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1000 次 Google 搜尋，只剩 276 次會點進網站——SparkToro 最新研究：別再把客戶導去官網，價值要在動態牆上直接給完

1000 次 Google 搜尋，只剩 276 次會點進網站——SparkToro 最新研究：別再把客戶導去官網，價值要在動態牆上直接給完

先看一個會讓所有「經營官網、寫部落格、拚導流」的人心涼半截的數字。 2026 年 6 月，SparkToro 創辦人、也是 SEO 工具老牌 Moz 創辦人的 Rand Fishkin，用 Similarweb 的點擊流資料分析了 2026 年 1 到 4 月的美國 Google 搜尋。結論一句話：每 1000 次搜尋，最後只剩 276 次會真的點進一個開放網路的網站。 其餘 68.01% 的搜尋，是「零點擊」——使用者看完 Google 頁面上直接給的答案，就走了。這個數字在 2024 年還是 60.45%。兩年之間，願意「點出去」的比例又掉了近 10 個百分點。而只要頁面出現 AI Overviews（Google 的 AI 摘要，現在超過 20% 的搜尋都會出現），點擊率會再崩掉將近 60%。 如果你過去被教的是「寫衛教文章、經營官網、把流量導回來」，這份數據等於直接幫你算了投報率。 Rand Fishkin：與其把客戶「拉回你家」，不如在他站的地方把價值給完 Fishkin 這份研究最狠的地方，不是那個 68%，而是他對「該怎麼辦」的回答。他沒有安慰你「再把 SEO 做好一點」。相反地，他寫得很直白："There's not much point (nor any hope) of fighting back by simply getting better at SEO." （光靠把 SEO 做得更好來反擊，沒什麼意義，也沒什麼希望。）這句話值得業務員多讀兩遍。因為保險業、理財業被灌輸的「內容獲客」邏輯，幾乎都建立在一個假設上：我產出好內容 → 客戶被吸引 → 點進我的地盤 → 留資料 → 我跟進。 這條漏斗的每一環，都預設了「客戶會點出去、會移動到你的主場」。 而 Fishkin 用資料告訴你：這個「移動」正在消失。平台——不管是 Google、Facebook 還是 LINE——都越來越不想把人放走。它們把你辛苦生產的內容吸進去，在自己的牆內就把價值兌現掉了。 他給的解方，叫「零點擊行銷」（Zero-Click Marketing）："invest in brand awareness and influence on the platforms where your audience already spends time, regardless of whether those efforts drive direct website visits." （在你的受眾本來就會待著的平台上，投資品牌認知與影響力，不管這些努力有沒有帶來直接的網站造訪。）翻成業務員的語言就是：別再把每一則貼文當成「勾人點連結」的誘餌，而是把它當成一次「完整的價值交付」。 你的目標不是讓人點進來，是讓人看完、記住、記住你這個人。 三個把「導流思維」換成「被記住思維」的具體做法 一、在動態牆上就把話講完（Give Full Value On-Platform） 做法： 假設讀者永遠不會點你的連結，那你這則貼文本身，能不能單獨成立、單獨有用？ 過去很多業務員的貼文長這樣：「最近好多人問我 IRR 到底怎麼算，我整理了一篇完整說明，連結在留言區👇」。在零點擊時代，這種寫法等於把 90% 的人擋在門外——他們不會點，你也沒留下任何印象。 換個寫法：直接在貼文裡把「IRR 是什麼、為什麼保險業務最愛講它、你自己怎麼看這個數字的陷阱」講清楚，講到讀者滑到最後會心裡「喔——原來是這樣」。你不必怕「講完了他就不找我了」。恰恰相反，願意把知識免費給到滿的人，才會被記成「這個領域我信他」的那個人。 連結不是不能放，而是它從「價值的入口」降級成「有興趣再深入的補充」。 二、經營「品牌記憶」而不是「單次點擊」（Earn Influence, Not Traffic） 做法： 把衡量標準從「這篇多少點擊、多少表單」換成「有多少人記得我、主動提到我、私訊我的名字」。 Fishkin 特別點出，SEO 現在唯一還划算的場景，是「品牌搜尋」——也就是有人指名搜尋你。這對業務員是個關鍵提示：與其去搶「南部 儲蓄險 推薦」這種紅海關鍵字，不如經營到「有人會直接搜你的名字、你的粉專」。SparkToro 的 Amanda Natividad 有句話總結得很好："Your job is not just to rank, and it's not even just to win the click. It's to look like the result most likely to satisfy the searcher." （你的任務不只是排名，甚至不只是贏得那次點擊，而是要讓自己看起來像是最能滿足這個人的那個答案。）對業務員來說，「最能滿足對方的那個答案」不是一篇文章，是你這個人在對方腦中的位置。當客戶的朋友問「你認識做保險的嗎」，對方腦中第一個浮出的名字是不是你——那才是零點擊時代真正的資產。點擊會消失，記憶不會。 三、按「搜尋意圖」分配力氣，別對整片海投網（Segment by Intent） 做法： 把內容分成兩類分開對待——「衛教知識型」大方在平台上給完，「高意圖成交型」才留給一對一。 Fishkin 的研究其實給了很精準的切線：資訊型、how-to 型的查詢，正被 AI 摘要整碗端走（客戶問 ChatGPT「終身險和定期險差在哪」，90 秒就有答案，根本輪不到你的文章）；但「指名品牌、在地服務、高成交意圖」的搜尋，還是會點出去、還是會找真人。 這對業務員的意義是：不要再花大量時間去產出「跟 AI 搶答」的通用衛教內容——那是穩輸的仗。把那些內容當成「在動態牆上證明我懂行」的品牌素材就好，別期待它帶單。真正該花力氣的，是只有真人能給、AI 給不了的東西：你對某個特定族群（例如「單親媽媽的保障缺口」）的觀點、你經手過的真實個案的判斷、你敢說「這張你不需要買」的誠實。這些內容不會被 AI 摘要吃掉，因為它們的價值來自你這個人的立場，不是一段可被複製的資訊。

利潤率創十年新高，成長卻創十年新低——382 家顧問公司數據拆穿『富裕的停滯』：成長最慢的公司，70% 客戶靠轉介紹

利潤率創十年新高，成長卻創十年新低——382 家顧問公司數據拆穿『富裕的停滯』：成長最慢的公司，70% 客戶靠轉介紹

如果有一年，大盤漲了快 18%，你的資產管理規模跟著水漲船高，利潤率創了十年新高——你會覺得這是好年份，還是壞年份？ 大多數人會說好年份。但 The Ensemble Practice 和 ActiFi 在 2026 年 6 月發布的《Growth and Profitability Report》給了一個讓人背脊發涼的答案：行情越好的年份，反而是最危險的年份。 這份調查訪了 382 家美國財富管理公司，其中 173 家提供了完整財務資料，涵蓋 2025 整個會計年度。數據攤開來，是一張所有靠緣故和轉介紹吃飯的資深業務員都該貼在牆上的照妖鏡。 Philip Palaveev 的「富裕的停滯」：為什麼高利潤反而是壞消息 The Ensemble Practice 創辦人 Philip Palaveev 用了一個詞形容 2025 年的產業狀態——prosperous stagnation（富裕的停滯）。 數字是這樣的：2025 年產業平均營業利益率衝到 38.6%，比十年前高了將近 15 個百分點，是有紀錄以來最高。但如果你把市場漲幅剝掉，只看「真正靠開發新客戶帶來的自然成長」，只剩下 3.7%——這是十年數據裡的最低點。而且，這是發生在 S&P 500 漲了近 18% 的一年。 換句話說，這一年公司帳面上很漂亮，是因為既有客戶的資產跟著大盤變胖了，不是因為你多做了誰的生意。Palaveev 說得很直白："prosperous stagnation, with high profitability and slow growth... the seeds of destruction are sown in good times." （富裕的停滯，高利潤加上低成長……毀滅的種子，是在好日子裡埋下的。）這句話值得停下來想三秒。當你的收入在多頭裡自動長大，你會失去開發的動力——因為不開發，日子也過得下去。而這種「不痛」，正是慢性病最可怕的地方。 相關係數 -0.64：行情越好，你越懶得開發 這份報告最反直覺的一個數字，被 Kitces 的 Weekend Reading 特別點了出來：前一年的市場報酬，和當年的自然成長，相關係數是 -0.64。 負相關。而且是強負相關。翻成人話：去年大盤漲越多，今年你開發新客戶的能力就掉越多。 報告給的解釋是："higher prior-year returns dampen current-year organic growth, perhaps because consumers feel more confident managing their own investments when market performance is strong." （前一年報酬越高，會壓抑當年的自然成長，可能是因為市場表現好的時候，消費者對自己操盤更有信心。）這裡有兩層機制在同時作用。從客戶端看，行情好，人人都覺得自己是股神，「我自己買都賺，幹嘛找顧問」；從業務端看，行情好，你的既有盤子帳面漂亮，佣金與管理費自動進帳，開發的急迫感被稀釋掉了。兩股力量疊在一起，就把一整個產業推進了「富裕的停滯」。 這對台灣的業務員來說一點都不陌生。多頭時保單、投資型商品好賣，緣故名單一輪過去業績就達標了，誰還想去打陌生電話、去經營新的客群？問題是，這種「靠行情撐起來的業績」，本質上是一種你控制不了的收入。等到行情反轉，客戶信心崩了、既有盤子縮水了，你才會發現自己這幾年根本沒有累積新的成長引擎。 轉介紹依賴度：58% vs 70%，一個可以自我檢測的警訊指標 如果「富裕的停滯」只是一個概念，那這份報告最實用的貢獻，是給了一個可以量化、可以自我檢測的指標——你的新客戶裡，有多少比例來自轉介紹？ 報告把公司分成成長最快和成長最慢兩群，比對他們的新客來源：成長最快的公司：只有 58% 的新客來自轉介紹。 成長最慢的公司：高達 70% 的新客來自轉介紹。Kitces 的整理下了一句很扎的結論："the growthiest firms rely on referrals the least"（最會成長的公司，最不依賴轉介紹）。 這句話一定會讓很多資深業務員皺眉。轉介紹不是我們被教了一輩子的王道嗎？沒錯，而且報告也承認：轉介紹是品質最高的名單來源。 一個被信任的人幫你背書，成交率、留存率都遠勝陌生開發。 但這裡的關鍵，不是「轉介紹好不好」，而是「你有沒有把雞蛋全放在轉介紹這個籃子裡」。轉介紹有一個致命的結構性缺陷：它是被動的、不可控的、而且高度受行情影響。 它取決於別人願不願意在飯桌上提到你的名字，而你無法主動催動這件事。當市場好、客戶自己覺得很行的時候，連轉介紹的水龍頭都會跟著關小。 所以「只靠轉介紹」會變成一種慢性毒藥：它讓你在好日子裡活得很舒服，卻悄悄抽掉了你主動開發的肌肉。等到需要它的時候，它剛好也乾了。 報告還補了一個細節，說明成長最快的那群公司到底做對了什麼：他們 "were more likely to track leads and manage a sales pipeline"（更傾向於追蹤名單、經營一條銷售管線）。差別不在天賦，在於他們把「開發」當成一套要主動管理的系統，而不是等天上掉下來的禮物。 小公司贏了大公司：5.6% 的自然成長藏著什麼 最後一個數字，會顛覆很多人「規模越大越強」的直覺。報告把自然成長按公司規模拆開：小型公司（AUM 5 億美元以下）：5.6%——最強。 大型公司：3.4%。 中型公司：1.8%。 超大型公司（管理超過 30 億美元）：0.7%——幾乎停滯。規模最小的公司，自然成長反而是最大公司的八倍。為什麼？因為小公司沒有本錢躺在既有盤子上。他們的既有客戶資產不夠大，行情漲再多也養不活公司，逼得他們每天都得出去找新客戶——那個「開發的急迫感」從來沒有離開過。而超大型公司管理的錢已經夠多，光是管理費就吃得飽飽的，開發變成一件「可做可不做」的事。 Palaveev 對這種結構性懶惰的後果講得很清楚。當所有人都停止有機成長、轉而互相挖角時，產業會走向："we're going to start fighting for advisors, and we're going to start paying them more and more to recruit them." （我們會開始搶顧問，然後付越來越多的錢去挖角。）當一個產業不再靠開發新客戶長大，而是靠彼此挖角搶存量，那就是停滯的最後一哩路。 回到你自己身上，這份報告其實只逼你回答一個問題：過去 12 個月，你成交的新客戶，有幾成是別人介紹來的？ 如果這個數字逼近甚至超過 70%，那你要小心——你可能不是在成長，你只是在多頭的水面上漂著。真正健康的事業，是行情好的時候也照樣有一條主動開發的管線在運轉；因為那條管線，才是行情反轉時唯一還握在你手裡的東西。📎 這篇只拆了《2026 Growth and Profitability Report》裡最刺的幾個數字。完整報告還按「目標客群資產級距」拆了成長與利潤的組合（例如服務 50 萬到 100 萬美元客戶的公司，同時拿到 4.3% 成長和 40.4% 利潤率的甜蜜點），以及顧問薪酬佔比、人均產值等營運指標。想看 Palaveev 怎麼談「好日子埋下毀滅的種子」，可以讀 WealthManagement.com 的專訪，或直接到 The Ensemble Practice 報告頁 看調查方法與完整級距分析。

Tim Ferriss 自曝五本書銷量四年掉 80%：AI 正在吃掉『純知識型內容』——你粉專上的保險衛教文，客戶問 ChatGPT 就有了

Tim Ferriss 自曝五本書銷量四年掉 80%：AI 正在吃掉『純知識型內容』——你粉專上的保險衛教文，客戶問 ChatGPT 就有了

如果你的內容行銷主力是知識型貼文——「什麼是實支實付」「壽險和意外險差在哪」「退休金三支柱一次看懂」——那 2026 年 6 月有一篇文章，你應該當成警報器來讀。 寫的人不是什麼看衰內容產業的評論家，而是靠「教知識」賺到整個職業生涯的人：Tim Ferriss。《一週工作4小時》的作者、現代自助書公式的發明人之一。他在 2026 年 6 月 12 日發表了一篇長文〈Has AI Already Killed How-To Nonfiction?〉，把自己五本書的真實銷售數據攤在陽光下，然後給出一個對所有靠知識型內容獲客的人都適用的診斷。 Tim Ferriss：發明「知識變現公式」的人，親手公布自己的下滑數據 Ferriss 是那種罕見的、五本書全部登上《紐約時報》暢銷榜的作者。他的《一週工作4小時》被翻譯成 30 多種語言，他的 Podcast 是全球商業類節目的長青樹。換句話說：如果連他的知識型內容都賣不動了，那不是行銷問題，是結構問題。 他公布的 BookScan 數據（美國實體書銷售追蹤系統）長這樣。以 2022 年為基準，他五本書的年銷量變化：2023 年：-5% 2024 年：-13% 2025 年：-46% 2026 年（依上半年推算）：-57%四年下來，對比 2022 年掉了將近八成。而且不是只有實體書：2025 年把電子書和有聲書全部加進來算，下半年比上半年掉了約 45%——衰退在加速，不是趨緩。 這也不是他一個人的問題。根據 Ferriss 引用的 Publishers Weekly 數據，2026 年第一季美國成人非虛構書整體年減 9%，其中 self-help（自我成長）是跌最兇的子類別，年減 26.3%。他在文中點出時間線上的巧合：ChatGPT 是 2022 年 11 月 30 日上線的。他的銷量曲線，幾乎就是從那一刻開始往下折。 「我的書其實是一張查詢表」：純知識內容被 AI 商品化的過程 這篇文章最誠實、也最痛的一句話，是 Ferriss 對自己作品的解剖："On some level, The 4-Hour Body is a lookup table." （某種程度上，《身體調校聖經》就是一張查詢表。）他說自己的書向來設計成「Choose Your Own Adventure」式的選單——讀者不用從頭讀到尾，想減脂翻這章、想增肌翻那章。這個設計在 2010 年是優點，在 2026 年變成致命傷：因為 AI 就是一張更快、更便宜、還會針對你個人狀況客製化的查詢表。你不用買一本 500 頁的書再自己翻找，你直接問，它 10 秒內給你答案，還會追問你的體重、作息和目標。 Ferriss 把這個邏輯推到底，講出全文最重要的一句："Anything with a core value proposition of 'transferring instructions from my head to yours' is now competing with an interface that does it instantly, conversationally, and for free." （任何核心價值主張是「把指令從我腦中傳到你腦中」的東西，現在都在跟一個即時、對話式、而且免費做到這件事的介面競爭。）注意他說的是「任何東西」。他在文中明講，書只是第一個倒下的：how-to 型的 YouTube 影片、教學型 Podcast、線上課程、知識型部落格——所有以「傳遞資訊」為核心價值的內容，都排在同一條輸送帶上。他問的那句「Is prescriptive nonfiction the canary in the coal mine?」（指導型非虛構內容是不是煤礦裡的金絲雀？）答案在他自己的數據裡已經很清楚了。 還有一個更隱微的觀察值得停一下："The original content doesn't exactly disappear; it just becomes raw material that most people never touch directly." （原始內容並不會真的消失，它只是變成大多數人永遠不會直接碰到的原料。）這句話描述的正是知識型內容創作者的新處境：你寫的東西還在被使用——被 AI 吸收、改寫、轉述給提問的人——只是流量、署名和信任感，都不再回到你身上。 能活下來的四種東西：敘事、順序編排、聲音品味、以及無法被摘要的體驗 Ferriss 沒有停在唱衰。他花了很大篇幅分析什麼內容在 AI 面前仍然站得住，歸納起來是四件事。 **第一，敘事和體驗。**他的判準很直白：「You don't ask an AI to summarize a stand-up special, and a synopsis of a great novel is not a great novel.」（你不會請 AI 幫你摘要一場脫口秀，而一部偉大小說的大綱並不是一部偉大的小說。）摘要之後價值不減的內容會死，摘要之後價值就蒸發的內容會活。 **第二，順序編排（sequencing）。**他說自己書裡真正的秘方從來不是單一技巧，而是「事情的邏輯排序」加上深度個人故事。他舉了《身體調校聖經》裡的 Harajuku Moment——一個關於「受夠了自己」的轉折點故事。同樣的減重建議條列成 bullet points 沒人執行，包在那個故事裡，讀者真的動了。資訊告訴人怎麼做，故事讓人真的去做——這是 AI 目前給不出來的東西，因為它只在你發問時回答，不會在你心裡留下一個揮之不去的畫面。 第三，聲音、品味和人格。「Voice, taste, and personality may end up being the only durable moats.」（聲音、品味和人格，可能最終是唯一持久的護城河。）人們不再為了「知道什麼」追蹤你，而是為了「你這個人怎麼看」。 **第四，回到 1,000 個鐵粉。**他重提 Kevin Kelly 的 1,000 True Fans：與其追演算法做給百萬人看的內容，不如認清你真正服務的那一小群人，反覆地讓他們驚喜。他自己的選擇是："I'd rather write books for 10,000 people who are genuinely changed than crank out short-form videos for 10 million people." （我寧願為一萬個真正被改變的人寫書，也不要為一千萬人量產短影音。）Inc. 的補充：被 AI 取代的是「資訊」，不是「陪你執行的人」 Ferriss 的文章發表後引起大量跟進討論。出版產業觀察者 Jane Friedman 在 6 月 17 日的評述裡補了一個持平的註腳：Ferriss 自己也承認 YouTube 和 Podcast 的分流是共同因素，AI 不是唯一兇手——但趨勢的方向和斜率，沒有人反駁得了。 最值得一讀的回應來自職場表現專家 Henna Pryor 在 Inc. 上的文章〈Tim Ferriss Says AI Is Killing Nonfiction. He's Only Half Right〉（2026 年 7 月 1 日）。她的核心論點是：Ferriss 對了一半——資訊確實被商品化了——但他漏掉另一半：在資訊過剩的時代，決定人們是否相信一個建議、是否真的照做的，是「belief」（信念），而信念來自人。知道正確答案從來不是行為改變的瓶頸；每個想減重的人都知道要少吃多動。真正的瓶頸是有沒有一個你信任的人，在你想放棄的那一週還在旁邊。AI 取代的是「查資料」，取代不了「陪你執行」。 把 Ferriss 和 Pryor 的觀點疊起來，結論其實很鋒利：如果你產出的內容，價值等於它所含的資訊量，那它的市價正在快速趨近於零——因為你的受眾問 ChatGPT 就有了，還更快、更客製。四年掉八成不是書市的特例，是所有「教知識」型內容的先行指標。而還漲價的那些東西——你的真實故事、你踩過的坑、你對爭議問題敢給的明確立場、你陪著人把事情做完的那段關係——恰好全部都是 AI 給不了、也摘要不掉的。 金絲雀已經倒下了。接下來只剩一個問題要問自己：你現在產出的內容，是客戶問一句 ChatGPT 就有了、根本不用來找你的那種，還是就算被 AI 摘要過，人們還是得回來找你本人的那種？📎 這篇只擷取了 Ferriss 原文的主幹。他在 tim.blog 的原文裡還放了完整的逐年圖表、他對出版產業結構的分析、幾個他認為未來十年反而會更值錢的內容形態，以及他為什麼決定「把自己綁在長內容的桅杆上」的完整推演——如果你的收入有一部分建立在內容上，那篇值得你花 20 分鐘逐字讀完。想看反方觀點，Henna Pryor 在 Inc. 的回應對「信念 vs. 資訊」的展開也很短、很利。

