要各位久等了，已經有「10月股票班」的時間！【投資倍升股課程】第43期，現正式接受報名。

龔成課程：【投資倍升股課程】(基礎班)(共24小時)
日期：2021年10月21, 28日，11月4, 11, 18, 25日，12月2, 9日（逢星期四）
時間：1900-2200
地點：灣仔
詳情及報名：https://www.80shing.com/register.php?id=1

第一課：投資與股票基本功

--真正賺錢的投資方法
--正確投資股票的方法
--資產概念與應用術
--投資股票長期必勝原理
--打工仔累積財富的正確方法
--低風險高回報的模式
--成就倍升股的5大元素
--股票基本概念
--股票市場簡介
--精明落盤價位
--股票機版面解說
--避開某些買賣價位
--股票權益解說
--供股程序及供股與否關鍵
--各類股票簡介
--股市上的投資工具簡介

第二課：投資策略與行業分析

--散戶常犯的10個投資錯誤
--散戶如何立於不敗之地
--選擇適合自己的股票
--以策略令財富合理增值
--穩陣投資5大法
--恆指市盈率應用與誤用
--水桶模式投資法
--集中分析合自己水桶類的股票
--有效股票配置法
--股樓平衡策略
--行業分析的技巧
--優勢行業特點
--尋找行業市盈率
--如何尋找行業數據及資料
--各行業特質與分析
--重點分析數個有優勢行業
--如何用簡單方法，成功捕捉到近15年，2009年、2012年、2016年的股市低位

第三課：穩健股及收息股投資術

--比較香港的交易所買賣基金（ETF）
--ETF的分析技巧與投資策略
--收息股與收息產品的本質分別
--快速檢視收息股方法
--如何從收息股的本質分析
--派息與企業成長關係
--折舊現金流與派息的關係
--房地產信託基金（REIT）的運用
--如何真正分析房託
--分析資產質素及房託價值
--介紹數個優質房託及實例分析
--公用類收息股的特質
--兩電的財技及投資價值
--介紹數隻優質收息股
--公路股的特質與投資技巧

第四課：買賣時機與估算合理價

--各投資方法簡介
--基本分析技巧
--價值投資法
--最佳買入及賣出時機的特徵
--簡單利用買賣時機賺大錢
--如何計算股價平貴
--推算合理值的方法
--現金流折現法的計算模式
--現金流折現法的應用
--利用賬面值衡量平貴
--市賬率與資產回報率的關係
--銀行股與地產股的市賬率
--資產型企業的市賬率

第五課：企業估值模式

--企業估值原理與運用
--市盈率的應用及限利
--市盈增長率的應用
--簡易市盈率估值法
--推算「代表性」盈利作計算
--簡單計估值避開買貴風險
--計算企業估值範圍
--利用估值獲利法則
--如何推算企業市盈率範圍
--過往市盈率的運用與調整
--不同類型企業的合理市盈率
--不同行業的市盈率
--各類型企業的估值
--更多實例計算
--估值模式的應用
--估值後的投資策略

第六課：選股秘技

--不宜沾手的股票
--優質股的指標與特點
--如何尋找優質股
--生活選股法
--選股3步曲
--簡易篩選優質股方法
--如何利用程式快速選股
--免費篩選股票程式完整示範
--快速利用5年業績判斷股票優劣
--財務數據分析要訣
--選收息股的模式
--潛力股特質與選股模式
--簡易評估企業質素的「企業評估指引表」
--學員跟指引自行填寫評估表
--利用數十個指標評分表，評價企業優質度
--學員依指引及所學，能評估企業質素及估值

第七課：分析年報技巧

--年報重點位，快閱技巧
--分析年報的關鍵位
--如何解讀主席及管理層講話
--如何在年報中，找到有用數據
--憑年報分析企業質素
--年報所隱藏的訊息及前景分析
--損益表的分析技巧
--資產負債表分析技巧
--現金流量表的作用
--分析報表找出問題企業
--柝解年報附註
--多個財務比率的分析
--實例用年報去分析股票
--利用「企業評估指引表」，填寫年報重點
--運用指引表，為企業全面評估質素、估值
--比較估值與股價，設定完整投資策略

