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上班、讀書時「聽音樂」好嗎?聽歌對工作效率的 7 個影響

2019-04-01 好奇心日報 劉融
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工作時聽歌的作用不只是「提提神」。

音樂讓人身心愉悅,不管是哲學家還是普通人都認同這一點。但「工作時聽音樂到底會讓人效率更高還是更低」,以及「工作的時候聽哪種歌曲更好使」,長久以來卻一直像是純個人口味問題。

不過現在,科學也許可以做出完整的回答了:如果你也是個有事沒事愛給自己弄點 BGM 的人,那麼,Quartz 最近總結的「聽歌對工作效率的 7 個影響」,對你來說應該會很實用。在這份報告裡他們說,音樂對提升生產力的用處,確實不是玄學。

文中提到的 7 個影響分別是:

1.「音樂改善心情」所言不虛

當你聽到自己喜歡的音樂時,大腦釋放的多巴胺可以減輕壓力和焦慮。2013 年發表於《認知科學趨勢》(Trend in Cognitive Sciences)雜誌的某項研究就援引過一個實驗:

音樂可以給即將動手術的患者帶來類似抗焦慮藥物的功效。換言之,它能調節情緒,而快樂的心情又可以反過來提高我們專注於手頭任務的本領。

2. 但不是所有音樂都對工作有好處

2012 年一項針對環境音樂的小規模調查顯示,如果在工作場合播放歌曲,有歌詞的音樂反而會削弱人們的注意力,沒有歌詞的純音樂則沒有這個問題。《應用聲學》(Applied Acoustics)雜誌的另一篇論文則進一步確認,外界的「語音」愈清晰,它對我們的表現干擾愈大。簡單來說就是,人聲+配樂型歌曲可能不是對所有人都有用的「背景音樂」。

3. 音樂對體力勞動有益

倫敦布魯內爾大學(Brunel University London)的心理學家 Costas Karageorghis 專門研究音樂對人體機能的影響,根據他的說法在運動的時候,聽點節奏旋律明快的音樂可以延緩疲勞,運動的力度也會有所增強(這大概也是勞動號子出現的原因之一)。

4. 音樂能讓重複勞動更愉快一點

根據神經科學家 Daniel Levitin 的觀點,音樂可以讓重複的任務變得不那麼枯燥。反覆執行同一件事的時候(比如這篇文章裡說的外科手術),我們容易因為惱人的「情緒勞動」而失去耐心,這時候音樂能撫平一些焦慮。

5. 聽熟悉的音樂效果更佳

仍然是來自心理學領域的研究當我們聽到熟悉的旋律時,大腦中能產生強烈情感/注意力的區域會更加活躍。而聽到不太熟悉的音樂時,我們的注意力會因為「要適應新的聲音」而被分散。 這點倒也不難體會:聽老歌的時候你可以毫無壓力地邊開工邊跟著哼幾句,但聽新歌時你卻很難控制住自己不去想「這歌在唱啥」或「到底好不好聽」。熟悉的歌對你的大腦來說,算是以「後台運行」的形式在起作用。

6. 音樂對內向和外向者的影響不一樣

一些觀點認為,所謂的「內向者」會比「外向者」更容易被音樂分散心神。舉例來說,兩種人群在接受同樣的複雜認知任務(閱讀理解、心算、背誦等等)時,如果播放的是音樂或噪音,「內向者」在每種任務上的表現都會比後者差一些,但在靜默環境下卻沒有出現這種差異。這一點大致可以理解成,對一部分人來講,工作時放音樂跟「製造噪音」確實沒區別。

7. 小憩時間聽音樂也有效

有些人不喜歡在工作中放歌,不過換個時間段就沒什麼問題:對未成年學生的研究發現,在兩個任務之間的休息期聽點音樂,他們的學習成績和長時間專注的能力都會提高。所以,如果你覺得寫論文/做 PPT 的時候無心感受任何旋律,不如改在放空喝咖啡的時候播幾分鐘試試。

關於「聽點什麼」,人們還有哪些有意思的發現?

說的「音樂和生產力的關係」,其實在今年年初,康乃爾大學也做個了另闢蹊徑的洞察:從行為科學的角度,觀察年齡、地理位置、季節、時刻等因素給人類音樂偏好帶來的細微干擾。研究者收集了 51 個國家的 Spotify 用戶共計 7.65 億首歌曲數據,分析之後同樣發現, 人們在工作日白天更愛聽「活力型」音樂;而且,喜歡熬夜的夜貓子們,尤其熱衷在白天選擇「強度顯著高於夜間」的歌曲,也算是間接證明了大家在「上班聽歌能提神」這件事上的普適經驗。

Quartz 的文章在最後總結說,你在工作時挑的音樂應該取決於四個因素:

  1. 歌詞的占比
  2. 你對這首歌的熟悉度
  3. 你的工作內容重複度
  4. 你從事的是腦力還是體力活動

這看起來好像是個不錯的工作日元氣歌單攻略,然而我們還是要友情提醒,如果你是那種開工前要花十分鐘精心挑選背景音樂、不把整個歌單確定下來就無心幹活的重度拖延患者,就不要糾結該聽什麼歌才能有動力了,「趕在死線之前把事做完再聽」才更適合你。

(本文出自好奇心日報,作者:劉融)

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一站實現管錢、省錢、提人效!COMMEET 智能費用管理,用 AI 助攻企業憑證數位化與治理升級