88% 的客戶要你連別家方案一起講——ASLAN 雙盲研究：AI 時代該當『幫他想清楚的人』，不是『幫產品辯護的人』

88% 的客戶要你連別家方案一起講——ASLAN 雙盲研究：AI 時代該當『幫他想清楚的人』，不是『幫產品辯護的人』

我們這一行的訓練，幾乎都建立在一個假設上：客戶手上有一份你的方案、還有一份別家的方案，你的工作就是把自家那份講得比別家好。於是話術、比較表、拆競品缺點，變成基本功。 但如果告訴你，有八成八的客戶其實不想聽這個——他們想要的，是一個敢把「別家那份」也一起攤開來、陪他想清楚該選哪個的人呢？ 這不是雞湯，是數據。銷售訓練公司 ASLAN Training 在 2026 年 6 月發表的一份研究報告，做的正是這件反直覺的事。 Tom Stanfill 與 John Cerqueira：用雙盲研究，證明「賣得越用力，客戶跑得越快」 這份研究的份量在於它的方法。ASLAN 執行長 Tom Stanfill 和企業事業群副總 John Cerqueira，在 2026 年 6 月 26 日發表的〈How to Earn Buyer Engagement in 2026〉裡，公布了一個雙盲研究（double-blind study）的結果：同時問了 499 位 B2B 買家、441 位 B2B 賣家，看看兩邊對「一次好的銷售對話」的認知落差有多大。 落差大到值得你停下來重讀訓練手冊。研究裡最刺眼的一句話是："88% want sellers to advise on all their options (not just the one they're selling)." （88% 的客戶希望業務員針對他所有的選項給建議——不只是你正在賣的那一個。）同時，有 82% 的賣家感受到客戶的抗拒升高；42% 的客戶說，他們現在已經不那麼依賴業務員來拿以前需要業務員提供的資訊了。原因不難猜——他們進門前已經問過 AI。 Stanfill 團隊點出一個更難堪的對照組：97% 的賣家相信自己能達標，但 95% 的賣家同時承認，「我需要一套更好的方法才做得到」。業績在掉，信心卻沒掉——這是最危險的組合，因為它讓你以為只要再多推一點就好，而客戶要的正好相反。 Other-Centered 受納框架：客戶要的不是「代表」，是「夥伴」 ASLAN 的核心方法論叫 Other-Centered® Selling（以對方為中心的銷售），背後的關鍵字是「receptivity」——受納度，也就是客戶願不願意對你敞開。他們的主張很簡單：說服之前，得先有相關性；相關性之前，得先有信任。你越急著證明產品，客戶的門關得越緊。 在 ASLAN 的 podcast〈Truth #6: Customers Trust Partners, Not Reps〉裡，他們把這件事拆成一組對照：「代表」（Rep）的做法 「夥伴」（Partner）的做法遞產品資訊 帶來業務洞見與觀點用罐頭式的探詢 讀懂客戶心裡那張清單——他的壓力、優先順序、風險、目標產品為中心 以「幫他做決策」為中心重複標準話術 圍繞他的處境客製差別在哪？「代表」的價值來自他掌握的資訊——而這正是 AI 已經免費送出去的東西。「夥伴」的價值來自他能陪你把複雜的決定想清楚——這是 ChatGPT 給不了的。研究裡有一個數字把這件事量化了：50% 的客戶願意為了「一個能給他全新洞見、讓他用更好的方式解決問題的人」而換掉現有的供應商。 換句話說，你今天守著的客戶，有一半會為了「更會幫他想」的人離開你。而你能不能成為那個人，跟你的產品比別家好多少，關係不大。 技巧一：把「別家的方案」主動端上桌（Represent All Options） 做法： 在客戶開口問之前，你先把市場上的選項——包含你沒在賣的那個——攤開來，並誠實說出各自適合誰。 這對受過傳統訓練的人來說幾乎是反射性的抗拒：「幫別家講話，不是把單子往外推嗎？」但研究的邏輯剛好相反。57% 的客戶進門時心裡已經有傾向了，他來找你不是要你重複他已經知道的優點，而是要驗證他有沒有漏看什麼。這時候你如果只顧護航自家商品，你就變成他「已經懷疑的那一方」；你如果敢幫他把全局攤開，你就變成「唯一沒有立場的那個人」。 對話上的差別長這樣。 護航型（客戶會關門）：「這張儲蓄險的宣告利率比別家高，而且我們公司財務評等 A，你放心。」全局型（客戶會敞開）：「你現在檯面上大概有三條路：一是你已經在看的這張儲蓄險，二是把同一筆錢分一半去做投資型、換更高的長期報酬但要扛波動，三是其實你這個年紀，先補足失能和重疾的缺口，可能比放大儲蓄更急。我可以幫你把三條路的利弊都算給你看，包含第二條——那張主力商品其實不是我這邊主打的。你比較擔心的是哪一塊？」第二種說法你「損失」了什麼？沒有。你反而拿到了客戶的信任，以及——關鍵——他願意告訴你他真正在擔心什麼。研究裡 90% 的客戶說，一個業務員的可信度、業務洞見、以及「願意分享獨特觀點」的態度，會讓他們更願意對你敞開。你敢談別家，就是那個「獨特觀點」最便宜的證明。 技巧二：前五分鐘不推銷，先讓客戶覺得「這個人懂我在煩什麼」 做法： 把開場的前五分鐘，從「介紹我是誰、我賣什麼」，改成「證明我懂你的處境」。 這是研究裡另一個被低估的發現。當 ASLAN 問賣家「你最需要被訓練的是什麼」，排第一的答案是——"67% [of sellers need help] building trust in the first 5 minutes." （67% 的業務員說，他們最需要練的是「在前五分鐘建立信任」。）注意這個順序：連業務員自己都知道，成交的勝負發生在「開口推銷之前」。但多數人的訓練資源，全砸在「開口之後」的產品話術上。這是資源錯置。 前五分鐘該做什麼？不是寒暄天氣，是把你對他處境的理解講出來，讓他驗證。例如面對一個剛換工作、有兩個小孩的客戶：「我猜你現在最卡的，不是要不要買保險，而是換了工作、原本團保沒了，房貸還在，你不確定萬一自己出事，這個家的現金流撐不撐得過那段空窗。我理解得對嗎？」如果你講對了，他會鬆一口氣——因為你省下了他自己組織語言的力氣。這一刻，你已經不是來賣東西的人，你是「真的懂他在煩什麼」的人。ASLAN 把這件事叫做讀懂客戶心裡那張清單（他們原文用的字是 whiteboard）：他的壓力、優先順序、風險、目標。AI 能給客戶答案，但 AI 不會主動說中他還沒說出口的焦慮——那需要一個人，坐在他對面，願意先猜、也願意猜錯。 技巧三：把「贏過競品」的力氣，改花在「幫他做出更好的決定」 做法： 每次談話前，不要問「我怎麼證明我比別家好」，改問「他做這個決定時，最容易漏掉哪一塊、最容易後悔哪一步」。 這是把前面兩個技巧收攏成一個心法。傳統話術的假設是「客戶已經決定要買，只是在選誰」；但 AI 時代的真相是，客戶大量的猶豫，其實是在「要不要動」、以及「動了會不會後悔」之間。你花力氣證明自家商品第一名，等於在回答一個他沒問的問題。 Stanfill 團隊給銷售主管的四個建議裡，有一條直接寫著：「讓業務員能夠把所有選項都攤開來呈現，並且把這件事當成一種真正的客戶服務。」把「呈現全局」重新定義成服務，而不是風險——這是整份研究對業務員最重要的一句話。 因為當客戶帶著 ChatGPT 整理好的比較表走進來，你唯一守得住的護城河，不是你比 AI 更會背條款，而是你敢做 AI 不敢做的事：替他的決定負責，陪他把「不賣的那個選項」也想清楚。 AI 給完建議就消失，不必為結果負責；但 AI 不會在他三年後後悔時接電話，你會。這份不對稱，就是「幫他想清楚的人」和「幫產品辯護的人」之間，那條越來越貴的界線。📎 這篇拆的是 ASLAN 這份雙盲研究裡最反直覺的那條主軸，但原文的資料還更厚——包含「97% 相信達標、95% 卻要換方法」這組信心與結果的裂縫、以及他們給銷售主管的完整「不靠產品 demo 就打進決策層」的發展路線圖。如果你帶團隊、或正在重寫自己的開場腳本，值得把 ASLAN 的原始研究簡報整篇讀完，再對照 Tom Stanfill 談「受納度」的那本 unReceptive，把「前五分鐘」那 67% 的功夫，實際練成你自己的版本。

你的客戶帶著 AI 給的膽量走進來——HSBC 兩萬人調查：49% 因為 AI 更敢冒險，真要下決定時只有 12% 信 AI

你的客戶帶著 AI 給的膽量走進來——HSBC 兩萬人調查：49% 因為 AI 更敢冒險，真要下決定時只有 12% 信 AI

過去三年，幾乎每一份「AI 對財富管理的衝擊」報告都在問同一個問題：客戶會比較相信 AI，還是比較相信真人？這個問法本身就錯了。 HSBC 在 2026 年 6 月 24 日發布的「信任門檻」（The Trust Threshold）全球調查，委託 Ipsos 在 2026 年 1 月 6 日到 2 月 6 日訪問了 10 個市場（含台灣）共 9,993 名富裕與高資產投資人。它沒有去問「AI 還是人」，而是問了一個更聰明的問題：在客戶決策旅程的哪一個點上，他相信誰？ 答案揭開了一個全新的客戶行為位移——而這個位移，正好畫出了你佣金真正的來源。 HSBC「信任門檻」：客戶在探索時信 AI，在下手時信你 先看這道門檻有多陡。HSBC 問受訪者：你上一個投資想法是從哪裡來的？真人專業與機構佔 62%，AI 佔 32%。差距已經存在，但還沒到誇張。 真正的斷崖在下一題：你上一筆「實際決定」，最具影響力的因素是什麼？真人專業跳到 37%，而 AI 掉到 12%——整整三倍的落差。在美國市場這個數字更極端，只有 7% 的人說 AI 驅動了他們上一次的重大決定。"Clients use AI to explore options, but value judgment, context, and accountability from trusted advisers." （客戶用 AI 去探索各種選項，但他們真正看重的，是值得信任的顧問所提供的判斷、脈絡與當責。） ——Barry O'Byrne，HSBC 國際財富與卓越理財業務執行長，2026 年 6 月這就是「信任門檻」的核心邏輯：客戶的信任不是一個總分，而是一條會在「下決定那一刻」突然抬高的門檻線。探索階段，門檻很低，AI 暢行無阻；可一旦要把錢真的押下去，門檻瞬間升起，AI 被擋在外面，客戶回頭找人。 「被 AI 灌了膽」的客戶：49% 更敢冒險、51% 更有掌控感 過去客戶來找你，常常是因為他「不懂、不敢、沒方向」。現在不一樣了。 HSBC 的數據顯示，AI 改變的不只是客戶的資訊量，更是他的心理狀態：49% 的人說 AI 讓他們更願意承擔可計算的風險、51% 覺得對自己的投資更有掌控感（只有 26% 覺得失控）、20% 說 AI 降低了投資的「被嚇到」感。而在 Z 世代與千禧世代身上，這股膽量更猛——分別有 59% 與 58% 說自己更敢冒險。 換句話說，走進你辦公室的那個客戶，已經被 AI 灌飽了膽量。 他帶著一堆從 ChatGPT 挖來的想法、一張自己跑出來的資產配置、一個「我覺得現在該 all-in 半導體」的結論。他不是來請你掃盲的，他是來請你驗證他壯起來的膽子到底該不該壯的。 這是業務員角色的根本位移：你不再是「資訊的提供者」（那個位置 AI 已經佔了），你變成「站在信任門檻上的那個人」——在客戶要下手的瞬間，提供判斷、驗證與煞車。 把「信任門檻」變成三個你能交付、AI 給不了的東西 HSBC 同一份調查問了一個關鍵問題：客戶到底看重顧問的什麼？答案剛好就是門檻線那一邊、AI 跨不過去的三件事。 一、安心感（Reassurance）——80% 的人排第一 做法： 不要急著證明你比 AI 算得準，而是讓客戶在按下決定鍵之前感覺到「有人在這裡兜底」。 高達 80% 的受訪者把「安心感」列為顧問最重要的價值，遠高於其他項目。這不是軟性的客套，這是門檻最高、AI 最給不出來的東西——因為安心感的本質是當責（accountability）：AI 給完建議就消失，沒人為錯誤負責；而你的名字、你的執照、你的關係，都壓在這筆決定上。 當客戶說「我用 AI 跑過了，它說這樣配沒問題」，最弱的回應是「我幫你再算一次」。最強的回應是：「數字它算得很好。我想跟你確認的是——如果明年市場真的腰斬，這個配置會讓你睡不著，還是還睡得著？這一題 AI 沒辦法替你回答，但我會陪你想清楚。」你把對話從「算術」拉回「承擔」，那正是門檻的這一側。 二、策略專業與驗證（Strategy & Validation）——72% 與 32% 做法： 把客戶帶來的 AI 結論，放進他「整張人生財務地圖」裡檢查，而不是孤立地評價那個結論本身。 72% 的客戶看重顧問的策略專業，32% 明確說要顧問來「下判斷與驗證」。客戶用 AI 算的，往往是一個局部最佳解——這支基金好不好、這個比例合不合理。但他沒有的是全局：這筆錢和他三年後要付的學費、五年後想換的房子、退休後的現金流，是不是打架。 AI 給的是答案，你給的是「這個答案放在你身上對不對」。當客戶拿著一個漂亮的回測來，你要做的不是挑回測的毛病，而是問：「這個策略假設你十年不動它，但你前年才跟我說想三年內買房——這兩件事我們得先對一下。」 三、抓出 AI 的錯誤（Catching AI Errors）——29% 的人明說要 做法： 把「驗證 AI」變成一個你主動提供的服務環節，而不是等客戶踩雷才補救。 這是最被低估的一格：29% 的受訪者直接說，他們希望顧問幫忙抓出 AI 生成內容裡的資料錯誤，另有 28% 要顧問幫忙把複雜資料個人化。AI 會自信地給出過期的稅率、虛構的條款、張冠李戴的數字——而客戶往往沒有能力分辨。 你可以把這件事直接搬上檯面：「你用 AI 查到的這幾點，我幫你核對一下哪些是現在還有效的、哪些它記錯了。」這一句話，瞬間把你從「跟 AI 競爭的人」變成「替客戶監督 AI 的人」——而後者，是 AI 結構上不可能自己扮演的角色。 台灣座標：相對保守的 43%，更需要那道煞車 這份調查對台灣讀者有直接意義。台灣有 43% 的投資人說 AI 讓他們更敢承擔可計算的風險——這個數字低於印度（64%）、阿聯（63%）、馬來西亞（54%）、香港（53%），被 HSBC 歸類為「相對保守」的市場，與美國、新加坡、英國同一檔。 別把「保守」讀成「AI 影響小」。它的真正含義是：台灣客戶在跨過信任門檻時會更猶豫、更需要那一句「我覺得可以」或「我覺得再等等」。換句話說，門檻這一側的真人判斷，在台灣的權重只會更高，不會更低。 客戶被 AI 灌的膽，到了下手那一刻會自己縮回來，而那個縮回來的瞬間，就是他最需要你的時候。 整份報告其實在傳遞一個很反直覺的好消息：AI 越強，客戶探索得越多、想法越大膽，被推到門檻邊緣的客戶就越多。AI 負責把人帶到河邊，而過不過河、什麼時候過，仍然是人在決定要不要拉客戶一把。你的工作從「把水送到客戶面前」變成「站在河邊那個值得託付的人」——這一格，正是 HSBC 兩萬人用數據幫你圈出來的、AI 跨不過去的護城河。📎 這篇只拆了「信任門檻」最核心的決策落差與三項顧問價值，但 HSBC 的完整新聞稿還有更多值得細看的數字：各世代使用 AI 的比例（Z 世代高達 86%）、客戶把多少投資報酬「歸功」給 AI（平均 33%，高資產族群更達 39%），以及 10 個市場逐一的風險偏好對照。如果你想把這套框架套進自己的客戶名單，建議直接讀原文，把你客戶所在世代與市場的那一格數字標出來——那會是你下一次面談最好的開場座標。

客戶不是不認同你的規劃，是他只想要『有在理財』的感覺——Kitces & Carl 193 拆穿『同意卻不執行』的心理黑洞

客戶不是不認同你的規劃，是他只想要『有在理財』的感覺——Kitces & Carl 193 拆穿『同意卻不執行』的心理黑洞

你一定遇過這種客戶。提案那天他坐得直挺挺，每講一個重點他都點頭，「對對對，這個我早就該做了」、「你說得很有道理」，最後爽快簽了文件。然後呢？要補的健檢沒去做、要簽的受益人變更卡在抽屜、答應給你的對帳單一拖三個月。你打去關心，他客客氣氣，「最近有點忙，下個月一定處理」——下個月又是另一個下個月。 你以為是話術不夠、是異議沒處理乾淨、是 follow-up 不夠勤。但 Michael Kitces 和 Carl Richards 在 Kitces & Carl 第 193 集（2026 年 6 月 25 日發佈）給了一個更冷的答案：他不是不認同你的規劃，他要的根本就不是執行。他享受的是『我有顧問、有一份財務計畫』這種有在負責任的感覺——而那個感覺，他在簽約那一刻就已經拿到手了。 Kitces & Carl 的三種狀態：「覺得有在理財」不等於「真的有在理財」 這一集的起點不是話術，是一個關於動機的觀察。Kitces 和 Richards 把任何一件需要長期投入的事——生產力、創作、健身、理財——拆成三種互不相同的狀態： 覺得自己有生產力（feeling productive）、被別人看成有生產力（being perceived as productive）、真的有生產力（actually being productive）。 三者的感受很像，但只有第三種會真的改變你的人生，而前兩種，恰恰是最容易拿到、也最容易讓人停下來的。 他們用一個你一定有共鳴的例子：自我成長書。為什麼這類書一本接一本地暢銷？節目裡的觀察是，這些書一部分提供了真的有用的框架與思考，但另一部分——Self-help books and the like proliferate in part because they provide helpful frameworks and thought leadership… and in part because they can create a sense of process without requiring sustained effort. （自我成長書之所以氾濫，一部分是因為它們真的提供了有用的框架和思想領導……但另一部分，是因為它們能製造出一種『正在前進』的過程感，卻不需要你真的持續付出努力。）買書、畫重點、跟朋友聊「我最近在讀一本超讚的書」——這一連串動作會給你一種「我正在變更好」的踏實感。但闔上書之後，你的生活通常一動也沒動。你買的不是改變，是改變的感覺。 把這個框架放回理財，殘酷的真相就浮出來了。Kitces 指出，很多客戶享受的是「我有一位顧問、我有一份財務計畫」這種「我是個負責任的成年人」的身分感——Clients may enjoy the feeling of being financially responsible – they have an advisor and a financial plan! – yet may not implement the goals they appear to agree with. （客戶可能享受的是那種『我在財務上很負責任』的感覺——我有顧問、我有一份財務計畫！——卻不去執行那些他們表面上同意的目標。）這句話解釋了你業務生涯裡最大的一個謎團：為什麼成交不等於完成。對很多客戶來說，**簽約本身就是終點，不是起點。**那一刻他已經拿到他要的東西了——一個「我有在理財」的故事，可以講給自己聽、講給配偶聽、講給同學會上的朋友聽。至於計畫裡那些瑣碎、麻煩、要動到現狀的執行步驟？那是另一回事，而且通常是他壓根沒打算碰的那回事。 「進度感陷阱」：為什麼你愈勤快追蹤，客戶愈安心地不動 理解這個心理，你會重新看待自己一直在做的「貼心服務」。 你定期寄季報、節日問候、生日卡、市場快訊——你以為這些在強化關係、在推進執行。但如果客戶要的是「有在理財的感覺」，那你每一次的接觸，反而是在免費幫他補充那個感覺的庫存。**他不用做任何事，光是收到你的訊息，就能維持「我有在管理我的財務」這個自我安慰。**你愈勤快，他愈安心地原地不動。 這就是進度感陷阱的本質：你提供的「服務體驗」如果只停在「感覺」層，你其實是在資助客戶逃避執行。保險業更明顯——客戶買了一張保單，就覺得「保障的事我處理好了」，於是那些真正該補的缺口（重大疾病、長照、家庭責任額的巨大落差）被「我有買保單」這四個字一筆勾銷，一拖就是十年。他不是不知道有缺口，他是用「有在做」的感覺把缺口蓋住了。 要破解，你得在每一次互動裡刻意把「感覺」換成「動作」。不是問「最近還好嗎？」，而是問「上次我們講好你要把舊保單的對帳單找出來，現在在你手上了嗎？」——讓對話沒辦法靠點頭和寒暄帶過，逼出一個 yes 或 no 的事實。 量尺問題（Scaling Questions）：把「我同意」逼成一個可執行的數字 那要怎麼在當下就分辨——客戶是真的要做，還是只想要那個感覺？節目裡給的工具叫量尺問題（scaling questions），這是教練界的經典手法，Kitces 把它用在診斷執行意願上。 做法： 不要問「你覺得這個規劃 OK 嗎？」（這只會換到一個廉價的點頭），改成請客戶用 1 到 10 評分，再追問那個數字背後的東西。你：「從 1 到 10，1 是完全沒準備好、10 是今天就想動手，你現在大概在幾分？」 客戶：「嗯……大概 7 吧。」 你：「7 喔，不錯。那我好奇，是什麼讓你不是 4 或 5，而是到 7 的？」 客戶：「因為我真的有感覺到這個缺口，我老婆也一直在念。」 你：「那如果要從 7 推到 9，你覺得需要先發生什麼事？」最後這個問題是整套工具的關鍵。它不問「你願不願意做」，而是問「要讓你真的動起來，少了哪一塊」。客戶的回答會直接暴露真正的卡點——可能是「我得先跟我太太討論」、「我想再看一下手上現有的保單」、「我怕保費負擔太重」。這些才是讓計畫卡在第一步的真實原因，而不是他在提案桌上禮貌性給你的那聲「好」。 更重要的是，量尺問題把抽象的「同意」變成一個你們可以一起追蹤的具體座標。下次見面，你可以直接問：「上次你說你在 7，現在呢？」進度有沒有真的發生，一翻兩瞪眼，誰都騙不了。 把「同意」拆成「下一個動作」，而不是「整個目標」 第三件事，是重新設計你要客戶承諾的東西。 「同意一個目標」和「執行一個目標」之間，隔著一條客戶最不想跨的鴻溝——因為目標是宏大的、模糊的、可以無限延後的，「我要把退休金準備好」這種話，今天不做、明天不做，天也不會塌。Kitces 和 Richards 反覆強調的一點是：有效的建議，重點從來不在方案本身有多漂亮，而在客戶的行為有沒有真的改變。 所以離開每一場會議前，不要讓客戶帶走一個「目標」，讓他帶走一個小到不可能失敗的下一個動作，而且最好現場就完成一半。不是「這個月把受益人改一改」，而是「來，現在我們一起把這張變更表填好，你只剩回家簽名拍照給我」；不是「你回去想想要不要加保」，而是「禮拜三晚上八點我打給你，我們花十分鐘把試算看完」——一個有時間、有動作、有下一步的具體承諾。 當行動被切到夠小、夠具體、夠近，客戶就沒辦法再躲進「我有在理財」那團溫暖的霧裡。你不是在逼他，你是在幫他把「感覺」兌現成「事實」——而這，恰恰是一個只會發保單的業務員和一個真正改變客戶人生的顧問之間，最深的那道分水嶺。 說到底，這一集真正在問的問題很簡單：你的客戶離開你辦公室的時候，帶走的是一份「我很負責任」的感覺，還是一個非做不可的動作？前者讓他今晚睡得很好，後者才會在十年後，讓他真的睡得很好。📎 這一集 Kitces & Carl 第 193 集的完整對談（2026 年 6 月 25 日）裡，Kitces 和 Richards 還聊了「被別人看成有生產力」這個狀態如何反過來綁架顧問自己——你有沒有為了讓客戶覺得你很忙、很專業，而做了一堆其實沒推進任何人的「表演式工作」？這部分對經營者特別扎心，值得配著音檔聽完。想更深入理解客戶「知道卻做不到」背後的行為機制，Carl Richards 的經典作品《The Behavior Gap》用一支支手繪圖，把這條「應該做的」與「實際做的」之間的落差講得比任何理論都清楚。

