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主管為什麼會有「偏見」?這本書有很好的解釋

2020-12-25 整理‧撰文 高士閔
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經過幾輪面試,富蘭克林柯維(FranklinCovey)顧問公司合夥人潘蜜拉.富勒(Pamela Fuller)終於遇上一位「就是他了」的候選人,直到對方詢問產假福利。

「她懷孕了!」富勒的腦海響起警鐘,「我應該把職缺給另一個人嗎?」她向她當時的主管徵詢意見,主管說,我們團隊前一陣子不是才有人生小孩,她讓妳失望了嗎?當然沒有,因為那個人就是富勒自己。

懷孕會影響到職場表現是一種常見的看法,或稱為偏見(bias)。偏見指的是,「相比於一個群體,更喜歡或討厭另一個群體。」比方說,相比於其他的員工,更討厭懷孕的員工,即使沒有研究證明,懷孕會影響工作效率。

人的大腦構造,讓我們很容易產生偏見。大腦每一秒接受 1100 萬位元的資訊,但人只能處理其中的 40%。為了彌補兩者間的差距,大腦創造「捷徑」,也就是所謂的直覺,來判讀訊息。這種無意識的決策,就是偏見的來源。

3 種易引發偏見的情境:資訊過量、熟悉感、急迫性

想避免偏見影響決策,首先要能看出什麼是偏誤。然而,目前已知的偏誤超過 180 種,所以富勒寫了《無偏見領導》(暫譯,英文書名為:《The Leader's Guide to Unconscious Bias》),依照常見的工作情境,提供幾種偏誤陷阱:

1. 資訊過量

面對過量資訊,像是一次處理數百份履歷時,主管容易運用「直覺」和「經驗」篩選。

資訊超載時最容易出現的偏誤,一是確認偏差(Confirmation bias),指選擇性地回憶、蒐集有利細節,忽略不利或矛盾的資訊,來支持自己已有的想法或假設。比方說,資訊主管要採購新設備,但他認為 A 系統比 B 系統好,所以在試用時,他只會找 A 系統贏 B 系統的地方,卻忽略 B 系統的優勢。

其次是錨定效應(Anchoring effect),指先接受的資訊,會影響我們後來的決策。比方說,要在面試的短時間內判斷一個人很困難,所以我們常常相信對方給我們的第一印象。

2. 熟悉感

美國、非洲、印度、中國哪一個面積最大?你可能會糾結於中國和印度,因為他們人口多。然而,非洲面積其實比其他 3 者加總還大。人傾向放大熟悉事物的權重,不考慮陌生的選項。

類似的偏誤還包含群體內偏好(In-group favoritism),指我們偏愛跟我們擁有共同點的人事物,主管很難不對同校畢業的學弟妹產生好感;或是消極偏見(Negativity Bias),它會放大負面消息的權重。比方說,業務員過去一年都超達標,但上一個月卻沒成交,主管會認為,之前不過是運氣好。

3. 急迫性

當組織人手不足,需要立刻補人時,經理人可能接受同事推薦的人選,而不是循正式的招聘流程。換句話說,當你遇上「急件」時,放慢腳步就能減少「偏見」

急迫性很容易引發歸因偏差(Attribution bias)和沉默成本偏誤(Sunk cost bias)。前者指我們根據別人的行為判斷他的想法,比方說,部屬做事很慢,就認為他是愛拖延的人,卻忽略自己資深,做同樣一件事當然比較快。

後者是人傾向繼續執行當前任務,而非換個方法做事,因為已經投入時間、金錢和精力。簡單來說,做到一半的企畫,即使發現更好的點子,大部分的人此時都會說來不及改了,然而真正的原因可能是,在前一個想法花了很多心力,「不為也,非不能也」。

時刻提醒自己,正與偏見共處

除了小心自己的偏見外,幫助部屬、同事、主管了解這些決策時的陷阱,並願意接受和改善,也是領導者的責任。

富勒曾想升遷一位年紀較大的部屬,但在跟人資主管討論時,對方卻說:我認為他不適合這個職位。富勒雖然知道人資主管在意的是年紀,卻問他,哪裡不適合呢?對方回,他可能無法滿足出差的要求。富勒說:這份工作 40% 時間需要出差,該人選過去一直都在標準之上。發問是點出偏見的好方法,如果對方是無心的,透過詢問,他就會發現自己的問題所在。

另一種常見的情形,是部屬的意見有偏頗,但直接糾正對方,很容易激發對方的防衛心,更聽不進你的解釋。所以,當部屬找上你時,最好的方式是先聽。

富勒指出,許多領導者認為,他們擅長傾聽,但實際上,他們只是擅長等待輪到他們回應。面對充滿偏見地傾訴,關鍵不是要對方冷靜,而是認同對方的情緒,告訴對方自己需要一點時間思考,讓時間沖淡情緒才是上策。

《無偏見領導》的作者群本身包含非裔、亞裔與不同性別,又提供 30 餘種面對偏見的方法。不過,富勒提醒,偏見總是比方法多,意識到自己只能和偏見共存,時刻提醒自己,才是唯一解答。

(本文整理、摘錄自《The Leader's Guide to Unconscious Bias: How To Reframe Bias, Cultivate Connection, and Create High-Performing Teams》,Simon & Schuster出版)