第八課：特質類倍升股與潛力股

--大師投資法
--綜合最高回報率投資者的選股模式
--5種特質類優質股
--重點推介特質類優質股
--特質類倍升股的投資策略
--藍海類倍升股
--10倍股的特質
--潛力股的特質
--尋找潛力股的技巧
--潛力股的分析方法
--潛力股的投資策略
--精選優質股簡介
--優質股重點分析
--成就投資倍升股的要點
--課程的應用

完成修畢課程的學員，可獲由龔成老師簽名的課程證書。

此課程適合初階至中階的投資者，課程會由淺入深教授，令學員能完整掌握整套投資概念。整個課程以實用為主，學員完成課程後，都能自行運用。

完成課程後，你會掌握：
☆自己設定投資策略
☆掌握資金分配
☆低風險爭取合理回報方法
☆能分辨股票優劣
☆為企業優質度評分
☆懂得自行尋找優質股
☆掌握5種選股方法
☆掌握大市買入及沽出時機
☆能評估現股價處平或貴
☆掌握企業估值
☆懂得閱讀企業年報
☆懂得分析財務報表

股票班內容非常豐富，除了有一定的實戰例子外，更在評估企業質素、估值技巧、選股模式、年報分析上，有相當的內容，而課堂中的「企業評估指引表」，能助學員簡單地，自行評估企業質素與平貴。

龔成課程：【投資倍升股課程】(基礎班)(共24小時)
日期：2021年10月21, 28日，11月4, 11, 18, 25日，12月2, 9日（逢星期四）
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地點：灣仔
詳情及報名：https://www.80shing.com/register.php?id=1

龔成老師簡介

‧ 暢銷書《股票勝經》、《選股勝經》、《年報勝經》、《50優質潛力股》、《50穩健收息股》、《50值博倍升股》、《大富翁致富藍圖》、《80後百萬富翁》、《80後2百萬富翁》、《80後3百萬富翁》、《財務自由行》作者
‧ 《經濟一週》理財真人Show 節目擔任致富教練
‧ 曾接受港澳多個傳媒訪問
‧ 過往於銀行從事投資相關工作多年
‧ 曾在萬多元月薪狀態下，憑股票累積數百萬財富
‧ 現為全職投資者，擁數千萬財富
‧ 於網上分享投資心得，瀏覽量過百萬，為人氣博客，解答網友理財問題逾20,000條
‧ 《經濟一週》、《華富財經》專欄作家
‧ 擁財務學學士學位
‧ 證券業持牌人士
‧ 股票課程導師，香港及澳門學生人數逾4,000人
‧ 過往10年投資成績，過半能獲利超過1倍以上

Facebook 專頁「龔成」粉絲人數超過200,000人

本人成功在$6買入中人壽並在$40全數賣出，$8買入地鐵$30賣出，成功以平均價$20買入比亞迪，絕大部分持有至今，於2019年以平均價$4買入中生製藥，2020年平均$12買入小米，平均以$2.5買入完美醫療，現時仍然持有。

本人平均1年只買1、2隻股票，但準繩度極高，近10年的投資成績，逾半數能獲利超過1倍以上的利潤，這不是偶然，而是有一套完整的投資方法在其中，由投資概念、策略、買賣技巧、選股等。

這套方法並不難學，只需花24小時學習，你都能自行運用，令你合理地獲取倍計回報！（共8課，每課3小時）

以下係最新的股票班時間！【投資倍升股課程】第42期，現正式接受報名。

龔成課程：【投資倍升股課程】(基礎班)(共24小時)
日期：2021年9月29日，及10月6, 13, 20, 27日，及11月3, 10, 17日（逢星期三）
時間：1900-2200
地點：灣仔
詳情及報名：https://www.80shing.com/register.php?id=1

第一課：投資與股票基本功

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--正確投資股票的方法
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--股票基本概念
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--穩陣投資5大法
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--有效股票配置法
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--如何尋找行業數據及資料
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--如何用簡單方法，成功捕捉到近15年，2009年、2012年、2016年的股市低位

第三課：穩健股及收息股投資術

--比較香港的交易所買賣基金（ETF）
--ETF的分析技巧與投資策略
--收息股與收息產品的本質分別
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第八課：特質類倍升股與潛力股

--大師投資法
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--5種特質類優質股
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龔成課程：【投資倍升股課程】(基礎班)(共24小時)
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龔成老師簡介