管 300 萬美金資產的有錢人，92% 說長壽改變了一切，卻只有 46% 把文件備齊——用 BofA 最新調查的缺口開一場對話

管 300 萬美金資產的有錢人，92% 說長壽改變了一切，卻只有 46% 把文件備齊——用 BofA 最新調查的缺口開一場對話

有一種開場，永遠比「我這邊有個不錯的商品」更容易讓人坐下來聽。那就是：「你重視的東西，跟你實際準備好的東西，中間有一道缺口。」 美國銀行私人銀行（Bank of America Private Bank）在 2026 年 6 月 17 日發布的最新富人調查，整份報告幾乎就是一張「缺口地圖」。它訪問了 1,431 位年滿 21 歲、可投資資產 300 萬美金以上的美國人，由獨立研究機構 Escalent 在 2026 年 1 月 8 日到 2 月 5 日執行。樣本大、第三方執行、對象是真正的高資產族群——這份數據的份量，足以讓你把一整年的開發對話重新校準。 而它最有力的地方，不是哪個數字特別高，而是兩個數字擺在一起時露出的那條裂縫。 BofA 2026 調查：92% 說長壽改變一切，46% 才真的把文件備齊 先看這兩個數字： 92% 的高資產者說，長壽（longevity）已經是財務規劃裡的重要考量；94% 已經在為「活得更久、活得更好」採取健康行動。長壽不再是抽象概念，它變成了規劃的核心前提——人們真心相信自己會活很久，而且願意為此花錢。 但同一群人裡，只有 46% 同時備齊了三份最基本的文件：遺囑、生前遺囑（預立醫療指示）、以及持久授權書。換句話說，超過一半重視長壽、相信自己會長命的有錢人，連「萬一哪天我自己沒辦法做決定」這件最基礎的事都還沒安排好。 報告裡另一組數字補刀補得更狠：53% 的人坦承，自己現有的遺產文件「不完整、過時，或根本找不到」。只有 33% 的人自認真的搞懂信託是什麼。 美國銀行私人銀行總裁 Katy Knox 對這場世代財富移轉下了一個註解："The Great Wealth Transfer is not simply a transfer of assets, it represents a meaningful shift in how clients define and engage with their wealth." （這場大規模財富移轉，不只是資產的轉移，它代表客戶『如何定義、如何看待自己財富』的一次深刻轉變。）這句話翻成業務的語言就是：客戶要的已經不是「幫我配置」，而是「幫我把這件事想清楚、安排好」。而你手上這份調查，剛好把所有「想得到卻沒做到」的缺口都列了出來。 缺口式開場：不賣商品，先把客戶『說重要 vs 真的做了』的落差講出來 傳統開場是推力——我有什麼、你需要什麼。缺口式開場是拉力——你自己已經說它重要了，我只是把你還沒補上的那一塊指出來。 這招之所以好用，是因為前提是客戶自己給的。你不需要說服任何人「長壽很重要」或「遺產規劃很重要」，BofA 的數據顯示 92%、78% 的人早就同意了。你要做的，只是把他「嘴上的重視」和「手上的空白」之間那道落差，溫和地、不批判地放到桌上。 具體怎麼操作？這份報告至少給了你三道現成的缺口。 技巧一：長壽缺口（The Longevity Gap） 做法： 用「你已經在為長壽投資健康，那為長壽投資的『財務防護』呢？」把健康話題接到規劃話題。 94% 的人已經在運動、養生、做健檢——他們用實際行動承認自己會活很久。這正是你的切入點：「我看到一份調查很有意思，跟你一樣，超過九成的高資產朋友都已經在認真投資自己的健康，因為大家真的相信會活到九十、一百歲。我好奇的是——如果真的活那麼久，你希望那段日子是『有人幫你把財務的事都安排好』，還是『到時候再說』？」你沒有問「你買保險了嗎」，你問的是「你希望那段日子長什麼樣子」。健康投資是現在式的行動，財務防護是它自然的下一句。關於長壽如何把人生規劃整個重寫，倫敦商學院 Lynda Gratton 那本《100歲的人生戰略》講得很透——當人生從三階段變成多階段，財務的「彈藥分配」邏輯也跟著全變了，這是個很好接的延伸話題。 技巧二：文件缺口（The Document Gap） 做法： 不問「你立遺囑了嗎」，問「萬一今天你自己沒辦法替自己做決定，誰來決定？」 46% 才備齊文件、53% 的文件過時或找不到——這個缺口最大、也最具體。但直接問「你有沒有立遺囑」很容易讓人防衛，因為那聽起來像在催促、甚至像在咒人。換個問法：「我問一個大家都不太想面對、但很實際的問題：假設明天你出個意外，暫時沒辦法自己做決定——誰有權替你簽字？醫療上、財務上，這兩件事是同一個人嗎？這份文件，現在放在哪裡、家人找得到嗎？」注意，這裡你問的是「家人找不找得到」，不是「你有沒有」。因為 BofA 的數據說，問題往往不是沒做，而是做了卻過時、卻沒人知道放哪。你把對話從「有沒有」升級到「現在還有效嗎、家人接得住嗎」，難度瞬間從「推銷」降成「幫忙檢查」。 技巧三：傳承缺口（The Succession Gap） 做法： 對企業主客戶，用「78% 說重要、20% 真的寫下來」這組對照，把『嘴上重視』直接攤在他面前。 調查裡企業主這塊的落差最戲劇化：78% 的企業主說接班規劃對財富策略很重要，卻只有 20% 有一份完整書面的接班計畫。而且繼承家族企業的人比例正在飆——從 2022 年的 5%、2024 年的 11%，跳到 2026 年的 23%，兩年翻倍。 對著一位企業主，你可以這樣放數據：「有個數字我覺得你會有感：每 10 位像你這樣的企業主，差不多有 8 位都說接班規劃很重要——但真的把計畫白紙黑字寫下來的，只有 2 位。你覺得，你自己現在是站在那 8 成裡，還是那 2 成裡？」這個問法的精髓在於：你沒有評斷他，你讓那組數字去評斷他。他自己會在心裡對號入座，而那個「我大概是那 8 成」的瞬間，就是對話真正開始的地方。 跨世代資產配置對照表：跟下一代談，先承認他們玩的是另一套牌 缺口對話能讓你坐下來，但要留住下一代客戶，你得先承認一件事：他們的資產配置邏輯，跟他們父母完全不是同一套。 BofA 這份調查把世代差異攤得清清楚楚。以下是值得你貼在牆上的對照表：配置／態度 Z 世代＆千禧世代（21–43 歲） X 世代＆嬰兒潮（44 歲以上）股票配置 約 32% 約 58%另類投資配置 約 15% 偏低加密貨幣配置 約 13% 極低持有加密貨幣 58%（2024 年為 49%） 少數視加密為「第一名財富機會」 29% 罕見這張表在講一件事：年輕一代把股票的權重砍到只剩父母的一半多一點，把空出來的籌碼押進另類投資和加密貨幣。如果你帶著「股債六四、長期持有」這套對父母管用的劇本，去跟他們的子女談，你會在第一通電話就被歸類成「跟我爸的顧問同一掛」。 跟下一代談，不是要你立刻變成加密貨幣專家，而是要你先「不否定」。當一個 30 歲的繼承人說他有 13% 在加密貨幣，你的第一句話如果是「那個風險太高了」，這場對話就結束了。比較好的接法是：「我知道這在你這個世代是主流配置——我們可以一起看看，這 13% 在你整體的『活得久、傳得下去』這個大目標裡，扮演什麼角色嗎？」你把加密貨幣放進「長壽＋傳承」的大框架裡，而不是放進「該不該買」的爭論裡。 順帶一提，連 UHNW（資產 2,500 萬美金以上）那群人都有 77% 認為私募市場的機會大於公開市場——「另類資產正在變成主流」這件事，已經不是世代偏好，而是整個高資產族群的共識。 為什麼缺口比商品更好賣？因為前提是客戶自己給的 把這三道缺口串起來看，你會發現它們有一個共同結構：客戶早就承認了重要性，只是還沒完成行動。 92% 說長壽重要、78% 說接班重要、超過九成在投資健康——這些「重視」都不是你需要創造的，它們已經存在。你的工作不是說服，是「補缺口」。這在心理上對客戶友善得多：你不是來賣他原本不想要的東西，你是來幫他完成一件他自己已經認定該做、卻一直拖著的事。 而且這套對話有個額外的好處——它天然地把你定位成「規劃者」而不是「推銷員」。當你問的全是「萬一你沒辦法做決定誰來決定」「你的文件家人找得到嗎」「你是那 8 成還是那 2 成」，客戶腦中對你的歸檔，就會從「又一個來賣東西的」，悄悄換成「這個人是來幫我把事情想清楚的」。 一份大樣本的硬數據，最大的價值不是讓你拿去發文炫耀,而是讓你在每一場對話裡，都有一個客戶無法反駁的前提可以站。BofA 這份調查給的，就是這樣一整排前提。📎 這篇拆的是「缺口開場」的對話設計，但 BofA 這份 2026 富人調查原始報告還有很多值得你自己挖的料：完整的世代別投資行為交叉分析、UHNW 族群對私募與另類資產的態度、以及這場 124 兆美元財富移轉背後的家庭動態。官方新聞稿在這裡，想看一手數字、自己組合出更多開場角度的，值得花十分鐘讀完整版。

你的客戶體驗為什麼讓人轉頭就忘？USA Financial 行銷長拆 Disney、Ritz-Carlton、Apple：最好的業務行銷課，全在金融業之外

你的客戶體驗為什麼讓人轉頭就忘？USA Financial 行銷長拆 Disney、Ritz-Carlton、Apple：最好的業務行銷課，全在金融業之外

你有沒有過這種經驗：花了好幾年經營客戶，逢年過節送禮、生日傳訊息、三不五時噓寒問暖，結果客戶轉介紹給朋友時，講不出你到底「哪裡不一樣」。他只會說「他人很好啦」。 「人很好」是一句要命的評語。因為全台灣有幾十萬個業務員都「人很好」。客戶記不住「人很好」，他記得住的是一致、可被預期、有設計感的體驗。而這件事，金融業普遍做得很差——差到我們最該抄的行銷課，根本不在這個產業裡面。 Mark Mersman：金融業最該偷學的行銷，藏在 Disney 和加油站裡 Mark Mersman 是 USA Financial 的行銷長（CMO），2004 年就加入這家公司，常年在《華爾街日報》《Barron's》《Investment News》談理財顧問的行銷。他主持的 Financial Advisor Marketing Playbook 在 2026 年 6 月有一集，主題很反骨：別再看同業怎麼做行銷了，去看 Disney、Chick-fil-A、Costco、Buc-ee's、Ritz-Carlton 和 Apple。 他的理由很簡單：忠誠度、信任、留存、轉介紹——這些每一家理財公司都想要的東西，消費品牌早就研究透了。而且這些品牌賣的東西，跟你一樣抽象。Disney 賣的不是遊樂設施，Apple 賣的不是規格表，Ritz-Carlton 賣的不是一張床。他們賣的全是「體驗」。 Mersman 的核心主張一句話講完："The firms that will thrive won't necessarily offer superior products but will create great experiences." （會活下來的公司，不見得是產品比較強的，而是把體驗做得比較好的那些。）關鍵在這裡——體驗不是感覺題，是設計題。多數業務員把「客戶體驗」當成一種看心情的事：今天有空就多關心一下，最近忙就放著。但這些頂尖品牌之所以強，是因為他們把體驗拆成一套可重複、可訓練、每一次都一樣的流程。下面是六個品牌各自交出來的那一塊。 Disney 的「期待感」：關係在客戶進門前就開始了 Disney 最厲害的不是園區內，而是園區外。你買了門票之後的好幾個月，它就開始用 App、行前規劃、倒數提醒餵養你的期待。等你真正踏進園區，興奮感已經被養到滿格。Mersman 把這句話講得很白："The relationship really should begin before they walk through your door." （這段關係，真正應該在他踏進你辦公室之前就開始了。）對照一下多數業務員的做法：客戶答應見面後，到見面當天之間，完全是空白的。沒有任何接觸。客戶帶著「不知道會發生什麼、會不會被推銷」的戒心走進來，你還得花前二十分鐘把這道牆敲掉。 Disney 教你的設計動作是：在第一次正式見面之前，先寄一段歡迎影片、一份團隊介紹、一兩個（去識別化的）客戶故事，告訴他「等一下會談什麼、不會談什麼、需要他準備什麼」。當期待感被設計過，客戶坐下來那一刻的狀態，跟一張白紙完全不同。 Ritz-Carlton 的「一致性＋授權」：把好服務從運氣變成標準 這裡其實藏了兩個品牌的功課。第一個是 Chick-fil-A 的一致性——不管你走進哪一家分店，體驗都一模一樣。Mersman 說，顧問該做的是建立可重複的流程，讓「每一個客戶都能清楚說出你的服務流程是什麼」。能被客戶複述出來的流程，才是會被轉介紹的流程。 第二個是 Ritz-Carlton 的授權。Ritz-Carlton 有一條傳奇的 $2,000 規則：每一位員工——不分職位——都有權限在不問主管的情況下，花最多 2,000 美元去解決一位客人的問題或挽救一次體驗。沒有簽呈、沒有層層核准。 這個數字不是隨便訂的。Ritz-Carlton 算過，一位客人一生在它身上會花約 25 萬美元，所以 2,000 美元的「即時補救預算」非常划算。對一人作業或小團隊的業務員來說，重點不是金額，而是背後那個邏輯：不要讓自己變成所有事情的瓶頸。如果你的助理、你的夥伴遇到客戶的小問題都得等你回覆才能動，那你的「服務」就跟你的睡眠時間一樣有上限。把可以授權的小事授權出去，客戶感受到的反而是「這家機構整個都很可靠」，而不只是「這個業務員很可靠」。 Apple 的「訊息簡化」：停止解釋你在做什麼，開始描述他之後的人生 Apple 從來不在發表會上唸規格。它不講「這顆晶片有幾個電晶體」，它講「你可以用它做到什麼」。Mersman 認為這是六堂課裡最重要的一堂："Stop explaining what you do and start explaining what life looks like after working with you." （別再解釋你在做什麼，開始描述跟你合作之後，他的人生會長什麼樣子。）業務員最容易犯的毛病，就是把「資產配置」「分散風險」「IRR」「保額槓桿」這些字眼當成專業的證明，一口氣倒給客戶。但客戶要的從來不是這些「規格」，他要的是 outcome——confidence（安心）、freedom（自由）、clarity（清楚）、flexibility（彈性）。 把同一件事翻譯兩次給你看。規格版：「這張保單的儲蓄帳戶有複利滾存，加上失能豁免。」outcome 版：「就算哪天你沒辦法工作，這個帳戶會自己繼續長大，你太太不必為了下個月的房貸睡不著。」——同一張保單，後者才是客戶會記住、會講給別人聽的版本。 Costco 和 Buc-ee's：先鎖定一群人，再給他們一個記得住的理由 最後兩個品牌是一組的。Costco 教的是鎖定客群：它刻意只服務某一種會員，而不是討好所有人。Mersman 一針見血："When you try to speak to everyone, you end up resonating with no one." （當你想對所有人說話，最後你誰也打動不了。）成長最快的顧問公司，無一例外都把「我服務誰、我解決什麼問題」講得極窄。窄，不是放棄市場，而是讓特定一群人一聽就覺得「這是在說我」。 Buc-ee's 教的則是製造記憶點。一家德州加油站，硬是被自己經營成「便利商店界的迪士尼」，客人甚至願意開好幾百公里專程去朝聖。它怎麼辦到的？答案出乎意料地樸素：全美公認最乾淨的廁所。一個 24 小時待命的清潔團隊，加上現切牛胸肉和招牌零食。Mersman 的話很重：「人們不會去討論『普通』。」 把這兩件事合起來，就是一套完整的設計：先想清楚你要對哪一小群人說話（Costco），再在他們的旅程裡，刻意安排一個「普通到沒人做，所以做了就被記住」的環節（Buc-ee's）。可能是一份別人沒有的年度回顧、一場每年固定的客戶小聚、一個交件時的儀式感。不必貴，但必須一致到可以被預期。把這六塊拼起來，你會發現它們其實在講同一件事：客戶記住你的，從來不是報酬率，而是一段被設計過、每次都一致、而且他能用一句話講給別人聽的體驗。 報酬率你控制不了，體驗你完全可以。差別只在於——你是把它當成看心情的感覺題，還是當成一張可以畫出來的流程圖。 📎 這篇只抽出了六個品牌各自最核心的那一塊原則，但 Mark Mersman 在 USA Financial 的原文裡，對每個品牌都給了更細的顧問落地建議（例如 onboarding 的具體流程設計、把「服務標準」寫成可訓練文件的方法）。如果你想把上面這套「體驗設計圖」真的畫進自己的實務，建議去聽完整集 Financial Advisor Marketing Playbook，他在 Podcast 裡示範的口語版本，比文字更容易直接搬。

