)
• 群體動力學與角色分工
• 社會影響與群體決策
實務案例:
• 案例1:軟體開發專案團隊的敏捷管理
介紹Scrum團隊運作如何影響效率與合作。
• 案例2:醫院跨部門合作
體現群體互動與角色互補的重要性。
________________________________________
第四章 領導與權力
理論重點:
• 領導風格:變革型 vs. 交易型
• 權力與影響力理論
• 情境領導理論(Hersey & Blanchard)
實務案例:
• 案例1:Apple與Steve Jobs的領導風格
討論創意導向領導與激勵效果。
• 案例2:鴻海集團的權力結構
分析組織權力運作及對員工行為的影響。
________________________________________
第五章 組織文化與變革
理論重點:
• 組織文化的定義與層次(Schein)
• 組織變革理論(Lewin三步驟、Kotter八步驟)
• 抗拒變革的心理機制
實務案例:
• 案例1:星巴克文化轉型
描述文化重塑如何提升顧客與員工滿意度。
• 案例2:IBM的結構性變革
分析成功轉型的策略與員工適應方法。
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第六章 決策與衝突管理
理論重點:
• 決策模型:理性模型、有限理性模型
• 衝突類型與解決策略
• 危機管理與倫理決策
實務案例:
• 案例1:Toyota召回事件的決策分析
探討決策過程中資訊不完全與倫理考量。
• 案例2:跨國企業的衝突調解
分析跨文化團隊如何處理衝突。
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第七章 工作設計與績效管理
理論重點:
• 工作設計理論(Hackman & Oldham)
• 績效評估方法
• 員工滿意度與留任策略
實務案例:
• 案例1:Google 20%創新時間制度
探討自主性如何影響績效與創新。
• 案例2:華為績效考核制度
分析目標設定與績效管理對員工行為的影響。
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陳晨涓

前企業部門主管│大學講師│品牌與組織發展顧問

8小時前

【品牌是一種能力,驅動企業成長】
常聽很多人說道:「要做品牌!」當深入瞭解後,發現很多人對「品牌」的概念一知半解,或是以為只要有漂亮的Logo、廣告和一套華麗的品牌手冊就完成了品牌建設,甚至花了大把時間在Logo的設計,修改無數次?!
透過以下幾點帶您全面思考品牌與企業的關係,更深度看待「品牌」,讓它成為實現企業成長的超能力。
🟠品牌與企業管理營運密不可分
🟠超越表象,讓品牌「動」起來
🟠型塑品牌要從內到外
🟠讓品牌「動」起來
🟠品牌是動詞,別讓它只是形容詞
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