‧ 暢銷書《股票勝經》、《選股勝經》、《年報勝經》、《50優質潛力股》、《50穩健收息股》、《50值博倍升股》、《大富翁致富藍圖》、《80後百萬富翁》、《80後2百萬富翁》、《80後3百萬富翁》、《財務自由行》作者
‧ 《經濟一週》理財真人Show 節目擔任致富教練
‧ 曾接受港澳多個傳媒訪問
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‧ 曾在萬多元月薪狀態下，憑股票累積數百萬財富
‧ 現為全職投資者，擁數千萬財富
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‧ 《經濟一週》、《華富財經》專欄作家
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本人成功在$6買入中人壽並在$40全數賣出，$8買入地鐵$30賣出，成功以平均價$20買入比亞迪，絕大部分持有至今，成功在2016年在1月尾以$21買入金沙，於2019年以平均價$4買入中生製藥，2020年平均$12買入小米，現時仍然持有。

本人平均1年只買1、2隻股票，但準繩度極高，近10年的投資成績，逾半數能獲利超過1倍以上的利潤，這不是偶然，而是有一套完整的投資方法在其中，由投資概念、策略、買賣技巧、選股等。

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AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？

2021/06/09 研之有物

規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

評論

本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。

AI 醫療、科技防疫的人權爭議

健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？

中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。

2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。

隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。

國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？

中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，

《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。

健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？

來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。

2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。

民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。

但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。

種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。

我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？

「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。

去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？

何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。

「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。

2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。

回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？

何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。

現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？

以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。

退出權：保留人民 say NO 的權利

另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。

何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。

近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。

參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。

歐盟 GDPR 個資保護的四大原則

健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。

因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。

其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。

然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！

大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。

「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。

芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。

這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。

科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡

當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。

2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！

挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。

為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。

首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。

此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。

最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？

換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。

「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：

數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。

當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！

AI 時代需要新法規與管理者

不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。

例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」

另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，

如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。

綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」

過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」

「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss

什麼是“行為反饋”？具體又該如何應用? 分享美國VT理工大學給校長、學術領導者的管理包，讓你掌握這七大關鍵就高效。美國透過研究「行為反饋behavior
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★ 本集重點摘錄:
管理職責任的關鍵要務之一，就是反饋，給反饋建議是一門溝通的學問，
四種激勵人改變的有效feedback方式：
1. 在開始時設定明確的期望
2. 盡可能頻繁地提供針對特定任務的反饋
3. 周到而有規律地分享行為反饋(==本集談)
4. 收集 360 度反饋以獲得最大的客觀性

作者表示 特定任務的”行為反饋”很有用，當您提供行為反饋時，您是在陳述 您對那個人的看法，因此您的說的話 用字遣詞, 需要經過深思熟慮,
並以具體的例子來解釋，為什麼你覺得那樣。

★ 本集分點章節:
(00:00:24) 活動公告&感謝聽友Felix
(00:03:05) 本集讀書會開始
(00:09:25) 一分鐘商用英文 One min Business English (feat. Zach) Individual contributor
(00:11:43) 行為反饋面談_掌握這七大關鍵

★ 本集補充資料
::Behavioral Feedback (EN) https://reurl.cc/EnYvyk by 美國VT大學
::一分鐘商用英文
A key contributor關鍵貢獻者, 是稱呼 對公司有實質正面影響的任何員工。
Z: A key contributor is a designation for any employee that positively impacted
the company in a substantial way.
This is a great compliment to give to your direct report or supervisor if they
did a great job on a specific project.
例句: “Jim was a key contributor to the company presentation. He was responsible
for the majority of the content that was presented today.”

★ 本集提到過往單集
Ep30. 四種激勵人改變的方法
Ep12. 04:00 打造健康的互評會議
=====================
Music C.C. by Chester Bea Arthur -Folk Physics / Free Sound Effects
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終於來到二月了，是戀愛的月份
最適合係屋企同女朋友一齊做菜
這一集，我邀請了別人的女朋友Rachel
同我一齊整士多啤梨芝士蛋糕
為這個月份加上一份甜美的回憶
順便買個廣告?
感謝kool寄了一大堆超級好用既廚具比我！
令到公司廚房工具Level up!!!
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根據mr kool奇怪要求，
以下宣傳內容會不停出現冷笑話式押韻：
kool係香港品牌，品質可以信賴
老細講爛Gag，煮詞人會驚
出左本菜譜，煮餸比阿嫂
設計總奪金，皆因佢用心
做埋giveaway，粉絲夠哂威
睇到嚟呢度，真係有料到
諗爆我個腦，已經諗唔到
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Giveaway內容