管 16 億美元、只做退休後『怎麼花』的顧問：Bradley Clark 把開銷切成『需要／想要／願望』，只給需要 90% 的保證

管 16 億美元、只做退休後『怎麼花』的顧問：Bradley Clark 把開銷切成『需要／想要／願望』，只給需要 90% 的保證

大部分理財顧問和保險業務員，畢生功力都花在同一件事上：怎麼幫客戶把錢「存起來」。報酬率、複利、定期定額、資產配置——這些全是「累積期（accumulation）」的語言。 但有一個人反其道而行。他管理 16 億美元、服務 340 個家庭，整家公司只做一件累積期的人最少碰的事：教退休後的人「怎麼把錢花掉」。他叫 Bradley Clark，2016 年創辦 Clark Asset Management，是全美只有 2% 同時持有 CFP 與 RICP（退休收入認證）雙證照的顧問之一。哈佛經濟學、史丹佛 MBA，當年還跟著諾貝爾獎得主 Bill Sharpe 上過投資組合理論。 在 Michael Kitces 的 Financial Advisor Success Podcast 第 495 集（2026 年 6 月）裡，他把一套「退休後怎麼花錢」的硬框架攤開來。這套框架對任何賣年金、儲蓄險、即期年金的人來說，是一份現成的提案腳本——因為它把保證型商品，從「一個產品」重新講成了「客戶絕對不能少的那塊地板」。 Bradley Clark：為什麼「花錢」比「存錢」難一百倍 Clark 的整個事業，建立在一個多數同業忽略的觀察上：減資（decumulation）和累積，是兩種完全不同的問題。"Spending your retirement savings is far more complex than building them." （花掉你的退休儲蓄，遠比把它存起來複雜得多。）累積期你只要對抗一個敵人：時間不夠。但退休後，敵人一次來四個——報酬率順序風險（sequence of returns risk）、長壽風險、通膨，還有一個最難搞的：心理。一個存了三、四十年的人，要他開始把本金花掉，往往做不到。Clark 給這個狀態取了個名字叫「decumulation paralysis（減資癱瘓）」——人們太擔心花掉積蓄，結果反而沒能享受他們辛苦掙來的退休生活。 他要賣給客戶的，不是更高的報酬，而是一種他稱為「relaxed confidence（放鬆的安心）」的狀態。而要做到放鬆，前提是：客戶心裡那條「絕對不能少」的底線，得先被鎖死。 需要／想要／願望：把一筆模糊的開銷，切成三條不同風險的線 這是整套方法的核心。Clark 不把客戶的退休開銷當成「一個數字」，他把它切成三層—— 需要、想要、願望（Needs, Wants, Wishes） 做法： 把客戶的支出目標分成三類，每一類跑各自的成功機率分析，套上不同的安全標準。需要（Needs）：活下去的底線。房貸或房租、醫療、水電、吃飯、保險、交通。這一層不能賭，目標是至少 90% 的成功機率。 想要（Wants）：讓退休生活舒服的東西。每年出國一次、上館子、孫子的禮物。這一層容許市場波動，機率標準可以放低。 願望（Wishes）：錦上添花的夢。買艘船、捐一筆錢、帶全家去環遊世界。這一層機率可以更低。關鍵不在「分三層」這個動作本身，而在 Clark 對「想要」「願望」那兩層的反直覺要求：如果它們的成功機率太高，反而是個警訊。 一個 95% 機率能實現所有願望的客戶，在 Clark 眼裡不是「規劃得很完美」，而是「他根本不敢想得夠大」——他的願望清單太保守了，他其實有資格過更好的退休生活，卻把自己框在恐懼裡。這一點翻轉了多數業務員的本能：我們總想給客戶「全部都很安全」的圖，但 Clark 認為，只有「需要」那層該被鎖死，剩下兩層的彈性本身就是規劃的一部分。 這個切法的厲害之處，是它把一場關於「你退休後夠不夠用」的焦慮對話，變成一場可以分區處理的工程問題。客戶不再問「我會不會破產」，而是看著三條線問「哪一層我想再做厚一點」。 收入地板：把年金從「一個商品」變成「地板底下那塊水泥」 切完三層，下一步是 Clark 真正動用保證型工具的地方——而這正是保險業務員該畫重點的段落。 資產負債配對與收入地板（Asset-Liability Matching & Income Floor） 做法： 把「需要」這一層的必需開銷，當成一筆固定的「負債」，然後用一組保證收入把它逐項對應、鎖死。 Clark 的收入地板，是把幾種保證型收入疊起來建成的：優化過的社會安全金（在台灣對應勞保／國民年金） 雇主退休金 債券階梯（bond ladder） 即期年金（income annuities）這些工具的共通點是：它們不隨股市波動。 把它們疊到剛好蓋住「需要」那層的高度，客戶的必需開銷就被一條保證的地板托住了。股市再怎麼崩，飯照吃、藥照買、房貸照繳。只有「想要」和「願望」那兩層，才交給會波動的投資組合去追。"Having your basic needs covered provides the confidence to be more flexible with your discretionary spending." （當你的基本需求被蓋住了，你才有底氣，對可自由支配的花費更放得開。）請仔細看這句話的銷售邏輯。Clark 不是在跟客戶說「年金報酬比股票好」——那個仗保證型商品打不贏。他是在說：正因為地板鎖死了，你才敢在地板之上活得更大方。 保證型商品的價值，不在它自己賺多少，而在它讓客戶的其他錢、其他人生，可以更勇敢。 這就是把即期年金、儲蓄險重新框定的角度。它不是投資組合裡跟股票競爭報酬率的一格，它是地基。你不會問一棟房子的地基「報酬率多少」，你只會在乎它穩不穩。 為什麼這個框架，比「我幫你算退休缺口」更會成交 傳統的退休提案，多半是把客戶嚇一跳：「你退休金缺 800 萬，趕快買。」這種講法製造的是恐慌，而恐慌會讓人逃避決定。 Clark 的框架反過來。它先承認客戶的人生有三種不同重量的開銷，再告訴客戶：「最重的那層，我們先用保證的東西鎖死，這樣你才有資格放心去想剩下的。」這是一種「先給安全感，再談成長」的順序。 對保險業務員而言，這套語言把保證型商品從防守位置（「報酬比較差但比較安全」）搬到了進攻位置（「它是讓你其他人生敢冒險的前提」）。當你下次跟客戶談即期年金或還本型商品，試著不要從商品功能講起，而是先問一句：「你每個月有哪些開銷，是無論市場好壞、絕對不能少的？」——把那條線標出來，你手上的保證型商品，就有了一個它原本沒有的位置。📎 這篇只拆了 Bradley Clark 框架裡「需要／想要／願望」加「收入地板」的骨架。Kitces 第 495 集的完整訪談裡，還聊到他怎麼用 Vanguard 和 DFA 的投資模型管理「地板以上」的波動資產、一家全遠端的 RIA 怎麼用一年 12,500 美元的單一平費（flat fee）長到 16 億美元規模，以及他對「成功機率太高反而是規劃失敗」的完整論證。如果你想看他自己怎麼寫這套思路，他在事務所部落格的 The Decumulation Dilemma 一文，把「decumulation paralysis」和「relaxed confidence」講得更白。

客戶明明聽懂了卻一直「再想想」？行為科學家：你賣的是「未來」，而大腦天生討厭未來——把「現在每天正在流失的東西」講出來

客戶明明聽懂了卻一直「再想想」？行為科學家：你賣的是「未來」，而大腦天生討厭未來——把「現在每天正在流失的東西」講出來

你一定遇過這種客戶：你把保障缺口算得清清楚楚，他全程點頭，最後說一句「我懂了，讓我再想想」——然後人就消失了。你會忍不住懷疑：是我講得不夠清楚嗎？ 行為科學家 Nancy Harhut 在 2026 年 6 月 3 日的 DesignRush Podcast 專訪裡給了一個讓人安心、也讓人警醒的答案：問題不在他沒聽懂，而是人類大腦的出廠設定，本來就跟「未來才兌現的好處」過不去。而保險，剛好是世界上最純粹的「未來才兌現」商品。 Nancy Harhut：用大腦的原廠設定賣東西，而不是跟它對抗 Nancy Harhut 是 HBT Marketing 的共同創辦人暨創意長，客戶包括 H&R Block、AARP、Transamerica 這些金融與保險品牌。她把 25 條行為科學原理整理成一本得獎著作《Using Behavioral Science in Marketing》（拿下 2023 年美國行銷協會的 Leonard L. Berry 行銷書獎）。 她整套方法論的前提，是一句很多業務不願承認的話："People don't make decisions the way you think they do. They're not necessarily fully engaged. They're not very rational. They're way more emotional." （人們做決定的方式，跟你以為的不一樣。他們未必全神貫注，也沒那麼理性，而是感性得多。）換句話說，你花力氣把產品講得更「合理」，很可能是在對一個根本不用理性決策的大腦講道理。Harhut 的做法相反：先承認大腦怎麼運作，再順著它設計訊息。 意圖—行動落差：客戶真心想買，卻被「當下偏誤」綁住 Harhut 點名一個專有名詞——意圖—行動落差（intention-action gap）。它指的不是客戶不想，而是客戶真心想、卻一直沒動："We intend to do something, we intend to get to it a little bit later, we'll do it next week or next month or next year, we're going to do it. But then we don't." （我們打算做某件事，打算晚一點再處理，下週、下個月、明年再說，我們真的有打算要做。但結果就是沒做。）背後的引擎是「當下偏誤（present bias）」：大腦只渴望立即的回報，並且嚴重低估未來的好處。保險的痛點正好踩在這裡——它的全部價值都在「未來」，而你的客戶活在「現在」。你說「以後你會很有保障」，大腦聽到的是一個跟今天無關、又模糊又遙遠的承諾，於是它選擇拖延。 所以 Harhut 的整套解法，不是把未來講得更動人，而是想辦法把好處從「以後」搬到「現在」。以下三個槓桿，就是搬運工。 三個把「未來」拉回「現在」的訊息槓桿 損失趨避（Loss Aversion） 做法： 別算「未來能得到什麼」，改算「現在每天正在流失什麼」。 這是 Harhut 最有殺傷力的一招。她引用行為經濟學的核心發現："People are actually twice as motivated to avoid the pain of loss as they are to achieve the pleasure of gain." （比起追求獲得的快樂，人們避免損失的動力，其實是它的兩倍。）她舉了一個住宅隔熱（home insulation）的經典案例。同一個產品，兩種講法：一種說「裝了隔熱，你每天可以省下 75 美分」，另一種說「沒裝隔熱，你每天正在損失 75 美分」。結果："When they told people they were going to lose 75 cents a day, 150% more people said, yes, I want the home insulation." （當他們告訴人們「你每天正在損失 75 美分」時，答應要做隔熱的人多出了 150%。）數字一模一樣，框架一反，接受率跳了一倍半。把這個機制套進保障對話，差別就出來了—— 別說：「這張醫療險，未來住院一天能賠你三千。」 改說：「你現在沒有這塊，等於是每天用自己的存款在替自己的健康風險自保。同樣是每天幾十塊，差別只在於：這筆錢是進保險公司的池子，還是哪天從你帳戶裡一次扣走。」 關鍵動作是：把抽象的「未來保障」換算成一個「現在正在流失的小單位」。每天、每杯咖啡的錢、每個月。當損失被切到夠小、又貼在「現在」，大腦的趨避本能才會醒過來。 社會認同（Social Proof） 做法： 不要說「很多人買」，要說「跟你一樣的人」都這樣做。 當客戶猶豫時，他其實在問一個沒說出口的問題：「做這個決定的我，會不會是個傻子？」社會認同就是在替他消除這個風險。Harhut 的定義裡有一個常被忽略的精準限定詞："Social proof is the idea that if a lot of other people, especially people like me, are doing something, I feel comfortable following their lead." （社會認同的意思是：如果很多人——尤其是「跟我一樣的人」——都在做某件事，我會比較安心地跟著做。）重點在 "people like me"。對一個 38 歲、兩個小孩、剛換工作的客戶說「我們公司有十萬保戶」，他無感；但對他說「我手上有好幾位跟你一樣、孩子還在念小學、又剛跳槽的家庭，他們在這個階段都會先把這塊補起來，原因是……」——這句話的份量完全不同。社會認同要瞄準的不是「人多」，而是「像他」。 互惠（Reciprocity） 做法： 在開口要求成交之前，先給出一個對方沒預期到的價值。"When you do something for someone, when you give them a gift, when you do a favor for them, even if they didn't ask for it, once they're the recipient, they feel obliged to return the favor." （當你為某人做了什麼、送了禮、幫了忙，即使對方沒開口要求，一旦他成了接受的一方，就會覺得有義務要回報你。）注意「even if they didn't ask for it」——互惠的力道，來自於「出乎意料」。所以最弱的互惠，是客戶要什麼你給什麼（那叫服務）；最強的互惠，是你主動遞上一份他沒想到、卻剛好戳中他處境的東西：一份幫他整理好的現有保單缺口分析、一張他公司團保到底保了什麼的白話對照表、一個跟保險無關但他正在煩惱的稅務小提醒。先給，而且給得出乎意料，成交那一刻的天平就已經往你這邊傾了。 把這三招收進一個檢查框：訊息夠不夠「大腦友善」 Harhut 把這套東西統稱為「大腦友善訊息（brain-friendly messaging）」——讓訊息順著大腦運作，而不是跟它作對。她給了四個檢查點：訊息必須顯眼（noticeable）、好懂（understandable）、好記（memorable）、可行動（actionable）。"I'm talking about serving up our marketing messages in a way that works with the brain and not against it." （我說的是，用一種順著大腦、而不是逆著大腦的方式，把訊息端出來。）下次寫完一段保障建議，先別急著發，拿這四個點過一遍：客戶會「注意」到嗎？他三秒內「看得懂」嗎？明天他「記得住」其中一句嗎？最後——這段話有沒有給他一個「現在就能做的下一步」？很多提案卡在最後一關：講得很完整，卻沒有一個此刻可執行的動作，於是大腦理所當然地把它歸進「以後再說」。 Harhut 在訪談尾聲還丟了一個給業務的自我提問，值得貼在桌前："One of the biggest things that we can do is we can ask ourselves, Why not?" （我們能做的最重要的事之一，就是問自己：為什麼不？）不是問「我要怎麼說服他買」，而是反過來盤點「他現在到底卡在哪個『為什麼不』」——是怕做錯（給社會認同）、覺得不急（用損失趨避把代價拉到現在）、還是覺得欠你不夠（用互惠先給）。把每一個「為什麼不」拆掉，剩下的，就是行動。📎 這篇拆的是 Nancy Harhut 在 DesignRush Podcast 專訪裡談的三個槓桿，但原訪談還聊了「標籤效應（labeling effect）」怎麼讓客戶照你給的身份去行動、以及她替 Nationwide 操刀、創造 6,800 萬美元增量營收的實際案例設計。想看完整的 25 條原理與更多金融保險品牌的實戰拆解，她的《Using Behavioral Science in Marketing》一條原理配一個真實案例，是值得放在手邊翻的工具書。

客戶說『我大概就這些資產』，其實少報了一半——用『不批判式對話』把藏起來的 90% 挖出來

客戶說『我大概就這些資產』，其實少報了一半——用『不批判式對話』把藏起來的 90% 挖出來

有一個數字，每個做理財、做保險的人聽到都應該停一下。 頂尖顧問被問到「你的客戶在你看不見的地方放了多少現金」時，多數人的直覺答案是：資產的 1% 到 2%。聽起來很合理——客戶都把錢交給我管了嘛。但 Capgemini《World Wealth Report 2026》調查了 6,510 位投資資產 100 萬美元以上的高資產人士，結論是這群人把大約 24% 的財富放在現金與約當現金。 1-2% 和 24% 之間，差了十倍以上。這不是估算誤差，這是一整面你以為自己看見、其實完全沒看見的牆。Financial Planning 在 2026 年 6 月 17 日的這篇 《Pillowcase cash and side investments》 把這個盲點攤開：43% 的顧問把「搞清楚客戶的外部資產（held-away assets）」列為首要任務，但只有 7% 坦承自己其實掌握不了全貌。剩下的人，大多是「我應該知道吧」的自我感覺良好。 這篇文章真正值錢的地方，不是那些幫顧問掃描資產的工具，而是受訪顧問講出來的一套對話姿態。他們挖得出客戶藏起來的資產，靠的不是盤問、不是查帳，是一種你也學得會、而且跨市場都能用的東西。 為什麼客戶會「少報」：不是說謊，是怕被唸 先弄清楚一件事：客戶不是故意騙你。 Financial Planning 訪到的 Flourish 高層 Ben Cruikshank 點出顧問的思考慣性——「顧問的腦袋會立刻跳到：投資組合裡有多少現金、Schwab 放了多少、Fidelity 放了多少。」問題是，這套盤點只覆蓋了客戶「願意攤在桌上」的那一塊。真正的現金可能在另一家銀行、在某個不敢講的股票帳戶、甚至照字面意思就是塞在枕頭套裡（pillowcase cash）。 客戶為什麼不講？因為他預期你會有反應。那筆放著不動、被通膨吃掉的 30 萬定存，那個聽朋友報明牌賠掉的帳戶，那張買錯又懶得處理的保單——客戶心裡清楚這些「不太聰明」，所以他不講。他怕的不是你知道，是你知道之後那個「你怎麼會這樣放著」的表情。 換句話說，客戶藏的不是資產，是面子。你想挖資產，得先處理面子。Flourish 自己整理的 《The Cash Opportunity for Advisors》 報告裡有個很實際的數字：自報淨資產 100 萬到 200 萬美元的客戶，平均在現金帳戶放了 21.7 萬美元。這不是零頭，這是一整個被你略過的服務缺口。 不批判式對話：用「我懂」換「我跟你說實話」 這套方法的核心只有一句話——不要把羞愧帶到桌上。 Intersecting Wealth 的 Mitch Hamer 講得最直接："We don't bring shame to the table. Nothing is ever going to be communicated in an 'I told you so' fashion." （我們不會把羞愧帶到桌上。任何事情都不會用『你看吧、我早就說了』的方式講出來。）這句話聽起來像情緒管理，其實是技術。客戶會不會攤開完整的財務圖像，取決於他丟出第一個「不太好看」的細節時，你的第一反應。你只要皺一次眉、只要說一句「啊這個當初不應該這樣」，這扇門就關了，而且這輩子不會再對你打開。 Fifth Third Bank 的 Chris Keller 把這個過程講成一種「資格」："You've got to earn the ability for them to share their story with you." （你必須去『賺到』讓客戶願意對你說出他故事的那個資格。）注意他用的字是 earn——賺到。客戶攤開全部財務不是你問了就有，是你用一次次「不批判」的反應累積出來的信任額度。最會挖的人不是問得最兇的人，是讓客戶覺得「跟這個人講實話不會被笑」的人。 三個把「不批判」變成具體動作的技巧 姿態是抽象的，但落到對話裡有具體做法。 先承認沒有人是完美的（Normalize before you probe） 做法： 在問客戶外部資產之前，先用一句話把「財務一團亂」變成正常的事。 不要劈頭就問「你在別的地方還有多少錢？」——這聽起來像查稅。換一個開場：「老實說，幾乎沒有人的財務是完全整理好的，連我自己都有幾筆放著沒處理的帳。我們花點時間把全貌拼出來，不是要評斷什麼，是這樣我才知道怎麼幫你規劃得更好。」 你先承認混亂是常態，客戶才敢承認自己的混亂。 把焦點放在「往哪去」，不是「為什麼會這樣」（Forward-looking framing） 做法： 客戶講出一個不理想的決定時，不回頭追究，直接往前接。 客戶說：「我有一筆 50 萬定存放三年了，利息低到不行，我也懶得動。」 錯誤反應：「三年喔？那你少賺了多少你知道嗎？」——這是在算他的舊帳，他立刻後悔開口。 正確反應：「了解，那筆我們可以一起看看有沒有更好的去處。重點是它現在開始能幫你做什麼，不是它過去怎樣。」——你給的是出路，不是判決。 Financial Planning 提到，真正擅長這件事的公司，最後會自然變成客戶的「主要顧問（primary advisor）」。原因就在這：當客戶發現跟你講舊帳不會被唸、反而會被解決，他下一個帳戶、下一筆錢，第一個想到的就是你。 用「更好的方案」收尾，而不是「你錯了」（Lead with a better deal） 做法： 挖出來的資產，立刻對應一個比現況更好的具體方案。 挖到客戶在別家銀行的閒置現金，不要說「你放那邊很虧」，要說「這筆如果挪過來，現在的利率／配置可以比你現在多拿到 X」。前者是指責，後者是禮物。同樣一筆資產，你用哪個框架講，決定了它會不會搬到你這裡。 這也是為什麼整套方法是溝通先行、工具其次。文中提到的 Equifax WealthComplete 曾替單一客戶辨識出 140 億美元的 held-away 資產，Flourish Cash 也已替約 1,200 家顧問公司、近 6 萬個家庭管理 85 億美元現金——這些工具能告訴你「錢可能在哪」，但能不能把錢請出來，最後還是回到那場對話、回到客戶願不願意對你攤牌。 去掉所有工具和數字，這篇文章的底層邏輯其實很乾淨：業務員最大的成長機會，往往不在外面找新客戶，而在現有客戶身上那 90% 你沒被允許看見的資產。 而拿到那張入場券的鑰匙，不是更厲害的話術，是一個讓人放心攤牌的反應。 下次客戶輕描淡寫地說「我大概就這些吧」，先別急著相信。那句話多半不是事實，是一道測試——他在看，你接得住他接下來想講、又不太敢講的那一半。📎 這篇我聚焦在「不批判式對話」這個可遷移的溝通姿態，但 Financial Planning 6/17 的 原文 還細談了顧問怎麼用資料聚合工具實際估算「錢包佔有率（wallet share）」、以及把客戶從「次要顧問」變成「主要顧問」的完整路徑；Flourish 那份 《The Cash Opportunity for Advisors》 則有不同淨資產級距的閒置現金數據，想算算看你手上客戶到底藏了多少現金，值得一讀。