02/09 18:30

[案例]酷航揪內賊!客艙長偷拿「機上餐飲收入」366次 2年侵占97萬
新加坡酷航31歲空服員盧克曼(Lukman)涉嫌利用職務之便,近兩年內多次侵占機上餐飲銷售現金,累計犯案366次、金額接近4萬新加坡幣(約新台幣97萬元),日前遭法院起訴並已認罪。
《新明日報》報導,盧克曼案發時擔任客艙事務長,除負責監督其他空服員、確保乘客安全外,也須在航班結束後清點並彙整機上餐飲銷售金額。依公司規定,事務長必須核對售出商品與現金數目,將資料登錄系統,並於48小時內把現金存入公司辦公室保險箱。
調查顯示,盧克曼於2023年某次航班後遺失兩個裝有現金的收納袋,因擔心遭追究而選擇隱瞞未報。之後他發現主管並未察覺現金未入帳,遂利用制度漏洞,持續將後續航班的餐飲現金據為己有。
檢方指出,盧克曼的犯行可分為兩個階段。2023年7月至2024年3月間,他在156趟航班中侵占1萬7807新加坡幣(約新台幣43.4萬元);2024年4月至2025年3月,又在210趟航班中侵占2萬2053新加坡幣(約新台幣53.7萬元),部分款項用於個人債務支出。
酷航於2025年3月20日報警,盧克曼隔日被捕並獲准保釋。酷航回應指出,該名員工已離職,基於人事與司法程序,不便進一步評論。檢方考量其及早認罪,建議判處至少7個月徒刑,案件預計2月3日宣判。
根據以上新聞的案例,以下是分析出的內控失靈項目:
1. 營收調節與勾稽機制完全失效 (Reconciliation Failure)
- **失靈點**:財務後台顯然缺乏每日或每航次的**獨立對帳機制**(Reconciliation)。正常流程應由非經手現金的會計人員,將「POS機銷售報表」(系統紀錄)與「保險箱現金點收單/銀行存款單」進行比對。
- **結果**:系統有帳(盧克曼已登錄),但庫無錢,卻無人過問,導致他發現「沒入帳也沒人管」的漏洞,達成舞弊三角理論中的機會條件,進而可以長期犯案。
2. 職能分工不當 (Inadequate Segregation of Duties, SOD)
- **失靈點**:他負責「清點現金」、「登錄系統」以及「將現金存入保險箱」。雖然身為事務長(Manager)有監督責,但在現金繳回流程中,他似乎缺乏另一名組員或地勤人員進行**雙人簽核**(Dual Control)或共同封袋投庫的程序。
- **結果**:單人作業使得他有機會在最後一哩路將現金中飽私囊,而無第二人知情 。
3. 時效監控與異常警示系統缺失 (Lack of Timeliness Monitoring)
公司規定「48小時內」必須將現金存入,但此規範形同虛設。
- **失靈點**:內控系統缺乏自動化的**逾期警示功能**(Exception Reporting)。當特定航班結束超過 48 小時,系統若未偵測到對應的現金入庫紀錄,應立即發送警示給財務主管或稽核單位。
- **結果**:盧克曼第一次是因為「遺失忘記報」而未繳回,卻發現公司毫無反應,這證明了逾期未繳款根本沒有觸發任何內部追蹤機制 。
4. 實體資產與現金管理鬆散 (Weak Physical Control)
- **失靈點**:對於「未繳回」的現金袋,似乎沒有追蹤機制。此外,保險箱的開箱點收頻率可能過低,或者點收人員只計算「保險箱裡有的錢」,而沒有去核對「應該要有但不在保險箱裡的錢」。
- **結果**:實體現金流向不明,公司對於現金袋的流轉(Chain of Custody)缺乏全程監控。
**改善建議**
1. **建立系統自動對帳(Automated Reconciliation)**:POS 機數據上傳後,系統應自動抓取銀行入帳/保險箱點收紀錄進行比對,若有差異(Variance)自動產出例外報表。
2. **落實雙人覆核機制**:現金封袋與投庫必須由兩名組員共同簽名確認,或改由第三方保全公司直接收取。
3. **強化逾期追蹤**:設定嚴格的繳款時限(如落地後 24 小時),逾期未入帳系統自動鎖定該人員權限並通知主管。
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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