2025-12-22 經理人 X 擁樂commeet
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缺工、人工成本攀升、ESG 與內控要求加壓,企業的管理戰場正被迫往後勤延伸。許多中高階主管忙著追逐前端成長,卻忽略一個長期在失血的效率黑洞:財務與業務團隊每天耗在報銷、核單、整理憑證與補帳,拖慢結帳與決策節奏,也消耗企業最稀缺的資源——人才。

「依照政府規定,企業必須建立合規的報銷機制,因為這些資料最終都會回到財報,數據必須可信、可查。每個月的整理、季度或年度的審查,對企業來說都是不可迴避的任務。」COMMEET 創辦人暨執行長洪明楓指出,AI 技術已成熟、數位工具已到位,若憑證流程仍停留在紙本與人工堆疊,企業想提升營運韌性會更吃力,甚至在下一輪競爭中起步就落後。

缺工時代,人才不該被瑣事綁住

缺工已成常態,財務與業務團隊首當其衝。洪明楓表示,財務人員至少花費四成時間投入在逐張核對、Key in 與對帳;同時,在第一線打拚的業務人員還要承受代墊壓力與紙本報銷的瑣碎流程。這些低附加價值的作業,不僅降低效率,更加劇知識斷層與人才流動風險。企業必須認知到,真正付出的成本,其實是「讓專業人才困在不必要的瑣事裡」。

洪明楓進一步梳理企業常見的三大斷點:

第一是數據斷點。由於報銷高度依賴人工輸入與處理,人員異動或交接不順就容易造成資料斷裂,錯誤率上升。

第二是合規斷點。例如:除了統編、金額等基本欄位的誤植很常見;跨部門、子公司規範不一致,也會拉高管理成本;報銷項目合理性與科目錯置也帶來稅務與稽核風險。

第三是時效斷點。報銷延誤會影響結帳,導致管理報表變成落後資訊,預算控管便失去即時性。

而報銷流程的問題,終究回到經營面,牽動專案執行或財務健康。洪明楓直言,「減少事後補帳,做到提前管理才是關鍵!」

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COMMEET 模式,為企業打開治理新價值

「一筆支出從發生到入帳,牽涉預算、權限、付款方式、憑證蒐集、主管審核與帳務處理。」洪明楓建議,企業可導入全台首家智能費用管理系統 COMMEET,整合 SaaS、AI-OCR 與數位企業卡,將分散、仰賴人力的費用流程收斂成一套可稽核、可追溯、可分析的治理機制,讓人才回到營運與策略的主戰場。

「COMMEET 本質上是一套 SaaS,核心是把原本分散、仰賴人力的費用流程整合起來,讓企業用系統而不是人力來管理。」洪明楓說明,這至少帶來三方面的效益:管錢、省錢、省人力。

第一是管錢。COMMEET 將預算控管前移,讓管理層能在支出發生時就看見變化。他以一家日商連鎖眼鏡品牌為例,快速展店帶來跨店費用分攤與新人訓練壓力;在導入COMMEET後,門市人員報帳更直覺、補件減少;總部能即時掌握各據點預算執行,不必等到月底才發現超支,擴店管理更穩定。

第二是省錢。過去,企業長期仰賴員工代墊費用,尤其是海外 SaaS 與 AI 工具的訂閱支出,流程繁瑣、資安與帳號歸屬風險也跟著上升。「員工代墊,本質上就是一張張尚未報帳的應付帳款。」洪明楓指出,透過 COMMEET 數位企業卡,企業能在支出前設定預算、即時控管費用,支出結構回到「企業對銀行」的信用關係,規則更一致、員工體驗也改善。「目前 AI 軟體支付已占企業卡使用量的 25~30%,差旅其次。」他補充,企業支出型態也隨著時代變遷有所不同。

第三是省人力。COMMEET 以系統整合取代重複核對,讓每一筆支出的處理時間縮短約 80%。業務、行銷、店長不必再被補件與逐筆比對牽制;財務也能從庶務抽身,投入規範設計、風險控管與決策支援。

「根據COMMEET的應用數據,約有 3~5% 的費用會因違反報銷規則而被 AI 即時擋下;而這些省下來的金額會直接反映在淨利上。」當控管從月底回頭追認,轉為流程前段即時攔截,企業無疑將獲得更穩的財務體質,以及更高的管理透明度。

憑證數位化,是企業必經的轉型之路

儘管工具齊備,但憑證數位化往往不是企業數位轉型的優先選項,原因很直接:短期看不到業績貢獻、又牽涉財務流程習慣。對此,洪明楓分享,COMMEET 客戶中近 15% 為日商,因為日本《電子帳簿保存法》修法,要求企業同步保存憑證數位檔,以提升查核效率,因此積極落實憑證數位化。

回頭看向台灣,事實上,近年法規也逐步鬆綁,國稅局已允許企業在符合條件下,以電子方式保存多數原始憑證。而下一步的關鍵門檻,在於不繳回紙本後的重複報銷風險。對此,AI OCR 的辨識能力將成為自動化的核心;在前端即完成結構化與比對,流程才能真正輕量化。

目前 COMMEET 已處理超過 160 億元費用與憑證資料,系統已在企業情境中驗證規模。洪明楓預期,AI 的角色將從憑證辨識延伸到簽核、審計與費用監控。「當資料量累積到一定程度,系統可自動判定科目、辨識低風險支出,審計流程也有機會從人工全檢轉為 AI 全檢、人力抽檢,報銷與簽核朝部分自動化邁進。」

邁向 2026 年,企業是時候為憑證數位化打基礎,先梳理、再重構行政流程,讓報銷也能升級為決策級資料來源,為財務監控、風險管理與長期成長掌握更多主動權。

[本文由經理人整合行銷部與擁樂commeet共同製作]

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