你天天發生活照卻沒人上門？My First Million 拆一支酸種麵包影片做到 $70M 的『逃離感美學』

你天天發生活照卻沒人上門？My First Million 拆一支酸種麵包影片做到 $70M 的『逃離感美學』

你的手機相簿裡有幾百張「值得發」的照片：週末帶小孩去爬山、自己煮的那鍋牛肉麵、清晨六點的健身房、剛整理好的書桌。你也真的發了，配上幾句感性的文案。然後呢？按讚的是同業跟親戚，沒有半個客戶因為這些照片主動敲你。 My First Million 第 835 集，Sam Parr 跟 Shaan Puri 用一整集拆解「把生活方式本身變成事業」的人。最抓眼球的案例，是一個靠拍酸種麵包（sourdough）影片疊出 $70M 規模品牌的創作者。聽完你會發現：問題從來不是你發得不夠多，而是你發的東西「太寬、太模糊、太想當每個人的朋友」。 Sam Parr & Shaan Puri：為什麼「生活風格」能變成可規模化的信任資產 這集的底層邏輯只有一句話：在一個資訊過載、人人都很焦慮的時代，「逃離感」本身就是商品。 Shaan 把它叫做 escape aesthetics（逃離感美學）——人們追蹤某個帳號、買某個品牌的東西，買的常常不是產品功能，而是「一個我想逃進去的世界」。一支在鄉村廚房裡、陽光灑進來、雙手揉著麵團的酸種麵包影片，賣的不是麵包，是「慢下來、回到土地、自己動手」的那種生活想像。 對業務員來說這句話很刺：你以為客戶要的是「最會分析保單的專家」，但很多時候，他們其實是在找一個「活得讓我有點羨慕、讓我覺得交給他很安心」的人。逃離感美學的反面，就是你那種「西裝筆挺、獎盃合照、MDRT 達標」的貼文——那不是讓人想逃進去的世界，那是讓人想滑掉的世界。 把 life 放回 lifestyle：你的日常不是業績的背景，它就是產品線 主持人玩了一個文字遊戲：很多人嘴上講 lifestyle business（生活風格事業），但他們的內容裡其實沒有 life——只有擺拍、只有「看我多成功」、只有從 Pinterest 抄來的那種無菌感。 真正能變成生意的，是把「life」放回去：真實的、有摩擦的、有具體細節的日常。酸種麵包之所以成立，不是因為麵包好吃（超市就有），而是因為觀眾每天跟著看一個真實的人，養酵母、失敗、重來、在自家廚房裡過日子。這份「真實的重複」累積成信任，而信任才是後面那一串金流的地基。 而那串金流長這樣：**內容帶來注意力 → 注意力疊加贊助（品牌合作）→ 自有產品（酸種麵包教學、酵母、廚具、食材）→ 社群／實體店 → 個人服務（課程、體驗）。**這正是 Ballerina Farm 這類品牌做到 $70M 規模的結構——一個極窄的生活技能利基，往上長出四、五層收入。注意順序：**先有真實的 life，才有後面所有變現。**沒人會跟一個「演出來的生活」買單。"Putting the life back in lifestyle." （把『生活』重新放回『生活風格』裡。）業務員最常犯的錯，就是把自己的日常當成業績的「背景板」——順手發一下，證明「我有在生活」。但這集告訴你：你的日常如果窄得夠真、講得夠具體，它本身就是產品線的第一層。 把日常窄到一個點（Niche Down to a Point） 做法： 不要當「會生活的理財顧問」，要當「那個每天五點爬起來跑步、用一張 Excel 管全家現金流的人」。 這是整集最反直覺、也最值錢的一招。大多數人的個人品牌之所以沒人記得，是因為他們想涵蓋太多：「我懂保險、懂投資、懂稅、也很顧家、又愛運動、還會做菜……」——結果在別人腦中，你什麼都不是。 酸種麵包的威力，正在於它窄到極致。創作者不是「美食 YouTuber」，不是「居家生活博主」，他就是「那個烤酸種麵包的人」。窄到一個點，反而讓他在那個點上變成第一名，讓人想到酸種麵包就想到他。 Shaan 在這集也引用了 Robert Greene《權力的 48 法則》 的第 25 法則：重新塑造自己（Recreate Yourself）——不要被動接受別人給你的標籤，主動去定義「你是哪種人」。把日常窄到一個點，就是在重塑：你決定客戶想到某件事時，腦中浮現的是你。 實際怎麼做？挑一個你真的在做、而且做得夠久的小事——晨跑、極簡、自己帶便當、陪小孩讀繪本、整理財務 Excel——把它變成你持續輸出的那個「點」。重點不是這件事跟保險有沒有關係，而是它夠真、夠窄、夠有畫面，讓人記得住。 言語即魔杖（Your Word Is Your Wand）：把抽象的「我很專業」翻譯成有畫面的句子 做法： 不要說「我提供全方位的財務規劃服務」，要說「我會幫你把家裡每個月的錢，分進三個帳戶」。 這集後半段，主持人引用了 Florence Scovel Shinn 1928 年的書名 《Your Word Is Your Wand》——「言語即魔杖」。書裡那句核心是："Man's word is his wand filled with magic and power." （人的言語，就是他那根充滿魔力與力量的魔杖。）放到內容跟銷售的語境，意思很直接：你用什麼詞描述自己，決定了別人腦中浮現什麼畫面，也決定了他們記不記得你。「酸種麵包」是一根魔杖——四個字，畫面立刻出現：麵團、酵母、烤箱、香氣。「優質的生活內容創作者」不是魔杖，是一團霧。 業務員每天都在用「霧」介紹自己：「我做財務規劃」「我提供專業諮詢」「我幫客戶做資產配置」——這些詞客戶聽過一千遍，腦中不會浮現任何畫面，自然也記不住你。把它翻成有畫面的句子，魔杖才會發光。 模糊的詞＝模糊的思考，而且千萬不要 Hedge 做法： 講一句你敢押下去的話，而不是一段四面討好、誰都不得罪的廢話。 緊接著魔杖那段，主持人丟出第二個更尖銳的點：**unclear words, unclear thinking（模糊的詞，代表模糊的思考）。**當你連怎麼描述自己都講得含糊，通常不是表達能力差，而是你心裡根本沒想清楚自己到底是誰、要服務誰。模糊的文案，是模糊腦袋的誠實投影。 這集最後收在一個詞：**no hedging（不要遮遮掩掩、不要兩邊下注）。**很多人發內容時習慣性 hedge——講完一個觀點，馬上補一句「當然每個人情況不同啦」「這只是我個人淺見」「也不一定適合所有人」。看起來謙虛，實際上是把自己剛立起來的那根魔杖，親手折斷。 酸種麵包創作者不會在影片裡說「當然你也可以買超市的麵包啦」。他就是篤定地烤他的麵包、過他的日子。**那份不 hedge 的篤定，本身就是吸引力。**客戶不會因為你「什麼都對」而信任你，他們因為你「敢清楚地是某種人」而被吸引——願意主動走過來，問你那個你早就準備好答案的問題。 把這四招接起來其實是一條線：**選一個你真的在過的日常 → 窄到一個點 → 用有畫面的詞講清楚 → 篤定地、不 hedge 地持續輸出。**你不需要裝成高大上的專家，也不需要一個完美人設。你需要的，只是把自己真實的某一面窄到夠細、講到夠具體，然後讓它每天替你工作。📎 這集 My First Million（第 835 集）除了酸種麵包案例，Sam 跟 Shaan 還聊了「the game of more（追求更多的遊戲）」為什麼會反噬、以及他們怎麼用「言語即魔杖」這個框架去檢視一個品牌有沒有未來——這些段落的對話節奏比文字精彩很多。想聽兩個連續創業者怎麼即興拆解「生活如何變成資產」，去 My First Million 的 episode 頁面找第 835 集，搭配原音聽完整段落會更有畫面。

26 歲顧問靠『付費退休課』一年吸金 $22M 新資產——r/CFP 瘋傳的完整漏斗：$50 報名費是過濾器，『今天不要做決定』才是成交關鍵

26 歲顧問靠『付費退休課』一年吸金 $22M 新資產——r/CFP 瘋傳的完整漏斗：$50 報名費是過濾器，『今天不要做決定』才是成交關鍵

大部分業務員談「開發」，談到最後都會回到同一句話：多認識人、多辦活動、多曝光。聽起來都對，但沒有一句能告訴你——辦完活動之後，從一張陌生臉孔到簽約客戶，中間到底會漏掉幾成、漏在哪一層。 2026 年 6 月初，一位自稱 26 歲的美國理財顧問在 Reddit 的 r/CFP 子版貼了一篇〈Prospecting Success〉，把他整套「付費退休規劃課」開發漏斗攤開來給同業看——不是心法，是數字。每一層的轉換率、每一場的成本、回收多少，全部寫出來。底下迴響太熱烈，他後來又補了第二篇，加上一套五步驟的「準客戶到簽約」流程。 這篇之所以值得拆，不是因為他多會賣，而是因為他在三個地方做了反直覺的設計：收費反而拉高品質、當場用便利貼鎖住預約、報完價主動叫客戶不要決定。 每一個都跟我們的直覺相反，但每一個都對應到一個很硬的心理學原理。 26 歲顧問的漏斗：他不是靠話術成交，是靠「過濾」成交 先看骨架。他每辦一場「兩晚制」的退休規劃課，會寄出大約 1 萬份直效信（direct mail），把目標社區的特定年齡層撈進來。報名要付 $50。課程兩個晚上，他在台上教的是稅務、遺產、保障規劃這些「知識」，全程不推銷年金、不推任何商品。 課堂結束時，他用便利貼當場邀約一對一面談，大約八成的學員會預約。預約之後，約四成會真的進到他所謂的「一頁式計畫（one-page plan）」會議，而走到這一步的人，有七成最後成為客戶。 成本面也透明：一場課的總成本大約 $7,500（信件、場地這些），但因為他會收 $1,500–2,000 的規劃費，所以成本能部分回收。這套跑下來，他累積出可觀的管理資產規模。 注意這個漏斗的核心不是「我多會講」，而是「我設計了好幾道閘門，讓不對的人自己離開」。$50 報名費是第一道、便利貼預約是第二道、規劃費是第三道。每過一道閘，留下來的人就更可能是真客戶。他不是在追量，是在用設計換質。 $50 報名費的真正用途：它過濾的不是錢，是「承諾」 最多人想不通的就是這個。退休講座免費都不見得有人來，你還收錢？ 關鍵在於：他收的 $50 從來不是為了賺那筆錢，而是為了製造一個「承諾動作」。心理學家 Robert Cialdini 在《影響力》裡講的六大武器，其中一個就是「承諾與一致（commitment and consistency）」——人一旦做出一個小小的、公開的、要付出成本的承諾，後續行為就會傾向跟那個承諾保持一致。 免費報名的人，缺席了毫無損失，心態是「反正不用錢，去不去都行」。但一個願意掏出 $50、在行事曆上圈起兩個晚上的人，他在報名的那一刻就已經對自己說了一句：「我是認真想搞懂退休這件事的人。」 做法：把報名費當成過濾器，而不是收入。 這就是為什麼他敢寄 1 萬份信、卻只想要其中一小撮人。$50 像一張濾網，把「來吃免費便當的」「來蹭冷氣的」「順手填表的」全部擋在外面，留下來的每一個都是自我篩選過、帶著問題來的人。你在台上面對的不再是冷漠的群眾，而是一群已經舉手說「我願意付錢來學」的準客戶。 對照一下我們熟悉的免費講座場景：來了五十個人，會後問卷收回三十張，真正願意留電話的剩十個，能約到的剩三個。漏斗從第一秒就在漏，因為入口完全沒設門檻。$50 的設計，是把過濾的動作從「會後」提前到「報名前」。 便利貼當場預約：別讓「我回去再跟你約」這句話有機會出現 第二個技巧藏在課程結束的那五分鐘。 他不是站在門口發名片說「有需要再聯絡我」，也不是請學員「回家上網填表預約」。他直接拿出便利貼，請有興趣的人當場寫下時段、當場把一對一面談排進去。 做法：在對方意願最高的那個瞬間，把下一步變成一個立刻可以完成的動作。 這背後是兩件事。第一，剛上完兩晚的課，學員對你的信任和對退休議題的焦慮都在最高點，這是「鐵打趁熱」的時刻——任何「回家再說」都會讓溫度迅速冷掉。第二，便利貼這個動作小到沒有壓力。它不是逼你簽約，只是寫個時間，門檻低到幾乎不會被拒絕，但寫下去的瞬間，又是一次新的「承諾與一致」。 結果是八成的人會預約。對比一下「請大家回去官網預約」的轉換率，你大概就懂這五分鐘值多少錢了。很多業務員的單子不是死在成交，是死在「下一步」太模糊、太遙遠、要靠客戶主動——而主動，正是準客戶最不會做的事。 「今天不要做決定」：報完價之後,他主動把球踢回去 這是全篇最反直覺、也最值得學的一招。 走到一對一、攤開那份「一頁式計畫」、談完費用之後，照一般業務的劇本，這時候該做的是趁勝追擊、要求當場簽約、處理異議、製造急迫感。他的做法完全相反——報完價，他主動跟客戶說：今天不要決定，回去想幾天，想清楚了再打電話給我。 做法：在對方預期你要施壓的那一刻，反過來把決定權還給他。 這招在銷售上有個老名字叫「撤回式成交（takeaway close）」，但它的威力不在技巧,在於它徹底改寫了房間裡的權力關係。客戶坐在那裡，全身的防衛機制都是為了抵抗「等一下他一定會逼我」而架起來的。當你不但不逼，還主動叫他慢慢想，那股對抗的張力瞬間沒有了著力點——他原本準備好要推的那道牆，後面是空的。 更深一層：一個用「不准你今天決定」來保護你的人，傳遞的訊號是「我不缺你這一單」「我對我給的東西有信心」「我把你的長期利益放在我的成交之前」。這正是一個準客戶在交出畢生積蓄之前，最想在顧問身上看到的東西。施壓會讓人懷疑你的動機；不施壓，反而讓人相信你的專業。 而且別忘了前面三道閘門已經幫他過濾掉大半雜質——能走到報價這一步的,都是付過 $50、上完兩晚課、主動寫便利貼預約、再付了規劃費的人。對這群高度自我篩選過的人說「回去想想」,流失的風險本來就低,換來的信任卻是巨大的。這就是為什麼走到這一關的人有七成會簽。 一頁計畫取代 75 頁報告書：把「複雜」留給自己,把「清楚」給客戶 在後續補充的五步驟流程裡,他特別強調用一份「一頁式計畫」取代傳統那種厚達七十幾頁的規劃報告書。 這跟前面的反施壓是同一套哲學的延伸。七十五頁報告書的潛台詞是「你看我多專業、我做了多少功課」——它服務的是顧問的自我證明。一頁計畫的潛台詞是「我幫你把所有複雜的東西消化完了,你只要看懂這一頁就能做決定」——它服務的是客戶的理解與行動。 把方法論抽出來看,這位 26 歲顧問整套漏斗其實只在重複做一件事:在每一個環節,都選擇「降低客戶的負擔、提高客戶的承諾」,而不是「展示自己、施加壓力」。 $50 過濾掉沒承諾的人、便利貼降低預約的負擔、不施壓拿掉客戶的防衛、一頁計畫減輕理解的負荷。每一招單看是技巧,合起來是一個完整的姿態——他不靠把人推進來成交,他靠把不對的人擋在外面、再讓對的人自己走進來。 把這套拆乾淨之後你會發現,它跟你在哪個國家、賣什麼商品其實沒太大關係。社區大學的退休講座、企業的福利說明會、商會的財務工作坊——任何一個你能站上台教東西的場合,這四道閘門都裝得上去。難的從來不是辦活動,是有沒有膽量在入口先收 $50、在報價後先說「別急」。📎 這篇拆的是漏斗的設計邏輯與三個反直覺環節,但原 po 在 r/CFP 那兩篇貼文裡還寫了不少這裡沒展開的執行細節——包括他直效信的具體名單條件、兩晚課程各自的內容編排、那份「一頁式計畫」上到底放了哪些欄位,以及底下大量同業的追問與他的回覆(有人質疑成本、有人問合規、有人分享自己跑同類漏斗的數字)。如果你正在認真評估要不要把講座當成系統化開發引擎,值得連同留言區一起讀過一遍,那才是這套打法真正的眉角所在。

史上最強的提案都沒有投影片——Danny Fontaine 拆 Otis 摔電梯、埃及艷后捲地毯：四個讓客戶『看見』而不是『聽見』的成交機制

史上最強的提案都沒有投影片——Danny Fontaine 拆 Otis 摔電梯、埃及艷后捲地毯：四個讓客戶『看見』而不是『聽見』的成交機制

你有沒有算過，自己一年念了幾次建議書？ 打開公司給的制式簡報，第三頁是公司沿革，第七頁是商品架構，第十二頁是費率表，你照著念，客戶照著點頭，然後說「我考慮一下」。我們都知道那句「我考慮一下」是什麼意思。 問題可能不在你的話術，而在你選錯了媒介。Danny Fontaine 在 2026 年 6 月 12 日上 Sales Gravy Podcast（主持人 Jeb Blount Jr.）那一集，標題就直接挑釁：「Show, Don't Tell: The Secret Behind History's Greatest Pitches」（演示，別用講的：史上最強提案的秘密）。他的論點很簡單也很狠——史上最有說服力的幾場提案，一張投影片都沒有。 Danny Fontaine：IBM 創意總監、《Pitch》作者，靠「不用 PowerPoint」談下十億美元生意 Danny Fontaine 是 IBM 英國暨愛爾蘭區的 GTM 創意總監，也是 Pitch Masters Podcast 的主持人，專訪廣告、銷售、行銷領域的頂尖提案者。他的書 《Pitch: How to Captivate and Convince Any Audience on the Planet》（Profile Books，2024）開宗明義就要你「忘掉 PowerPoint」。 他的核心信念是："Great pitching is all about creating experiences and evoking emotions." （真正厲害的提案，全都是在創造體驗、喚起情緒。）注意這句話裡沒有「傳遞資訊」「說明條款」「解釋商品」。他把提案從「我把知識倒給你」整個翻轉成「我讓你親身經歷一件事」。而他用來證明這件事的兩個歷史案例，畫面感強到你聽過一次就忘不掉。 Otis 當眾砍斷電梯纜繩、埃及艷后把自己捲進地毯：兩場沒有簡報的世紀提案 第一個案例是 Elisha Otis。1853 年紐約世界博覽會，當時沒有人敢搭電梯，因為纜繩一斷就是粉身碎骨。Otis 發明了安全煞車，但他要怎麼說服世人？他沒有發傳單、沒有做圖表。他站上一台升降平台，把自己升到三層樓高，然後當著所有人的面，拿斧頭把唯一支撐他的纜繩砍斷。 平台往下掉了幾英吋——然後停住了。他的安全煞車卡住了纜輪。Otis 對著底下倒抽一口氣的群眾說了一句話：「All safe, gentlemen!」（各位，安全得很！）。從那一刻起，Otis 的電梯訂單暴增，現代摩天大樓才得以存在。 他大可以站在台上講三十分鐘「我的鋼製彈簧棘輪機構在纜繩失效時會如何作動」。沒有人會記得。但他用自己的命賭那一斧頭，所有人一輩子都忘不了。 第二個案例更戲劇化。埃及艷后克麗奧佩脫拉想見凱撒，但她被政敵封鎖、無法光明正大進宮。她怎麼做？她把自己捲進一張地毯（一說是寢具袋），讓人扛進凱撒的寢宮，當著凱撒的面從地毯裡滾出來。 Fontaine 的重點不是八卦。是這個動作本身就是一場提案——它在三秒內傳達了膽識、創意、以及「我願意為了見你做到這種地步」的訊息。換成一封正式國書，凱撒看完大概就丟一邊了。 從這兩個案例，Fontaine 萃取出四個可以複製的提案機制。 機制一：Show, don't tell——把「宣稱」變成客戶眼前的「事實」 這是整集的核心。Otis 沒有「說」電梯安全，他「演」給你看。差別在哪？口頭宣稱會啟動客戶的防衛機制——你說產品好，他自動打折扣，因為你是賣家。但當他親眼看到結果發生，那個結論是他自己的大腦下的，不是你塞給他的。 Fontaine 在書中反覆強調，提案不是「論證」，是「示範」。當你能讓客戶當場看見後果，你就不需要說服他——他已經自己說服了自己。 把這個機制搬到保單檢視的場景，差別會非常具體。多數業務員的做法是「跟客戶說」：「您這張舊保單的醫療額度只有日額一千,現在住院根本不夠。」客戶點頭，但無感。 Otis 式的做法是「演給他看」：你不講額度,你掏出他自己的保單,在他面前算一筆帳——「上週您鄰居住院十天,自費病房加標靶藥,實際花了二十八萬,您這張保單會理賠的部分是……」然後你停下來,讓那個數字的缺口自己在他眼前裂開。你沒有「說」他保障不夠,你讓那個數字「演」給他看。客戶倒抽的那口氣,跟 1853 年世博會的群眾是同一口。 機制二：Pattern interruption——先打斷客戶腦中那套「業務員腳本」 客戶在你開口之前，腦中已經有一套完整的劇本：你會說產品多好、會逼他簽約、會用話術。只要你照著那套劇本走，他的注意力就會自動關機。 Fontaine 的第二個機制叫 pattern interruption——打斷模式。Otis 砍纜繩、埃及艷后滾地毯，都是在做同一件事：做一件客戶完全沒料到的事，把他從自動駕駛拉回現場。 這不是要你譁眾取寵。而是當你的開場跟其他十個業務員一模一樣——「您好，耽誤您幾分鐘介紹一下我們最新的……」——你就被歸進那個會被自動忽略的類別了。Fontaine 的提醒是：在你想說服客戶之前，你得先「奪回」他的注意力，而奪回注意力的唯一方法，就是違反他的預期。 機制三與機制四：讓客戶「感覺到」結果，並把他放進故事的中心 最後兩個機制是連在一起的。 感官沉浸：Fontaine 主張提案要訴諸感官，而不是訴諸理解。你不是要客戶「聽懂」一個概念，你是要他「感覺到」一個未來。回到 Otis——群眾不是理解了煞車原理，他們是感覺到了那一下墜落、再感覺到那一下停住。恐懼和鬆一口氣,都是身體記憶。 把客戶（而非你的產品）放在故事中心：這是 Fontaine 對「故事行銷」最關鍵的修正。大部分業務員講故事，主角是自己的公司、自己的商品、自己的得獎紀錄。但 Otis 那場提案的主角從來不是電梯——是那群「以後敢不敢搭電梯」的觀眾。埃及艷后那場提案的主角也不是地毯——是凱撒。 Fontaine 的書名副標就是 How to Captivate and Convince Any Audience，重點在 audience。他在書裡寫，提案的開場不該是「我們是誰」，而該是「你正面對什麼」。當客戶在你的故事裡看見的是他自己的處境、他的家庭、他沒被保障到的那個破口，他才會真的往前坐。 把這四個機制疊在一起，你會發現它們其實在解同一個問題：為什麼客戶「聽」完你的提案沒有感覺。 因為「聽」這個動作本身，就把客戶放在了被動、防衛、隨時可以說「我再想想」的位置。而 Fontaine 要做的，是把客戶從「聽眾」變成「目擊者」——當他親眼看見後果，決策就不再是「要不要相信你」，而是「我看到的這件事，我要不要處理」。 那一斧頭砍下去之後，Otis 不需要再多說一個字。📎 這篇只拆了 Danny Fontaine 在 Sales Gravy 那集講的四個機制和兩個歷史案例。他的書 《Pitch》 裡還有完整的 Storycoaster™ 與 TITAN™ 兩套提案框架，以及「Formulate → Refine → Finalise」三幕式的提案準備流程——從研究、腳本、創意主題到臨場交付與提案後跟進都有拆解，比這篇深得多。想聽他親口講 Otis 和埃及艷后那兩段（語氣比文字更有感染力），可以去 Sales Gravy Podcast 找這集「Show, Don't Tell」，或追他自己主持的 Pitch Masters，裡面全是頂尖提案者的實戰拆解。