【kool x 霍哥廚房 ‧ 煮食夠瘋狂】

填妥表格：https://forms.gle/Lp5zPJeK8paRSLLT9
創作一句對應「山楂草莓芝士蛋糕」嘅下聯押韻。
*例子：山楂草莓芝士蛋糕，中西合璧估你唔到！

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kool 創意廚具一件 +《廚房配天書‧見到都想煮》食譜書一本 (名額20個, 每份禮物總值港幣 $178)

遊戲截止時間：2月22日 (星期一) 下午3點
評分準則：參加者需填妥表格，kool 會選出最有創意的20位押韻金句為得獎者。
得獎者將個別獲電郵通知，禮物將會於2月28號前寄出。
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草莓芝士蛋糕:
（來源：kool 《廚房配天書‧見到都想煮》食譜書）

餅底：
消化餅碎：80克​​山楂餅碎：4筒
無鹽牛油：30克(坐溶)

芝士餡：
忌廉芝士：250克​​淡忌廉：220克
糖：60克​​​魚膠粉：2茶匙
熱水：2湯匙

山楂啫喱：
乾山楂：50克​​​蘋果：1個
水：300ML​​​大菜：4克

飾面：
士多啤梨：5粒切片​​山楂餅碎：少量

造法：
餅底：​​將消化餅及山楂碎拌好，加入座溶的牛油拌好放入蛋糕模中壓實雪凍備用

芝士餡：​忌廉芝士加糖打至順滑，淡忌廉打至杰身，魚膠粉加熱水拌至全溶加入芝士中，
​​再加入已打起的淡忌廉攪拌，倒在冷凍的餅底上，再放入雪櫃冷凍備至凝固。

山楂果凍：​蘋果去皮去芯，切片。山楂洗淨。放入熱水中小火煮二十分鐘，隔楂，加入大菜至完全溶解。倒入果凍模具中冷藏１小時至凝固，切粒。

飾面：​​待芝士餅凝固後脫模，放上士多啤梨和山楂果凍，灑上山楂餅碎點綴。

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五、六月這兩個月是報稅的季節，那今年因為疫情的關係，所以延到6月底，然而呢，每次遇到報稅的季節我就會想到，要怎麼樣讓人對於繳稅這件事情，能夠更接受、舒服一點，這其實是一個很難很有挑戰性的問題哦！

那我聽過一個說法，很有趣哦，所謂的「徵稅」就是拔最多的鵝毛，但是聽最少的鵝叫聲，這真的是一個很不容易的學問。

其實我們仔細想一想，繳稅這件事情為什麼會讓我們這麼樣的難受？因為呢，這個動作讓我們損失了我們的收入。

可是如果把你的收入分給慈善機構，而且是你指定的慈善機構，它的數額跟你繳稅的金額是一模一樣的，你會不會覺得舒服一點呢？

可能會，因為啊，繳稅比其他的花費更令人感覺到厭惡的原因，就是我們被迫這麼做。

然而如果是捐款或者是購物，我們可以有決定權，我們可以決定什麼時候付多少付給誰，然而我們面對繳稅這件事情，是不管我們喜不喜歡，想不想要，一定得面對，而且你還不太確定這個錢到底用去哪裡。

其實關於這方面的討論是有一些研究的，我在一本書裡，這本書叫做《你的大腦決定你是誰》。

裡面就讀到了相關的研究討論，這人就是這樣哦，他針對人在面對繳稅這件事情，如果能夠掌握到一些主控的感覺，那是不是會在繳稅的意願上更甘願一點呢？

所以為了實驗這件事情，三個研究人員就進了一個研究，他們請學生到哈佛大學裡面的一個實驗室，請他們替很多張的室內設計圖，各自去做評分。

而為了感謝他們花時間參與，他們會得到10美元，但是必須從裡面拿出三美元，去付一個稅叫做「實驗室稅」。

根據指示呢，他們必須在離開前，把3美元放在信封裡交給實驗人員，學生哦，對於這個做法其實會感覺到不爽的，而只有一半的人照做，另外一半的交出的空的信封，或者是少於規定的稅金。