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經理人

永續競爭力,從人才數據開始!HR Max 打造企業數據驅動的治理力

2025-10-13 經理人 X 104人力銀行
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台灣是全球供應鏈的重要核心,電子、製造業高度出口,任何國際永續規範,都會直接影響企業能否持續接單,如GRI(全球永續性報告協會)、SASB(永續會計準則委員會)、以及CBAM(歐盟碳邊境調整機制)等規範,都對出口導向產業衝擊深遠。

104 人資學院數位人資產品處處長張詩音也指出,2023 年政府通過《氣候變遷因應法》啟動「2050 淨零」路徑,以及 2025 年起金管會要求實收資本額 20 億元以下的上市櫃公司須提交永續報告書,都讓 ESG 躍升為企業顯學。

然而,現實卻出現落差。多數企業願意投入資源建置碳排系統,人資數據治理上仍停留在紙本與 Excel。當永續揭露範疇不只限於碳盤查與財報,與「人」相關的指標——包括留任率、薪酬公平、多元共融等也成為揭露項目;一旦遇到上游客戶或其他利害關係人要求在短時間內提供離職率、薪酬結構等關鍵人才數據,甚至完整的通勤與差旅碳排數據,又有多少企業能辦到?

ESG治理的數據缺口

「雖然多數企業手上有員工資料,但往往散落在不同部門與系統,蒐集仰賴人工,導致計算繁瑣、錯誤率高,也難以留下完整的歷史紀錄。這些結構性問題,都讓永續報告難以落實。」

張詩音指出,當員工留任率、培訓參與度、或DEI 相關指標如性別比例、族群比例等數據逐漸成為投資人與市場的關鍵觀察指標,HR 卻缺乏工具輔助,無法即時輸出可信報表,或報告書就只能停留在表面,無法支援決策,也就無法回應利害關係人的期待。

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104 人資學院數位人資產品處處長張詩音
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「HR需要有更即時且精準的數據,所以人資必須數據轉型,否則無法在人才永續治理上建立透明度,更難累積長期的數據資產。」她強調。

HR Max 的數據解方

為協助企業突破困境,104 人力銀行推出 HR Max 系統,結合人資管理、人才發展與永續治理三大構面,透過模組化架構涵蓋招募、出勤、薪資、排班、教育訓練等服務,協助企業降低人工作業風險,讓 HR 掌握更即時且精準的數據,快速支援 ESG 報告需求,一鍵產出人資相關永續報告。

除了系統採模組化設計,還能串接 ERP、CRM,做到「一次輸入、全面整合」,減少重工與資料落差,導入後可節省五成以上行政作業時間。

此外,HR Max 的 ESG 模組還可支援範疇三碳排查。張詩音說明:「過去企業要蒐集員工通勤或差旅資料,常得靠人工一筆一筆彙整,不僅耗時,還容易出錯。現在系統能直接整合員工差勤與交通方式,透過 Google Map API 自動計算里程與碳排放量,自動計算盤查年度內一整年的碳排量。原本需要一到兩週的碳排計算,現在最快一天就能完成!」

同時,HR Max 也提供視覺化儀表板與自訂報表功能,不僅能即時掌握人資趨勢,還能進行橫向比較,了解企業在產業中的位置。104 人資學院數位人資產品處人資發展產品部部長楊庭懿解釋:「以薪酬為例,HR Max 可結合 104 薪酬調查資料,協助企業檢視薪資結構是否具市場競爭力,進而制定更精準的招募與留才策略。」

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104 人資學院數位人資產品處人資發展產品部部長楊庭懿
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人才永續的戰略挑戰

「回想過去 HR 系統工具要買一套光碟安裝軟體,功能大概就算薪水、管考勤,屬於很封閉的系統。」張詩音回憶,那是 HR 角色仍以後勤支援為主的年代。如今隨著數位化與 ESG 浪潮興起,行政效率已是基本盤,人資更被期待能即時掌握數據,支援營運決策,「這也代表 HR 要往更高的戰略高度走,成為組織的『永續人才顧問』!」

楊庭懿也補充,104 人資學院除了開發幫助企業永續經營的 HR Max 人資系統外,也透過顧問服務與其他專業服務,協助 HR 建立 ESG 知識與數據分析能力,讓工具與專業並行,確保永續推動能真正落地。

隨著 AI 浪潮掀起,也推動人資角色再進化。張詩音透露,104 正規劃推出「員工 AI buddy」,作為員工的第一線 HR 夥伴,能即時回應常見需求,從假勤查詢、流程操作到職涯發展建議,都能獲得初步支援;而重要議題仍由 HR 承接,確保專業判斷與人性化關懷並行。「AI 可以先行回應,讓同仁不必等待,更釋放 HR 的時間,專注於更具戰略性的議題。」

張詩音強調,人資數據轉型的核心價值在於解放生產力,讓 HR 從行政事務走向策略決策。唯有人資能在數據驅動下發揮洞察力,企業才能真正建立人才永續的韌性與信任。

立即了解104 HR Max人資系統:https://104ha.com/D8XcY

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[本文由經理人整合行銷部與104人力銀行共同製作]

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