保險公司一邊把 AI 推上線、一邊砍掉訓練預算——Covenir 6/9 報告揭穿『理賠那一刻』的信任缺口，正是業務員的護城河

保險公司一邊把 AI 推上線、一邊砍掉訓練預算——Covenir 6/9 報告揭穿『理賠那一刻』的信任缺口，正是業務員的護城河

我們已經聽了一年「AI 會填補保險業的人力缺口」。但 Covenir 在 2026 年 6 月 9 日發佈的營運趨勢報告講的是另一個故事：AI 不是在填補缺口，而是在製造一個新的缺口——而且這個缺口剛好落在客戶最脆弱、最情緒化的那一刻。 這份報告在 2026 年 2 到 3 月訪問了 152 位美國保險營運決策者，涵蓋保險公司、MGA（核保代理）和 insurtech。它的數據沒有教你任何話術，但它精準地畫出了一條線：哪些事 AI 接走了，哪些事人類業務員反而變得更值錢。今天我們就來拆解這條線。 Covenir 報告的核心矛盾：自動化的速度，快過訓練人的速度 先看三組數字疊在一起的畫面。 第一組：70% 的受訪組織已經在正式環境（live operations）跑 AI，一年前這個數字是 58%。AI 早就過了試點階段，被直接嵌進理賠通報、文件處理、品質稽核、數據分析的日常流程裡。 第二組：在同一批公司裡，有 20% 正在砍訓練預算，只有 7% 明確保護訓練預算。 第三組，也是最刺眼的：在 AI 部署最成熟、跨多個部門都在用 AI 的那群公司中，54% 計畫在 2026 年縮減人力投資——這是經驗較淺同業（11%）的五倍。 把這三組數字接起來，Covenir 總裁兼執行長 David Squibb 的這句評語就有了重量："Insurance operations leaders are doing something genuinely hard right now—deploying AI while cutting the training budgets that make it work." （保險營運主管現在正在做一件真的很難的事——他們一邊部署 AI，一邊砍掉讓 AI 真正能運作的訓練預算。）換句話說，公司自動化的速度，正在超過它訓練人的速度。機器被推上線，但站在機器旁邊、要在機器出錯或機器搞不定時接手的那個人，沒有被準備好。這就是缺口的來源。 「品牌承諾崩壞點」的定位：42% 發生在 First Notice of Loss 報告裡有一個自我打臉的對照，值得每個做服務業的人記住。 90% 的營運主管「有信心」自家營運能兌現對客戶的品牌承諾，整體產業樂觀指數還從去年的 83% 升到 88%。聽起來一切都好。 但當被問到「品牌承諾最常在哪裡崩壞」時，42% 的人指向同一個地方：First Notice of Loss（FNOL，理賠通報的第一通電話）。 這個定位非常關鍵。FNOL 不是報價、不是核保、不是續約提醒——它是客戶剛剛出事的那一刻：車禍了、房子淹水了、家人住院了。客戶在這通電話裡帶著恐慌、憤怒、不知所措，而且這通電話往往是他這輩子第一次「真正使用」這張保單。他買保險買的就是這一刻。 而 Covenir 的數據顯示，這一刻正好落在人力最不足、訓練最被抽乾的團隊手上。AI 可以幫你做意圖辨識、自動填表、案件分流，但當一個剛出車禍的人哭著打進來，他要的不是效率，是有人接住他。當公司同時做了「上 AI」和「砍訓練」這兩件事，崩壞就發生在這個最不能崩壞的點。 這就是業務員的護城河所在。下面把它拆成三個可以馬上重新定位自己的動作。 把自己從「報價員」改寫成「理賠陪跑者」的三個動作 一、在投保時就先賣「理賠那一刻」（Pre-frame the FNOL Moment） 做法： 不要等到出事才出現，在成交當下就把「出事時我會在」寫進你跟客戶的關係裡。 大多數業務員在簽單那一刻講的是保額、保費、條款。試著多加一段對話：「我知道現在講這個有點怪，但我希望你記住——如果哪天真的出事了，你第一通電話不一定要打給保險公司的客服專線。你可以先打給我。我會陪你把整個理賠流程走完，告訴你下一步該幹嘛、要準備什麼文件、大概多久會下來。買保險買的就是那一刻有人在。」AI 客服永遠不會在投保時對你做出這個承諾，因為它沒有「之後會在」這件事。你有。這句話把你跟一個 24 小時不打烊但毫無記憶的系統，徹底區隔開來。 二、當客戶通報理賠時，先處理情緒，再處理流程（Emotion Before Process） 做法： AI 的第一句話一定是流程性的（「請問您的保單號碼是？」），你的第一句話要是情緒性的。 這正是 Covenir 報告點出 FNOL 崩壞的核心——機器擅長流程，但理賠那一刻客戶要的是被理解。當客戶慌張地打來：客戶：「我出車禍了，現在整個人很亂，不知道怎麼辦……」 你（錯誤示範）：「好，我先幫你查一下保單，請問對方有沒有報警？」 你（理賠陪跑者）：「先深呼吸，你跟車上的人都還好嗎？……好，最重要的是人沒事。剩下的車子、文件、理賠，那是我的工作，我會一步一步陪你弄。你現在唯一要做的就是先穩下來。」差別不在資訊量，在順序。AI 可以瞬間調出保單，但它不會先問「人還好嗎」。你願意先花三十秒接住情緒，這三十秒就是客戶一輩子記得你的理由。 三、把理賠進度變成主動回報，而不是被動查詢（Own the Dashboard Gap） 做法： 報告裡有另一個被低估的數字——81% 的主管說營運洞察攸關生死，卻有 47% 的人「沒在用數據，或無法把儀表板變成決策」。公司有一堆數據卻動不了，那個落差就是你的機會。 理賠最折磨人的不是金額，是「不知道現在進度到哪」。客戶在等的時候腦補出來的焦慮，比實際等待更傷關係。與其讓客戶自己上系統查、或打去客服排隊，不如你主動：「跟你回報一下，你的理賠案件今天進到審核階段了，理賠專員那邊我也盯著，預計這週五前會有結果。你什麼都不用做，有任何進度我會第一時間跟你說。」公司的儀表板有數據、卻變不成「讓客戶安心的一句話」——這個翻譯動作，AI 做不到，因為它不會主動關心一個沒在問問題的人。你做得到。你就是那個把冷冰冰的系統狀態，翻譯成「有人在替我看著」的人。說到底，Covenir 這份報告最反直覺的地方在於：它不是一份唱衰人類的 AI 報告，它是一份意外證明人類在哪裡值錢的報告。當 70% 的公司把 AI 推上線、卻有一半的成熟玩家同時準備砍人，他們親手把「最情緒化、最需要被接住的理賠那一刻」留出了一個破洞。報價可以被自動化，核保可以被自動化，文件可以被自動化——但「出事時有一個記得你、會陪你走完的人」沒辦法被自動化。把自己從報價員改寫成理賠陪跑者，你站的就是那個 AI 永遠補不上的位置。📎 這篇只抓了 Covenir 報告裡跟「理賠信任缺口」最相關的幾個數字。原報告還談了更多營運面的趨勢——像是 68% 的公司預算其實是增加的、卻有 65% 的團隊比以往更被壓榨，以及 29% 的主管開始要求外包夥伴必須內建 AI 解決方案（也就是連 BPO 都在 AI 化）。如果你想看完整的數據脈絡、以及保險公司自己怎麼看待這場「自動化 vs 人力」的拉鋸，可以讀 Insurance Journal 的原始報導，或直接看 Covenir 對 2026 營運趨勢的完整解讀。

馬斯克的『白痴指數』＋傳奇基金經理人 Nick Sleep 的『規模經濟共享』：兩個讓你重看自己『時間定價』與『護城河』的硬框架

馬斯克的『白痴指數』＋傳奇基金經理人 Nick Sleep 的『規模經濟共享』：兩個讓你重看自己『時間定價』與『護城河』的硬框架

每週固定收聽 My First Million 的人都知道，Sam Parr 和 Shaan Puri 最厲害的不是挖商業八卦，而是把一個別人聽過卻沒真正用過的框架，掰開來告訴你「這東西其實可以套在你身上」。2026 年 6 月初的第 831 集就是這種——他們一口氣拆了兩個框架：一個是馬斯克拿來把火箭成本砍到剩零頭的「白痴指數」，另一個是傳奇基金經理人 Nick Sleep 用來賺進 921% 報酬的「規模經濟共享」。 這兩個框架表面上一個講製造、一個講投資，但放在一起看，剛好回答了業務員最該問自己的兩個問題：我的時間到底花在哪裡？省下來的時間，又該流向誰？ 白痴指數（Idiot Index）：成品價 ÷ 原物料價，比值越高代表你越有得救 「白痴指數」這個詞出自 Walter Isaacson 寫的馬斯克傳記。它的算法粗暴得可愛——Idiot Index = Cost of a part or finished product divided by cost of its component raw materials at commodity level. （白痴指數＝一個零件或成品的成本，除以它在原物料層級的基本材料成本。）舉例：一個火箭閥門賣你 10,000 美元，但它的鋁、鋼這些原料攤開來只值 200 美元，那它的白痴指數就是 50。馬斯克的邏輯是：指數越高，代表你花的錢越不是花在「材料」上，而是花在「製程、複雜度、外包、惰性」上——而這些，全都是你可以改的。 所以 SpaceX 跟 Tesla 的財務團隊會逐零件去追蹤每個零件的白痴指數，然後從指數最高的那個開始攻。SpaceX 發現一枚火箭的材料成本，只佔傳統發射報價的一小塊，剩下的全是供應鏈疊上去的；於是他們把引擎、航電、軟體全部收回自己做，再做出可回收火箭。Tesla 則用一體成型的大鑄件，一塊取代過去要焊接幾十次的零件。 這個框架最反直覺的地方在於：高白痴指數不是壞消息，是好消息。 它代表那個環節「有得救」。指數接近 1 的東西（材料本身就貴），你再怎麼努力也擠不出多少；但指數 50 的東西，每砍一刀都是純賺。 把它翻成『時間白痴指數』：一個客戶吃掉的工時 vs. 真正創造價值的工時 業務員沒有火箭閥門，但你有比鋼鐵更貴的原料——你的時間。 把公式換個變數： 時間白痴指數 ＝ 一個案子（或一個客戶）吃掉的總工時 ÷ 其中真正創造價值的工時。 「真正創造價值的工時」指的是那些只有你能做、客戶也真的願意為它付錢的事：判斷他的風險承受度、在他恐慌想砍倉時把他攔下來、把一份複雜的保單拆成他聽得懂的人話。「總工時」則包含所有其他的——排約、整理對帳單、把資料從一個表格搬到另一個表格、追文件、重複回答同一個問題。 算一個你最熟的案子。假設你花了 12 小時成交，但其中只有 3 小時是上面說的「真正創造價值」，那它的時間白痴指數是 4。這個 4，就是你的攻擊清單。 那 9 小時裡，哪一段是可以丟給 AI、丟給助理、或乾脆系統化掉的？ 馬斯克的紀律不是「全部都優化」，而是先排序，從指數最高的環節下手。業務員最容易犯的錯，是把心力花在「把已經很省的環節再省 10%」——例如不斷微調話術——卻對那個指數 4 的行政黑洞視而不見。先去抓你那個「賣 10,000 但只值 200」的環節。對多數業務員來說，那個環節幾乎一定是重複性的資料整理與溝通往返，而那正是 2026 年的 AI 最擅長吃掉的東西。 這裡有個馬斯克自己強調的但書值得抄下來：在砍之前，先問「這個環節為什麼存在？」有時候高指數是合理的（合規要求、客戶情緒需要被慢慢承接）。白痴指數是用來提問的工具，不是用來無腦砍的刀。 它只負責告訴你「該先看哪裡」。 規模經濟共享（Scale Economies Shared）：Nick Sleep 用它賺了 921% 砍完之後，真正的問題才來：省下來的時間，你要拿去做什麼？ 這就是 Sam 跟 Shaan 在同一集裡拆的第二個框架。Nick Sleep 是 Nomad Investment Partnership 的操盤手，他和搭檔 Qais Zakaria 在 2001 到 2014 年間做出 921% 的報酬，遠勝同期 MSCI 世界指數的 117%。他壓最重的三檔，是 Costco、Amazon 和波克夏。而貫穿他整套投資哲學的核心概念，就叫「規模經濟共享」。 他在 2008 年給合夥人的信裡這樣描述（這封信收錄在 《Nomad Letters》 這本合集裡）："As the firm grows in size, scale savings are given back to the customer in the form of lower prices. The customer then reciprocates by purchasing more goods, which provides greater scale for the retailer who passes on the new savings as well." （隨著公司規模變大，省下的成本以更低價格的形式還給客戶。客戶則用購買更多來回報，這又給了零售商更大的規模，於是它再把新省下的錢繼續還出去。）關鍵的分岔在這裡：多數公司變大之後，會把規模省下的成本「吃」成自己的利潤；只有極少數最耐久的公司，選擇把它「還」給客戶。 Costco 的毛利率被刻意壓在 14–15%，賺的是會員費。華爾街一度覺得這太蠢——margin 這麼低多危險。但 Sleep 看到的是相反的東西：正因為它把效率全還給客戶，它築起了一條對手幾乎跨不過的護城河。他算過，光是要把價格壓到跟 Costco 一樣，山姆會員店一年就得多燒大約 14 億美元。Sleep 自己的結論很傳神："That is why competing with Costco is so hard to do. The firm is not interested in today's static assessment of performance." （這就是為什麼跟 Costco 競爭這麼難。這家公司根本不在乎今天這一刻的績效快照。）做大之後，你要把效率吃成 margin，還是還給客戶？ 把這兩個框架接起來，業務員的劇本就出來了。 用白痴指數，你砍掉了低價值工時，每個月多出了二十、三十個小時。這時你面前有兩條路： 第一條，吃成自己的 margin——服務的客戶數不變、收的費用不變，但你變更輕鬆、賺得更省力。這沒有錯，但它不會幫你築任何護城河。你只是變成一個「比較有效率的自己」，而你的對手明年也會用上一樣的 AI 工具，把你的效率優勢抹平。 第二條，是 Sleep 的路——把省下的效率還給客戶。同樣的費用，你現在能提供更多：更頻繁的主動聯繫、更深的人生大事追蹤、原本只有大客戶才有的服務，現在中間客戶也享受得到。你沒有多收一毛，但客戶感受到的價值在變厚。而這正是轉介紹的燃料——客戶不會因為「你變有效率」而幫你介紹朋友，但會因為「你給的比收的多」而忍不住開口。 這兩個框架真正的威力，在於它們互相咬合：白痴指數負責生產出多餘的時間，規模經濟共享負責決定那些時間的去向。 只做前者，你會變成一個更省力但更容易被取代的人；加上後者，你才把效率轉成了別人抄不走的關係資產。 AI 時代每個人都在談「省下多少小時」。但省時間從來不是終點——它只是把一個更難的選擇推到你面前：你打算把這些時間，偷偷收進自己口袋，還是大方地還到客戶桌上？ Costco 用三十年證明了，後者那條路雖然慢，卻是唯一一條對手追不上的路。📎 這集 My First Million Ep. 831 除了這兩個框架，還花了不少篇幅拆一個年營收 2.7 億美元的肉品供應商怎麼長出來的、以及 Sam 跟 Shaan 對「如何打破自己的思考框架」「怎麼當一個 king maker」的閒聊，很適合通勤時整集聽完感受他們的拆解節奏。想更深入規模經濟共享的，Nick Sleep 那批傳奇的合夥人信件已經集結成 《Nomad Letters》，裡面對 Costco、Amazon 護城河的逐年觀察，比任何二手摘要都值得一讀。

客戶吵著要 all-in 一支飆股，你該怎麼接？管理 50 億美元的 Barry Ritholtz 給你一個叫『牛仔帳戶』的答案

客戶吵著要 all-in 一支飆股，你該怎麼接？管理 50 億美元的 Barry Ritholtz 給你一個叫『牛仔帳戶』的答案

你一定遇過這種客戶。市場跌了 8%，他半夜傳訊息問你「是不是該先出來避一避」；或者隔壁老王買的某支 AI 股翻了三倍，他打電話來說「我那筆定期定額能不能先停掉，全部押那一支」。 你知道這兩件事都會害他賠錢。但你怎麼讓他自己也知道？ 管理超過 50 億美元資產的 Barry Ritholtz，在 6/10 上線的 My First Million 第 832 集裡，給了一套可以直接背下來用的答案。重點不是「不要這樣做」這種說教，而是一個叫做「牛仔帳戶」的結構性設計——它不跟客戶的衝動正面對撞，而是給衝動一個安全的出口。 Barry Ritholtz 是誰：為什麼「少犯錯」比「選對股」更值錢 Ritholtz 是 Ritholtz Wealth Management 的共同創辦人暨投資長，也是彭博 Podcast《Masters in Business》的主持人，被業界稱為「財經部落格教父」。他在 2025 年出的書《How Not to Invest》（繁體中文版《投資贏在不犯錯》由天下雜誌出版），書名就是他整套方法論的濃縮。 他三十年實戰得出的結論違反直覺：摧毀報酬的主因從來不是「選錯股」，而是「行為錯誤」。 你的客戶之所以長期跑輸大盤，不是因為他沒挑到 NVIDIA，而是因為他在每一次該抱住的時候賣掉、在每一次該無聊的時候去當沖。 換句話說，與其追求超額報酬（alpha），不如先系統性地消除大錯。少犯一個致命錯誤，賺到的錢比多猜對一支股票還多。這句話對業務員的意義很直接：你的工作不是當客戶的選股大師，而是當他的「行為剎車」。 摧毀報酬的三種行為，對應三句你該說的話 在 MFM 這集，Ritholtz 點名了三種最會虧錢的客戶行為。我把它翻成你在對話現場可以直接用的腳本。 行為一：恐慌賣出（Panic Selling） 做法： 不要否定客戶的恐懼，而是把「賣出」這個動作拆成三個獨立的決定，讓他自己看見難度。 Ritholtz 在書裡的原話很狠："Panic-selling is easy, getting back in at the lows is hard, not getting back is ruinous." （恐慌賣出很容易，在低點重新進場很難，而沒有再進場，是毀滅性的。）客戶以為「賣出」是一個動作，其實是三個：你要猜對賣的時間點、再猜對買回來的時間點、而且還得真的有勇氣在最恐慌的那天按下買進。三個都要對，機率低得可怕。多數人賣在低點之後，會一路等「再跌一點」，然後眼睜睜看著市場反彈，永遠回不去。 所以當客戶說「先出來避一避」，別說「市場長期會漲啦」這種話——他這時聽不進去。你該說的是：「我們可以賣。但你要先告訴我，你打算哪一天買回來？」把那個沒人答得出來的問題丟回給他。 行為二：當沖與「聖誕樹投資組合」（Day Trading & the Christmas Tree Portfolio） 做法： 用「聖誕樹」這個畫面，讓客戶看清楚他的帳戶到底有沒有「樹幹」。 Ritholtz 有個很好的比喻：一個健康的投資組合應該像一棵聖誕樹。樹本身是你那套被動、分散、無聊的核心部位（也就是 beta）；那些燈泡、彩帶、裝飾球才是你主動挑的個股。問題出在哪？太多人只忙著掛裝飾品，卻根本沒有那棵樹。"You can't get Alpha if you aren't at least starting with Beta." （你連 beta 都沒有，就別想拿到 alpha。）當沖就是這個病的極端版——整個帳戶全是閃爍的裝飾燈，沒有樹幹，風一吹就垮。當客戶炫耀他最近某筆短線賺了多少，你不用潑冷水，你問他：「這很棒。那你的『那棵樹』現在長怎樣了？」把焦點從單筆輸贏，拉回到他整體結構的穩固度。 行為三：把賭性誤認成意志力問題 做法： 承認客戶心裡那隻「想賭一把」的衝動真實存在，而且永遠不會消失——然後幫它蓋一個籠子。 這是最關鍵的一點，也是業務員最容易做錯的地方。我們總以為，只要把道理講夠清楚，客戶就會「忍住」。但 Ritholtz 的看法是：你忍不住，我也忍不住，那是人腦的構造。下一段我們就來拆他給的解法。 牛仔帳戶（The Cowboy Account）：把客戶的賭性關進 5% 的異議處理腳本 這是整集最實用的工具，也是你面對「客戶想 all-in 飆股」時，可以直接照搬的談判法。 Ritholtz 把人腦裡那個衝動的部分叫做「big dumb lizard brain」（又大又笨的蜥蜴腦）。他的核心觀點是：你沒辦法消滅蜥蜴腦，但你可以保護自己——投資的目的之一，是保護你自己，免於……嗯，免於你自己。牛仔帳戶（cowboy account，他也叫它「mad-money account」瘋錢帳戶）的做法極簡單：把客戶流動資產的不到 5% 切出來，成立一個獨立帳戶，在裡面他想怎麼賭都行——挑個股、玩選擇權、猜市場高低點，全部放行。 剩下那 95% 以上的長期部位，完全不准動。Ritholtz 本人的牛仔帳戶只佔他流動淨值的 2%，而且他坦承自己拿去玩「價外買權做市場擇時」，還自嘲那是「世界上最笨的遊戲」。 這套設計的精妙之處，在於它順著人性而不是對抗人性。Ritholtz 說："If it works out, you're more likely to let those winners run because it's for fun and not your real money." （如果賭對了，你反而更容易讓獲利繼續跑，因為那是好玩的錢，不是你的真錢。）萬一是場災難，謝天謝地那不是你全部的錢，只是一小部分。所以當客戶激動地說「我要把定期定額停掉，全壓那支飆股」，你的腳本不是「不行，太危險了」——那只會讓他覺得你保守、你不懂、你在擋他發財。你該說的是：「好，你想賭這一把，我完全理解，那個衝動是真的。我們這樣做：開一個獨立帳戶，從你的閒錢裡撥 5% 進去，那支飆股、之後任何你看上的，全放這裡面玩。但我們有個約定——剩下那 95%，是你小孩的教育金跟你的退休金，那部分我們一根寒毛都不動。成交嗎？」你給了他一個「Yes」，而不是一個「No」。你沒有否定他的判斷，你只是幫他的賭性蓋了一個籠子。九成的客戶會接受這個條件，因為它聽起來既尊重他、又安全。而那 5%，無論輸贏，都會變成他最好的老師：賭贏了，他爽到了，正倉沒受影響；賭輸了，他學到了，而代價小到不痛。 這就是 Ritholtz 整套方法論的縮影——你不是去改變客戶的人性，你是去設計一個讓人性不會害死他的結構。業務員真正的價值，從來不在你能不能預測市場，而在當客戶的蜥蜴腦發作時，你手上有沒有一個現成的籠子。📎 這集 MFM #832 裡，Ritholtz 跟 Sam Parr、Shaan Puri 還聊了好幾個這篇沒展開的主題：direct indexing（直接指數化投資）為什麼正在改變高資產客戶的稅務規劃、為什麼他認為「泡沫對經濟其實是好事」、以及他怎麼看「偉大投資人」的共同特質。如果你想聽他親口講牛仔帳戶那段（在 4:43 左右），可以去 My First Million 的 Apple Podcasts 頁面找第 832 集。想要完整的「錯誤清單」與背後數據，他的書《投資贏在不犯錯》整本就是在講這件事。