不過呢，這個實驗還設計了另外一組參與者，這組參與者被告知可以「自由建議」實驗室的經理，怎麼樣去分配這個實驗室的稅金。

例如呢，他們可以建議這次繳的稅，可以拿來買點心、飲料，來給未來的參與者享用。

而讓人很意外的是，只光讓這些繳稅的人能夠參與「我的錢要用去哪裡？」，它就讓原本的遵守率從5成提升到7成，這是一個很可觀的差異，你想想看這種幅度如果發生在實際的國家稅務上，那整個國家的財政會得到多大的前進啊！

而研究人員也想了，這個實驗的結果會不會只限於哈佛大學的高材生，所以呢，他們又在網絡上進一步測試了更大、更多樣化的一般民眾的樣本。

而這一次部分的參與者，有機會看到目前美國的聯邦稅，他們的使用分配的狀況，而有些參與者，則有機會去表達他們希望這個稅收「該如何分配」？

是分配在教育啊，國防啊，健保啊，各自是多少比率，最後呢研究人員要所有的參與者想一下，如果他們可以利用某個稅制的漏洞，省百分之十的稅金，那他們會不會去做呢？

而這個實驗結果告訴我們，在沒有機會對於稅收的配置，表達意見的那一組，每三個人當中就有兩個人，大概66%表示會鋌而走險，幫自己省下稅金。

而相對的在另外一組，有機會發聲的那一組，只有不到半數的大概44%的人，決定鑽漏洞。

所以這個研究告訴我們，影響很多行為，特別是這種有一點痛苦的行為，它背後有一個很重要的關鍵，是要讓人有控制感的。

然而你仔細想一下這個控制感其實是一種感受，因為你並沒有「控制力」或「控制權」。

簡單來說該繳稅就是要繳稅，你幾乎是沒有可以逃避的空間，但是都一樣要繳稅，當我能夠「感覺」我對這件事情是有確定感的，或者是有主導權的，那我對這個行為的實踐跟執行，我就會甘願很多。

其實聊到這裡，你進一步想一想，在自己的人際裡面，是不是也是如此呢？如果你因為各種原因，一定得跟人互動跟人接觸，那麼你會選擇什麼樣的人去靠近呢？

你會選擇那種，讓你根本搞不清楚他在想什麼，而且似乎你也很難靠近他的，還是你會選擇那個讓你看起來舒服，讓你感覺安心的，其實這裡的「感覺」安心也是一種控制感啊！

因為當你有了這個感覺，跟你能不能真的跟他合作成為好朋友，還是有一段差距的不是嗎？

可是你會發現噢，只光這一點小小的差異，他就會決定性的影響，很多人在面對這個世界的時候，他的機會比較多，還是比較少。

一個最顯著的例子，那不就是求職面試嗎？現在這個季節，也是很多朋友開始要思考求職面試的時候，那麼你想想看，你願意不願意在自己的身上，多去培養一些給別人的確定感，也就是讓所有跟你互動的人，多一份控制感呢？

任何人對你其實都沒有控制權，也沒有控制力，可是營造出別人能夠對你的控制感，卻是別人願意靠近你，願意給你機會的第一步啊！

所以如果你想讓自己在人際之間有更好的連結，能夠帶給別人更好的控制感；那我會很鼓勵你可以把握我在8月3號開課的實體課程～【人際回應力】這門課。

這一門課會用有系統的方法，讓你知道怎麼樣調整自己的表情，而且透過觀察別人的表情，能夠正確的理解別人的情緒，並且給予最適當的回應策略。

在我錄音的這個時候，8月3號的人際回應課程名額也在個位數倒數了，所以這個時候如果你看到還有名額的話，就請你務必要把握這難得的機會，然而無論如何，我都希望你能夠擁有更好的人際關係。

希望今天的分享能帶給你一些啓發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，除了YouTube之外，我們也有Podcast的頻道，你只要在Podcast應用裡面搜尋啟點文化，一天聽一點，你就可以訂閱我們，也記得給我們5顆星的評價，我們需要你用行動來支持我們。

然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話，如同今天最後提到的8月3號的【人際回應力】課程。

相關的資訊在我們的影片說明裡都有連結，我很期待能夠在8月3號的教室裡見到你，那麼今天就跟你聊這邊了，謝謝你的收聽，我們再會。