02/09 12:00

【隱藏在效率的背後,AI是否正在扼殺你的思考?】
隨著AI的使用越來越普遍,越來越多人已經順利訓練出自己的AI好幫手,不管是工作、生活、學習新知識,甚至是情感交友,每天都有需要詢問AI的問題,也體會到AI帶來的便利性,整體來說是有大大的效益。
可是近幾年,越來越多人發現一件事:AI 用得越順,生活跟工作確實變快了,但思考的節奏,卻好像變得有點單一。
當「我問問題、AI回答,然後結束」變成習慣,思考反而慢慢被收窄,因為只要丟一個問題進去,很快就有一個「看起來合理」的答案出現。這時不少人可能會在心裡默默想:「這樣應該就夠了吧。」
過往我們可能要花好幾個小時才能完成的工作,如今只要幾分鐘就能搞定,但我們卻仍在多花幾分鐘去深入思考上,覺得是一種浪費時間?
【思考懈怠其實不是沒有動腦,而是太快就停止了】
從心理學角度來看,人本來就偏好「確定性」。在不確定、壓力大的環境裡,大腦會自然傾向選擇一個看起來最合理、最省力的答案,來降低焦慮。
AI 出現後,問題一丟出去,答案立刻回來,而且多半「看起來很有道理」。
在那個一瞬間,大腦會出現一種熟悉的感覺:
「喔,我好像懂了。」
「好像就是這樣沒錯。」
「這答案比我自己想的還完整。」
回答清楚、結構完整、語氣肯定,久了之後,人會不自覺把 AI 當成「標準答案提供者」,而不是「思考的輔助工具」。
那怕身處於AI幻覺之中。問題不在於用 AI,而在於自己的思考上已經被簡化成與AI的一條直線。
【幾個自我小測試,了解自己是否已經有出現思考懈怠】
1. 發問後看完AI的答案,很少再問第二題
以前查資料時,會邊看邊冒出新問題,然後發現原本是學一個單字,卻不自覺了學了很多延伸資料,現在卻常常只是「看到一個合理的完整回答,就直接結束」。
2. 覺得「AI給的答案已經比我想得好,我不用再多想」
這個思維本身已經很危險,因為AI給的回饋是基於你的Prompt,有時候下的情況有落差,AI 通常給的答案會是平均狀況,而你的情境通常不是,甚至很多細節也會不同,所以變成會出現乍聽起來好像算合理,但細問後就漏洞百出的狀況。
3. 開始習慣用「完全照做」取代「理解+思考」
像是當AI給出一個做法,你可能還不理解但你選擇照做,並沒有嘗試了解背後的源由,當腦袋中不再去思考「為什麼」,你可能先快速的通過了這一關,也取得了基本或是不錯的分數,但事實上你對於這個問題還是沒有了解。
當習慣單一答案,就會慢慢不耐煩多元說法,甚至覺得「這些不同意見好像只是浪費時間」。但很多關鍵性的突破,其實正是從那些「看起來很浪費時間」的地方蹦出來的。
4. 面對複雜問題時,甚至對AI開始沒有耐心
AI是自己的協作者,以前沒有AI時會需要花一整晚去拆解問題收集資料,現在卻會覺得:「為什麼AI更快一點給出結論?或是AI怎麼會這麼笨?」,而事實上這也是對自己學習耐心的容忍度持續下降。
5. 拿掉了AI,自己好像就什麼都不會了
因為習慣了AI給的種種答案,一旦離開了AI就好像被遮住了眼睛,對於很多問題就會感到遲疑及困惑,也會擔心自己的回覆會不會被人恥笑,其實這些都是很明顯的思考懈怠。
【直線思維可以很有效快速,但不夠應付整個面的現實世界】
直線思維的特點是:「問題 → 解法 → 執行。」在單一穩定可預期的情境下,這樣的快速思維非常好用。
但現實世界,尤其是職場裡的多數問題,往往是:#條件不完整、#資訊不對稱、#人的變動因素很多
這時候,如果只有用單一解決方法時風險反而會被放大。所以真正有彈性的思考,往往不是找「最快的答案」,而是先把思考從一條線,擴展成一個面。
把AI「給我答案」改成「幫我擴散思維」,讓自己回到專注問題而不是答案
像是「請列出 3 種完全不同的觀點去比對」
「如果站在反對方,會怎麼質疑這個結論?」
「有哪些情境下,這個回覆答案可能會不適用?」
2. 不要習慣遇到問題第一時間就問AI,先自己思考一下
很多資深工作者會有一個習慣,在使用AI工具前,先自己思考一輪。或是建立基礎的架構及項目,一方面是讓自己習慣先思考,另一方面也是為了讓腦袋有材料可以與AI進行對照、修正、深化。
【AI 真正適合扮演的角色,不是答案提供器,而是思考刺激器】
當 AI 被用來「給出答案」,這時候思考容易受影響而收斂;但當 AI 被用來「快速整理不同觀點及延伸」,這時思考反而會被打開。
所以當遇到問題時,我們可以試著這樣做
第一步:先自己想一版,不求完整,哪怕很粗糙,至少保留原始思考。
第二步:用 AI 做擴散,而不是收斂,請它提供多版本、多角度,而不是當作是最佳解。
第三步:仔細去比較這幾個版本的差異,而不是直接選一個,重點在於要問自己:為什麼這些解法不同?
第四步:回到實際情境面去做判斷,結合現實條件、人、風險,而不是只看架構完整,邏輯漂亮就真的適用。
第五步:保留調整空間,好的思考通常不是一次到位,而是需要多次的修正補充,而AI最大的優勢就在於縮短修正及補充的時間,而不是取代思考。
【一旦交出思考的主控權,AI就已經在扼殺自己】
AI 的出現,確實讓人變得更有效率。我們也不可能因為擔心被AI影響自己的思考,就拒絕去使用AI、接受AI,這只會讓自己更快被社會所淘汰。
但如果因此讓人習慣放棄「想多一點」、「想深一點」、「用不同角度去驗證」。這是非常危險的。真正成熟的使用方式,不是不用 AI,而是清楚知道:思考的主控權,始終在自己手上。
有時候那些看起來有點浪費時間的發散、比較與懷疑,正是展現我們思考的重要性,避免被單一解綁住、避免判斷失誤的關鍵。
當一個人能把 AI 當成輔助,而不是答案來源,思考就不會被壓扁成自己與AI之間的一條線,而是能幫助自己慢慢延伸思考拓展出一個有厚度的面。
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