把收入當資產管理：他靠一個「現金流水庫」帳戶做到 $350M AUM、600 個家庭——Kitces #493 拆解 David Mozeika：客戶亂花錢不是意志力問題，是帳戶架構問題

把收入當資產管理：他靠一個「現金流水庫」帳戶做到 $350M AUM、600 個家庭——Kitces #493 拆解 David Mozeika：客戶亂花錢不是意志力問題，是帳戶架構問題

「先存再花」這句話，每個業務員都跟客戶講過，每個客戶也都點頭過。然後下個月，錢還是不知道花去哪了。 2026 年 6 月 9 日上線的 Kitces Financial Advisor Success Podcast 第 493 集，給了這個老問題一個完全不同的答案。來賓 David Mozeika 的立場很乾脆：客戶亂花錢不是意志力問題，是帳戶架構問題。你不需要叫客戶「更自律」，你需要把他的錢改一個流向。 而這套方法的成績單是：$350M AUM、600 個客戶家庭、年營收約 800 萬美元。 David Mozeika：從保險通路出身，把「現金流」做成整家公司的核心 David Mozeika 是新澤西州 Red Bank 的 RIA「TOMORO」創辦人，在金融服務業超過二十年，從保險通路起家，後來走向獨立顧問模式。TOMORO 現在有 17 名員工、3 位主導顧問，營收結構也很特別：費用制規劃服務佔不到 10%，其餘大約一半來自保險佣金、一半來自資產管理費——保險在他的模型裡不是附帶品，是支柱之一。 讓他值得被拆解的原因是：多數顧問把「現金流規劃」當成理財規劃裡最不討喜的一塊（沒人喜歡被檢討記帳），他卻把它倒過來做成獲客和留客的引擎，甚至為此開發了一套軟體 Currence，把自己的方法論產品化給其他顧問用。 現金流水庫帳戶：收入不進支出帳戶，先進「水庫」 Mozeika 的核心診斷是：美國家庭有一個「資金流向」問題。"Americans have a flow of funds problem, meaning that their money flows in the wrong direction." （美國人有一個資金流向的問題——他們的錢流錯方向了。）流錯方向是什麼意思？薪水直接進支出帳戶（checking account），而支出帳戶的設計目的就是付錢。"The default is to spend because the checking account is really nothing but an expense account." （預設動作就是花掉，因為支出帳戶說穿了不過是一個費用帳戶。）他的解法是在收入和支出之間插入一個中繼站，他稱之為「水庫」（reservoir）。做法具體到可以直接照抄：假設客戶每月收入 $10,000，全部先進水庫帳戶，再排程自動轉 $9,000 到支出帳戶，作為計畫內的生活額度。水庫設一個目標水位，通常是月支出基準的三倍——以這個例子來說大約 $27,000。水位以上的每一塊錢，就是「溢流」，自動成為投資、保障或其他財務目標的對話題材。 注意這個架構的巧妙之處：客戶的儲蓄不再是「月底剩下的」，而是「一開始就沒流進支出帳戶的」。Mozeika 把這個翻轉講得很直白："Why don't we just put people in a position where they're saving every dollar that comes into their life and then choose how much money they want to be allowed to be spent?" （我們為什麼不乾脆讓人處在一個「進來的每一塊錢都先是儲蓄」的位置，然後再選擇自己被允許花多少？）這跟「預算管理」是兩回事，他甚至刻意切割。一般家庭每月有 600 到 900 筆交易，逐筆記帳檢討是極度耗工又注定失敗的方法。水庫架構完全不管你錢花在咖啡還是計程車——它只管一件事：流進支出帳戶的錢，永遠只有計畫內的額度。 無意識消費 vs. 無意識儲蓄：改的不是行為，是預設值 一般人講 lifestyle creep（生活方式膨脹），Mozeika 給它取了一個更準的名字：無意識消費（unconscious consumption）。加薪了、領獎金了，錢進支出帳戶，然後不知不覺生活水準就上去了——沒有人「決定」要多花錢，是帳戶架構替他決定的。 水庫帳戶做的事情，就是把同一股力量反過來用："You're just changing the default position. And you're making, you're letting gravity work in your favor as opposed to working against you." （你只是改變了預設位置。你是在讓重力幫你，而不是跟你作對。）加薪之後，多出來的錢預設留在水庫，水位漲得更快，溢流更多——除非客戶有意識地決定提高生活額度，否則儲蓄率自動上升。Mozeika 觀察到一個有趣的副作用："People literally become addicted to their savings rate... as opposed to addicted to the consumption." （人們真的會對自己的儲蓄率上癮……而不是對消費上癮。）對業務員來說，這一段最值得細品的是它背後的銷售邏輯：Mozeika 從來不糾正客戶的消費行為，他只重新設計錢的路徑。沒有說教、沒有罪惡感、沒有「你應該少喝一點手搖」——客戶不會在這個過程中感到被審判，自然也不會抗拒。行為金融學講了二十年的「預設值的力量」，他把它做成了一個任何銀行帳戶都能複製的服務。 防禦層：保險不是被推銷的商品，是現金流計畫裡的一個流向 水庫的溢流要去哪裡？Mozeika 的規劃框架有四個支柱：保障（protection）、成長、遺產規劃、現金流。而他對保障的態度，濃縮在一句話："I believe creating wealth is just as much about avoiding loss as it is finding gains." （我相信創造財富，避免損失和尋找獲利同樣重要。）「Defense wins championships」——防守才能贏冠軍。在他的架構裡，保險是現金流的三個出口之一（消費、防禦、投資），不是一個獨立登場、需要被「推銷」的商品。當客戶已經看見自己的收入像水一樣流過水庫、分配到不同方向，「要不要為這條收入流本身保險」就變成一個自然的問題：這份收入是你最大的資產，如果這個資產不在了，要不要為它的完整重置價值投保？ 另一個值得抄的細節是他的用詞紀律："I never talk about needs. The word need really never comes out of my mouth. I always talk about wants." （我從不談「需要」。「需要」這個詞幾乎不會從我嘴裡說出來。我永遠談「想要」。）「需求分析」是整個保險業的標準話術，但 Mozeika 認為「需要」是顧問替客戶下的判斷，「想要」才是客戶自己的決定。一字之差，把保額從「你應該買多少」變成「你想為家人留下什麼」。 順帶一提，他的會議命名也貫徹同一套哲學：客戶沒有「review meeting」（檢討會議），只有「calibration session」（校準會議）。檢討是向後看、評判過去；校準是向前看——人生大部分時間都偏離航道，顧問的工作是持續比對「理想位置」和「目前位置」，把客戶不斷拉回航道。一個只是換了名字的會議，客戶的心理感受完全不同。 Income Under Management：AUM 之外的另一門生意 這套方法後來長成了一個產品。Mozeika 和合夥人發現市面上沒有任何帳戶工具能有效支撐水庫架構，於是自己打造了 Currence，把「收入管理」（Income Under Management, IUM）系統化——自動處理帳戶路由、轉帳排程、校準追蹤，並開放給其他顧問使用。 他在節目裡對同業說的這句話，可能是整集最有商業洞察的一句："Everyone on this call likely is in the assets under management business. But what I'll tell you is that if you're also in the income under management business, it'll drive your assets under management business." （在座每個人大概都在做「資產管理」這門生意。但我要告訴你的是：如果你同時也做「收入管理」這門生意，它會反過來推動你的資產管理生意。）邏輯不難理解：管資產的顧問，要等客戶「有錢了」才有東西可管；管收入的顧問，從客戶的第一份薪水就開始建立關係，而水庫的每一次溢流，都是一次自然發生的資產配置對話。$350M AUM 不是靠找到 600 個有錢家庭，是靠把 600 個家庭的收入流管好，讓資產自己長出來。 回到開頭那句話：客戶亂花錢，不是意志力問題,是帳戶架構問題。同樣的，業務員約不到下一次見面、找不到談保障的切入點，很多時候也不是話術問題——是你跟客戶之間，缺一個讓對話自然發生的結構。📎 這篇只拆了水庫帳戶和防禦層的主幹。Kitces 第 493 集的完整節目頁（2026 年 6 月）還有更多這篇沒展開的內容：Mozeika 帶新客戶做的「現金流練習」完整流程（inflows、outflows、capital flows 三種資金流的拆法）、他從保險通路轉型獨立 RIA 的完整心路、TOMORO 如何把三個獨立 practice 合併成「客戶屬於公司而非個人」的團隊模型，以及他對終身壽險與萬能壽險的完整論證。一個半小時的訪談加全文逐字稿都在頁面上，值得留給一段完整的通勤時間。

你的陌生電話現在先被 AI 接走了——保險教練 Michael Weaver：留給 AI 守門員的話只能有 10 個字

你的陌生電話現在先被 AI 接走了——保險教練 Michael Weaver：留給 AI 守門員的話只能有 10 個字

你大概有過這個經驗：手機響了，螢幕上跳出 Whoscall 的紅色標籤，你看一眼就按掉。現在事情又進化了一步——iOS 26 的「來電篩選」會直接替機主接起陌生電話，用 AI 語音問對方「請問你是誰、有什麼事」，再把對方的回答轉成一行文字顯示在螢幕上。機主看著那行字，決定接、掛、還是封鎖。這功能支援繁體中文，不用改地區設定就能開。 也就是說，如果你是靠電話開發吃飯的業務員，你的「第一印象」已經不是你的聲音、語氣、節奏——是一行字幕。而且是被 AI 轉錄、可能還轉錄得不太準的一行字幕。 2026 年 6 月 8 日，The Insurance Buzz Podcast 第 460 集專門處理了這個問題。主持人 Michael Weaver 給的答案短得驚人：留給 AI 守門員的話，五到七秒，大約 10 個字。多一個字，都是在降低接通率。 Michael Weaver：帶過上萬名保險業務員的電話開發教練 Michael Weaver 是 Weaver Sales Academy 的創辦人，這是一家專門訓練保險業務員的機構，至今帶過超過一萬名美國保險從業人員，學員累積的保費銷售成長超過兩億美金。他自己就是保險業務員出身，和太太 Courtney 一起主持 The Insurance Buzz，這個節目在保險銷售圈做了四百六十多集，主題從話術、心態到團隊招募都有。 第 460 集是一集只有 8 分 24 秒的單人短講，起因是一位學員 Ray Sively 的提問：現在打陌生電話，接起來的常常不是人，是手機內建的 AI 守門員——這要怎麼打？Weaver 的回答，等於是把傳統的語音留言策略整個翻新了一遍。 你的開場白現在是「被轉錄成文字後審判」：AI 來電篩選改寫了第一次接觸 先把場景講清楚。根據銷售科技公司 Apten 在 2025 年的分析，Apple 的來電篩選流程是這樣：電話還沒響，AI 先攔截，要求來電者報上姓名和來電目的；你的回答被即時轉錄成文字（上限大約 250 個字元）顯示給機主；機主讀完那行字，才決定要不要接。Google Pixel 的通話篩選更是行之有年，台灣自己還有幾乎人手一裝的 Whoscall 在前面再加一道過濾。 Weaver 在節目裡點出這件事的本質："They're gonna read it and they're gonna make the decision." （他們會「讀」那段話，然後做決定。）注意這個動詞——是 read，不是 listen。過去三十年，電話開發的教學都在教你怎麼「講」：聲音要有精神、語速要穩、開場 30 秒要交代你是誰、為什麼打來、能帶來什麼價值。但當第一次接觸變成一行字幕，整套規則就失效了。你精心設計的 30 秒開場白，被 AI 壓縮轉錄之後，在螢幕上看起來就是一坨可疑的長文——而沒有人會為了一坨長文接起陌生電話。 這跟「話術好不好」已經沒有關係了。這是媒介變了：你的開場白要為「轉錄文字」而寫，不是為耳朵而寫。 兩條鐵律：Keep it simple、製造好奇——為什麼 30 秒語音留言會直接殺死接通率 Weaver 給的框架只有兩條規則，而且他在節目裡刻意重複了一次，怕你沒聽進去："Keep it simple, generate curiosity. I'm gonna repeat myself one more time." （保持簡單，製造好奇。我再重複一次。）第一條是簡單。傳統語音留言的失敗模式，是業務員想在留言裡「把銷售做完」：講公司、講方案、講費率、講優惠期限。Weaver 直接說不行——"You received information, you're not gonna go into rates, you're not gonna go into any of that." （就算你手上有資料，也不要講到費率，不要講到那些細節。）第二條是好奇。留言唯一的任務，是讓對方產生「這通電話到底要講什麼」的缺口，缺口才會驅動回電。Weaver 用機主的視角解釋："If I can't figure out what the call is about, I'm probably not gonna call." （如果我搞不清楚這通電話是幹嘛的，我大概就不會回了。）這句話乍看跟第二條矛盾——搞不清楚不是才有好奇嗎？不是。機主要能在一秒內看懂「這是誰、找我有事」，但不知道事情的內容。前者是清楚，後者是懸念。30 秒留言的問題就在這裡：它把內容講完了，懸念沒了；或者它太長，連「這是誰」都讓人懶得解析。兩種死法，殊途同歸。 而這兩條規則最妙的地方是：它們同時適用於語音留言和 AI 守門員。因為在 AI 篩選的世界裡，這兩個東西本來就合流了——都是「一段被非同步消費的短訊息」，差別只是一個用聽的、一個用讀的，而用讀的那個，對長度更不留情。 五到七秒的逐字稿：Weaver 給 AI 守門員的三個版本 Weaver 在節目裡先給出語音留言的基本公式，逐字是這樣："John, this is Michael from XYZ Insurance Company. I've got a really important question for you. Please give me a call back." （John，我是 XYZ 保險公司的 Michael。我有一個很重要的問題想問你。請回我電話。）名字、身分、一個未揭露的「重要問題」、一個行動指示。完了。沒有方案，沒有費率，沒有「耽誤您兩分鐘」。 接著他把同一個公式再壓縮，變成丟給 AI 守門員的版本——因為 AI 會把你的話轉成螢幕上的一行字，所以要更短。他給了三個變體："Hey John, it's Michael. I have a really important question for you." （嗨 John，我是 Michael。我有一個很重要的問題要問你。）"Hey John, it's Michael from XYZ Insurance Company. Something extremely important." （嗨 John，我是 XYZ 保險公司的 Michael。有件非常重要的事。）"Hey, it's Michael, I really need to talk to you." （嗨，我是 Michael，我真的需要跟你談談。）然後他自己掐了表："What is that? Seven, six seconds? Five seconds? That's it." （這多長？七秒、六秒？還是五秒？就這樣，夠了。）把這三句放回 iPhone 的篩選畫面想像一下，你會發現它們的共同點：轉錄成文字之後，每一句都像朋友傳來的訊息，不像推銷腳本。「我有一個很重要的問題要問你」出現在螢幕上，跟「我們公司目前推出醫療險專案優惠活動」出現在螢幕上，是兩個世界——前者讓人想知道是什麼問題，後者讓人按下封鎖。 這裡有一個容易忽略的細節：三個版本裡有兩個提到了名字但只有一個提到公司。Weaver 的取捨邏輯是，對舊客戶或轉介紹名單，「人名 + 重要的事」就夠了，熟悉感本身是鉤子；對完全陌生的名單，加上公司名是為了過「這是誰」那一關，但代價是字幕變長、推銷感變重——所以後面的內容要砍得更兇。要熟悉感還是要正當性，取決於名單的溫度，但總長度的天花板不變：五到七秒。 最後值得放大的一點是，Weaver 對「資訊留在哪裡」的紀律。費率、方案、細節，全部留在接通之後的真人對話裡，一個字都不進字幕。這不只是長度考量——當 AI 守門員、來電辨識、垃圾電話資料庫都在用「文字特徵」判斷你是不是推銷電話，你留在字幕上的每一個銷售詞彙，都是在幫演算法把你分類到垃圾桶。字幕的工作是換到接通；銷售的工作，從接通之後才開始。📎 這篇只拆了 460 集的核心框架。原始節目是一集 8 分鐘的單人短講，Weaver 親口示範這些逐字稿的語氣和節奏——這恰好是文字轉述最還原不了的部分，建議直接點開來聽（也可以在 Apple Podcasts 訂閱）。如果你想看的是整套「從撥號到報價」的轉換率方法，Weaver 在 Weaver Sales Academy 有完整的訓練課程，The Insurance Buzz 四百六十多集的庫存裡也有大量話術和異議處理的實戰集數，這篇完全沒碰到。

客戶開除你的首因不是費用，也不是績效——Morningstar 行為研究：32% 是建議品質、21% 是關係品質，而開除你的理由和當初聘你的理由是兩套標準

客戶開除你的首因不是費用，也不是績效——Morningstar 行為研究：32% 是建議品質、21% 是關係品質，而開除你的理由和當初聘你的理由是兩套標準

業務員之間有一個流傳很久的自我安慰：「客戶會走，不是嫌我貴，就是這一年績效沒做出來。」這句話的好處是，它把開除歸因於兩件你大致無能為力的事——行情你控制不了，費率公司早就訂死了。所以客戶一走，你聳聳肩，怪市場。 Morningstar 的行為研究團隊在 2026 年 6 月發布的最新研究，把這個藉口拆穿了。根據 ThinkAdvisor 6 月 4 日的報導，這份題為「After Firing an Advisor, What Do Clients Do Next?」的研究，調查了 185 位曾經開除過理財顧問的投資人，並用開放式問題問他們：你當初到底為什麼開除上一個顧問？ 把這些理由拆開排序後，結果和多數業務員的直覺相反：費用只佔 17%，投資績效更只有 11%。 你最常拿來自我安慰的兩個理由，加起來不到三成。真正排在前兩名、加起來超過一半的，是兩件每天都握在你手上的事——建議與服務品質（32%）和關係品質（21%）。 換句話說，多數客戶開除你，不是因為你太貴或做太差，而是因為你日常經營這段關係的方式出了問題。而這正是好消息：開除你的首因，剛好是你最有能力改變的部分。 Samantha Lamas 與 Danielle Labotka：把「客戶為什麼開除你」當成資料科學在做 這份研究出自 Morningstar 的兩位行為科學家——資深行為研究員 Samantha Lamas 和行為科學家 Danielle Labotka。她們過去幾年一直在做同一件事：不問顧問「你覺得客戶為什麼走」，而是直接問投資人本人，而且用開放式問題讓他們用自己的話回答，再把幾千筆文字回應當成資料來分析。根據 Financial Planning 對這個研究系列的報導，這個方法論的起點是一個超過 3,000 位投資人的調查。"We want to hear it in their own words, and we want to hear it in an anonymous format." （我們想聽他們用自己的話說，而且是在匿名的狀態下說。）Labotka 這句話點出了為什麼這份研究值得認真看：客戶當著你的面說的解約理由，跟他匿名說出來的理由，往往不是同一件事。 把開除理由排成一張表：前兩名都是你能操作的 前面那組數字值得再看一次，因為它決定了你該把力氣花在哪裡。Morningstar 把投資人親口說出的解約理由拆開排序後，完整的分布是這樣：建議與服務品質：32% 關係品質：21% 費用：17% 投資績效：11% 單純覺得自己管就好：約 10%費用和績效這兩個你最難改的因素，加起來不到三成；建議品質和關係品質這兩個你天天在做的事，加起來超過一半。換句話說，留客的槓桿幾乎完全落在你的日常動作上——不在公司的費率表，也不在大盤。接下來兩段，就是把這兩個槓桿拆成可以照著做的事。 建議品質（32%）：客戶不是覺得你建議錯，是覺得「不舒服卻沒地方說」 細看這 32% 的內容，多數不是「建議在技術上有錯」，而是客戶對風險水位感到不安、或覺得方向感模糊。Lamas 在 InsuranceNewsNet 的訪談中描述解約的真實過程："It's more like they got off on the wrong foot and then... tiny little grievances that added up." （比較像是一開始就沒對上頻率，然後……一個個小小的不滿慢慢累積起來。）做法：把「風險不舒服」變成例行對話，而不是等客戶自己開口。 多數客戶不會主動說「我最近看到帳面波動睡不好」，他只會越來越少回你訊息。與其在年度檢視時問「對配置有沒有問題？」（這句話的標準答案永遠是「還好」），不如問得具體： 「上次市場跌的那兩週，你有沒有哪天打開 app 看了之後心裡很毛？有的話那就是我們該調的訊號，不用等到你受不了。」 前一種問法在驗收，後一種問法在邀請。32% 的解約源頭，就是客戶的不安從來沒有被邀請出來過。 關係品質（21%）：客戶懷疑你把自己的利益放在他前面 第二大解約理由更刺：客戶覺得這段關係裡，顧問優先照顧的是自己的收入，不是客戶的處境。這種懷疑很少被說出口，但一旦生根，你做的每個建議都會被重新解讀——「他推這張，是對我好，還是佣金高？」 做法：在客戶還沒問之前，主動攤開利益結構。 比如在提案時直接說： 「先講清楚，這兩個方案我的報酬不一樣，A 我抽得比較多。但我推 B，原因是你的現金流撐不起 A 的繳費年期。你可以拿這兩份去給別人看，我的理由都寫在上面。」 這段話的重點不是「誠實」這個美德，而是它直接拆除了客戶心裡那台一直在運轉的測謊機。Morningstar 同系列研究發現，「關係品質」在客戶聘用顧問的理由裡只佔 10%，但在開除理由裡佔 21%——關係不會幫你簽到單，但會決定你能不能留住單。這也是為什麼績效好的顧問照樣會被開除：帳面賺錢，不等於客戶相信你站在他這邊。 最反直覺的發現：開除的理由和聘用的理由，是兩套標準 如果說前面是「該做什麼」，這一段是「別搞錯方向」——而且它是整份研究最值得抄在筆記本上的一頁。Morningstar 的結構性發現是：客戶開除舊顧問的理由（建議品質、關係品質、費用），和他聘用新顧問的理由（32% 是「不想自己處理財務」、32% 是有特定財務需求、17% 是想要行為教練），幾乎是兩份不重疊的清單。 人很容易假設「客戶因為什麼離開上一個，就會因為什麼選擇下一個」。但資料顯示不是。讓他離開的是「過程中累積的不舒服」，讓他重新找人的卻是「某件具體的事我不想自己扛」。這兩件事不在同一條軸上——這直接決定了你該怎麼經營留客，以及怎麼承接別人開除掉的客戶。 這帶來兩個操作上的推論。 第一，接手「開除過顧問」的客戶時，不要開前任檢討大會。 直覺上你會想問「之前的顧問哪裡讓你不滿意？」然後保證自己不會犯同樣的錯。但研究顯示，他開除前任的理由並不是他聘用你的理由——他現在坐在你面前，是因為有一件事他不想自己扛了。研究團隊的建議很明確：快速翻過「之前為什麼不行」，把對話推進到「現在什麼讓你睡不著」。 第二，你的對手不是同業，是「自己來」這個選項。 既然 73% 的解約者選擇從此自己管錢，那麼留客的本質，就是持續證明「有你在」和「自己來」之間的差距。每一次你只是傳報表、續期提醒、生日罐頭訊息，你就在縮小這個差距；每一次你在客戶開口前先指出他沒看到的風險，你就在拉開它。 回到開頭那句自我安慰。「客戶走，不是嫌貴就是績效差」這個說法之所以危險，是因為它把流失歸因於兩件你改不動的事，讓你既覺得無能為力，也不必檢討自己。Morningstar 的資料說的是相反的故事：開除你的前兩大原因——建議品質（32%）和關係品質（21%）——都在你手上，而它們之所以排在費用和績效前面，正是因為客戶在乎的從來不是帳面數字，而是「跟你合作的這段過程，他舒不舒服、信不信得過」。留客的本質，就是把這兩件你每天都在做、卻很少當一回事的小動作，當成真正的工作來做。📎 這篇只拆了解約端的數據。ThinkAdvisor 的原始報導還整理了 Switchers 和 Leavers 在「溝通品質」上的細部差異——換人者更常因為溝通不良而開除顧問，這對想承接同業客戶的人是另一條線索。想看完整方法論的話，Financial Planning 對 Lamas 和 Labotka 研究系列的報導有客戶「聘用、續留、開除」三階段的完整理由排行，InsuranceNewsNet 的訪談則有兩位研究員親口解釋「為什麼績效不是客戶開除你的主因」——那段對「市場跌了所以被開除」的反駁，值得每個在空頭市場焦慮的業務員讀一次。

你信了一輩子的『轉介紹才是王道』，被一份新數據打臉——Ficomm 6/3 調查 1,000 位投資人：資產 500 萬美金以上的客戶，一半根本不是靠介紹找到顧問

你信了一輩子的『轉介紹才是王道』，被一份新數據打臉——Ficomm 6/3 調查 1,000 位投資人：資產 500 萬美金以上的客戶，一半根本不是靠介紹找到顧問

如果你問任何一個做了十年以上的保險或理財業務員：「你最好的客戶從哪裡來？」十個有九個會回答同一句話——「轉介紹啊。」這幾乎是這個行業的信仰。緣故法做完，靠口碑滾雪球，老客戶帶新客戶，這套劇本被寫進每一本業務聖經、每一場早會的話術裡。 但 2026 年 6 月 3 日，成長行銷顧問公司 Ficomm Partners 和客戶體驗研究機構 Absolute Engagement 共同發布了一份叫 《The New Growth Equation》 的研究，調查了 1,000 位有理財顧問的投資人，分成三個資產級距（50 萬–99 萬、100 萬–490 萬、500 萬美金以上），拆解他們到底「怎麼找到、怎麼評估、怎麼選擇」一個顧問。結論很不留情面：你越有錢的那群客戶，越不是靠轉介紹上門的。 Meg Carpenter：當客戶把『選顧問』當成『面試一個員工』，轉介紹就不再是唯一入口 這份研究最刺眼的一個數字是：資產 500 萬美金以上的高資產客戶，有 50% 在找到顧問的過程中完全沒有經過任何轉介紹，只有 31% 是純粹靠別人介紹來的。換句話說，那群佣金最高、最值得經營的客戶，有一半根本不是被「推薦」來的。 Ficomm 執行長 Meg Carpenter 在接受 Financial Planning（2026 年 6 月）訪問時，講了一句話點破整件事的本質："The next generation of high net worth clients are treating choosing an advisor like a hiring decision. They're searching, they're comparing, they're asking AI [and] validating before they ever reach out." （下一代的高資產客戶，是把『選顧問』這件事當成『招聘決策』在做。他們會搜尋、會比較、會問 AI、會在真正聯絡你之前先把你驗證一遍。）這是整份研究的核心邏輯：成交的戰場已經前移了。客戶不是在跟你第一次見面那一刻開始評估你，而是在你還不知道他存在的時候，就已經透過一堆數位管道把你查了個底朝天。轉介紹沒有死，但它從「唯一的入口」降級成「眾多訊號裡的其中一個」。Carpenter 的原話是：「轉介紹依然重要，但它很少再是唯一的決定因素。」 新介紹人是 AI：500 萬美金以上客戶有 25.3% 寧願問機器，也不問人 如果只是「客戶會 Google 你」，那還只是十年前 SEO 的老故事。這份研究真正讓人坐直身體的，是「誰在當介紹人」這件事正在被換掉。 數據是這樣的：整體有 8.7% 的高資產投資人用 AI 工具來找顧問。這個比例聽起來不高，但把它拆開看就嚇人了——45 歲以下的客戶，15% 會用 AI 找顧問；而 500 萬美金以上的族群，這個數字飆到 25.3%。也就是說，每四個頂級客戶，就有一個寧願去問 ChatGPT「哪種顧問適合我」，也不開口問身邊的朋友。 Carpenter 對這個轉變的描述很直白："Two years ago, it didn't cross our radar to add [AI] to our research because consumer behavior and AI really wasn't common enough to warrant that question. And today, two years later, it has its own section in the report." （兩年前，我們根本沒想過要把 AI 放進這份研究裡，因為當時消費者用 AI 的行為還不夠普遍，不值得問這題。結果兩年後的今天，它在報告裡已經獨立成一個章節。）把 AI 這個數字放回脈絡：研究還顯示 13.1% 的客戶用 Google 研究顧問、9.6% 用社群媒體。AI、搜尋引擎、社群——這三條數位管道加起來，已經默默變成高資產客戶的「盡職調查」標準流程。那個過去由「你老客戶的一句好話」獨佔的位置，現在被演算法和搜尋框瓜分了。 成長方程式的三個新變數：被搜尋到、被引用、被多點驗證 Ficomm 把這份研究叫做「新的成長方程式」，不是為了好聽。舊方程式只有一個變數：轉介紹量。新方程式至少多了三個你以前不必管的變數。 變數一：可被搜尋（Searchable） 做法： 把「我這個人」變成 Google 和 AI 搜得到、查得到的存在。 研究裡有個容易被忽略的數字：18% 的客戶用了 4 種以上的方法來評估顧問，而 45 歲以下的客戶有將近一半（49%）會用多種管道交叉比對。這代表客戶不是「聽到你名字 → 找你」，而是「聽到你名字 → 搜尋 → 看社群 → 問 AI → 再決定要不要找你」。如果這條路徑上任何一站是空白的——搜不到你、社群沒內容、AI 不認得你——你就在客戶心裡默默扣分，而你永遠不會知道。 變數二：可被 AI 引用（Citable） 做法： 確保 AI 在被問到「哪種顧問可靠」時，有東西可以引用到你身上。 這裡有個好消息，Carpenter 講得很清楚："The same work that helps you to be discoverable on the internet is going to help you be discoverable on AI." （讓你能在網路上被找到的那些工作，同樣會讓你能在 AI 上被找到。）換句話說，你不需要去學一套全新的「討好 AI」的玄學。AI 引用的，是它在網路上爬得到、讀得懂、有明確觀點的內容。你過去做的 SEO、你寫的文章、你公開表達過的專業觀點——那些東西現在多了一個讀者，叫做 AI。差別只在於：你有沒有「清楚的觀點」可以被它抓取，還是只有一張貼著證照照片、寫著「專業誠信服務」的制式名片頁。 變數三：可被驗證（Verifiable） 做法： 讓客戶在數位管道上看到的「你」，跟轉介紹聽到的「你」是同一個人、同一套說法。 Absolute Engagement 創辦人 Julie Littlechild 補了一個關鍵視角：願意幫你轉介紹的客戶，往往是那些「需要透過推薦你來確認自己當初選對了」的人。這反過來說明一件事——當客戶在搜尋、在問 AI 的時候，他其實是在做「驗證」這個動作。他想確認「我朋友介紹的這個人，是不是真的像他說的那麼可靠」。如果他一查，發現你的數位足跡跟那句推薦對不上，甚至一片空白，那句轉介紹的力量就被稀釋掉了。轉介紹和數位足跡不是兩條平行線，是會互相加分、也會互相扣分的同一筆帳。 把這三個變數合起來看，你會發現一件殘酷但清醒的事：過去你只要「讓客戶滿意」就能啟動成長飛輪；現在你還得「讓搜尋引擎和 AI 也認得你」，飛輪才轉得起來。 一半的好客戶不是被介紹來的——這句話真正逼你面對的問題是：在那看不見的搜尋、比較、問 AI 的過程裡，你到底存不存在？ 如果答案是「不太存在」，那也別急著焦慮。Carpenter 給的方向其實很務實：把你的專業觀點清楚地表達在社群上，把基本的 SEO 做好，然後讓 AI 疊在這套傳統功夫的上面。這不是要你變成網紅，是要你讓「那個值得被介紹的你」，在客戶查得到的地方，真的查得到。📎 這篇只拆了《The New Growth Equation》裡最核心的幾個數字。完整報告把三個資產級距的「發現管道、評估方法、決策因素」做了更細的交叉分析，還有一個 73.8% 的客戶把「顧問是否真的懂我的具體需求」列為選擇第一要素的細節值得細看——你可以去 Ficomm 的報告頁（需留 email）下載全文，或先讀 Financial Planning 6 月那篇報導，裡面有 Carpenter 更多關於「兩年內 AI 從零變成獨立章節」的第一手觀察。

AI 把保單規劃做到 80 分了，那你還剩什麼？用 iPhone 之父 Tony Fadell 的『press-release first』把那句話練出來

AI 把保單規劃做到 80 分了，那你還剩什麼？用 iPhone 之父 Tony Fadell 的『press-release first』把那句話練出來

有一個事實，2026 年的保險與理財業務員大概都偷偷感覺到了：保單規劃、需求試算、提案簡報——這些以前要熬夜做的東西，AI 現在三分鐘就能生出一份 80 分的版本。產品端正在被快速商品化。當每個人手上都有一份「夠好」的方案，你這個人到底還值多少？ 這個問題的答案，藏在一個你想不到的人嘴裡：Tony Fadell。他是 iPod 之父、iPhone 的共同打造者、Nest 創辦人（後來以 32 億美金賣給 Google），手上掛著超過 300 項專利，是全世界最硬核的「做東西」的人。但他在 2026 年 6 月 7 日的 Lenny's Podcast 上講的不是工程，是一件聽起來很不像工程師會說的事：最好的產品，如果你說不出那個故事，一樣會輸。 Tony Fadell：做出全世界最強的東西，卻發現「會不會說故事」才是生死線 Fadell 的可信度在於——他不是一個賣話術的人。他是一個把硬體做到極致的人。正因為這樣，當他說「光把東西做好沒用」，份量完全不一樣。 他在節目裡丟出一個很多人不知道的事實：iPod 不是一推出就成功的。第一代、第二代都賣得普普，工程上明明領先當時所有的 MP3 播放器，市場卻沒反應。"The iPod wasn't big enough; it took three generations before it became successful." （iPod 一開始不夠大，它花了三個世代才真正成功。）注意，他講的不是「容量不夠大」這種規格問題。真正讓 iPod 翻身的，不是又塞了更多功能，而是 Apple 找到了那句話——「1000 songs in your pocket（把 1000 首歌放進口袋）」。沒有講硬碟容量幾 GB，沒有講傳輸協定，就是一句客戶聽完會記住、會跟朋友轉述的話。產品沒變，故事變了，市場就動了。 press-release first：在做產品之前，先把客戶會聽到的那句話寫出來 Fadell 推崇的方法叫 press-release first（新聞稿先行）——這也是 Amazon 內部著名的「working backwards」做法。邏輯反直覺到讓人不舒服：你還沒開始做產品，就先把產品上市那天的新聞稿寫出來。 為什麼？因為新聞稿是寫給客戶看的，不是寫給工程師看的。你被迫站在客戶的位置，問自己：這東西講出來，客戶會在意嗎？而這個練習最殘忍的地方在於它逼你做減法。Fadell 說："When I do the press release, I can only have three or four key features. After that, it becomes gobbledygook for a customer." （我寫新聞稿的時候，最多只能放三到四個關鍵功能。再多，對客戶來說就變成一堆聽不懂的鬼話。）這句話對業務員是一記悶棍。我們太習慣把「全面」當成專業——一份提案塞進二十個保障項目、十張試算表、五種情境分析，覺得這樣才顯得用心。但 Fadell 的意思正好相反：你塞越多，客戶記住的越少，最後那份「完整」的提案在他腦子裡只剩一團 gobbledygook（聽不懂的鬼話），回家連跟另一半轉述都轉述不出來。 把它翻譯成業務員的版本就是：在你打開試算軟體、排版那份精美提案之前，先用一句話寫下——客戶聽完這個方案，回家會怎麼跟太太/先生講？ 如果你寫不出那句話，或那句話是「業務員幫我配了一個還不錯的保單」，那這份提案就算數字再漂亮，也是賣不動的 iPod 一代。 把方法論拆成三個可以練的動作 一、從「痛」開始，不是從「商品」開始（Start from pain） 做法： 先找到客戶真正的痛，再回頭問有沒有工具能解，而不是手上有什麼商品就推什麼。 Fadell 講他做每一個產品的起點："I always start from pain. Are there new technologies to solve that pain?" （我永遠從痛開始。有沒有新技術可以解決那個痛？）順序很重要。多數業務員的順序是反的——公司這季主推某張保單，於是想辦法把它塞給每個客戶。Fadell 的順序是：先確認痛真的存在（客戶半夜會醒來擔心的那件事），技術（商品）永遠是後面才登場的工具。他有一句講得更直接："The technology is in service of the customer, not we're gonna jam the technology down the customer's throat." （技術是用來服務客戶的，不是我們要把技術硬塞進客戶的喉嚨。）把「technology」換成「保單」，這句話就是 2026 年最該貼在每個業務員桌上的一句話。 二、寫出「轉述句」，而不是「賣點清單」（The one line they repeat） 做法： 提案前先寫一句客戶會原封不動轉述給家人的話，這句話就是整份提案的指北針。 「1000 songs in your pocket」之所以是神來一筆，是因為它能被原封不動地傳出去。一個客戶在公司茶水間跟同事說「我買了一張很完整的醫療險」——這句話傳不動，因為它沒有畫面、沒有重量。但如果他說的是「我這張保單，就算我哪天倒下，孩子讀到大學的學費一毛都不用動到老婆的薪水」——這句話會傳。 差別在哪？前者是業務員的賣點清單，後者是客戶自己的故事。你的工作，不是把所有保障條列清楚（那 AI 比你快），而是替這位客戶找到他自己的那句話。AI 能算出最佳保額，但它不知道這個客戶心裡最怕的畫面長什麼樣子，也寫不出那句只屬於他的轉述句。 這正是商品被商品化之後，業務員唯一拉不開也搶不走的價值。 三、每天打磨那個故事，不要做完就丟（Hone it every day） 做法： 同一個故事，講給不同客戶、收集他們的反應、一次次修，把它磨到能一擊命中。 Fadell 觀察賈伯斯最震撼他的一點，不是賈伯斯多會做產品，而是他對「故事」的偏執："The why is storytelling; when I watched Steve, he was honing the story of the iPhone every day." （『為什麼』就是說故事；我看著賈伯斯，他每一天都在打磨 iPhone 的故事。）iPhone 那場發表會的故事，賈伯斯磨了兩年半，每天改。對業務員的啟示是：你的提案故事不是寫一次就定稿的文件，而是一個要拿到客戶面前一次次測試、一次次修的活東西。哪句話客戶眼睛亮了、哪句話他開始滑手機，這些反應就是你打磨的素材。把同一個概念講第一百次，跟講第一次的威力，差的就是這個。 真正的風險不是 AI 太強，是你「認知投降」 那 AI 在這套方法裡扮演什麼角色？Fadell 給了一個很重要的警告，他叫它 cognitive surrender（認知投降）——把判斷力和品味整碗交給機器。"You still need humans in the loop; don't surrender to the machine." （你還是需要人在迴圈裡；不要向機器投降。）他的意思不是不要用 AI。AI 拿來做原型、跑試算、整理資料，又快又好，該用就用。但如果你連「這個方案到底打不打動這個人」「該強調哪一句」這種需要品味與判斷的事，也交給 AI 決定，那你做出來的東西會像他形容的——又脆、又沒有靈魂。一份 AI 全自動生成、業務員看都沒看就轉發的提案，技術上可能 80 分，但它沒有那句話，所以它賣不動，跟當年的 iPod 一代一樣。 說到底，AI 把產品做到 80 分這件事，不是在淘汰業務員，是在重新標價。它把「會做試算」這件事的價格打到趨近於零，同時把「會替這個客戶找到那句話」的價格，往上推。Fadell 用全世界最硬的工程案例證明了一件事：最好的東西，講不出故事一樣會輸。 而那個故事，到 2026 年為止，還是只有人寫得出來。📎 這集 Lenny's Podcast 的完整對談（2026 年 6 月 7 日上線）裡，Fadell 還拆解了 iPhone 該不該做實體鍵盤的內部辯論、他為什麼相信開創新品類時「資料無法帶路、需要一個有品味的獨裁者拍板」，以及怎麼分辨「該堅持的願景」和「該認輸的固執」——這些在這篇沒展開的部分，原集講得很細。想更系統地讀他的方法論，他那本 創建之道（Build）整理了 32 條從做產品到當 CEO 的硬核經驗，值得放在桌上慢慢翻。

AI 正在大量砍掉理財業的『內勤職』，但理專人數到 2033 反而成長 17%——Bloomberg 與 BLS 數據揭穿切線在哪

AI 正在大量砍掉理財業的『內勤職』，但理專人數到 2033 反而成長 17%——Bloomberg 與 BLS 數據揭穿切線在哪

「AI 到底會不會取代我？」這個問題，過去一年被問到爛了。多數的回答都停在哲學層次——判斷力護城河、task 還是 job、信託責任⋯⋯講得很漂亮，但你聽完還是焦慮，因為它們都沒給你一個數字。 2026 年 6 月 5 日，Bloomberg 發了一篇專題，同一天 InvestmentNews 跟了一篇評論。這兩篇罕見地不講玄學，直接把硬就業數據攤在桌上。結論很反直覺：AI 確實正在大量砍人——但砍的不是坐在客戶對面的那個人，而是坐在他背後的整個內勤層。 這篇想做的事很簡單：把「AI 取代哪一層」這個抽象框架，翻譯成一條你看得見、量得出來的切線。看完你會知道自己現在站在哪一邊，以及該往哪一邊移動。 17 分鐘搬完幾萬個帳戶：AI 吞掉的是「事務層」，不是「你」 先看一個具體到讓人發毛的案例。 券商平台 Cambridge Investment Research 把一件原本要「一整個團隊」處理的工作——當公司挖角一位顧問過來、要把他名下成千上萬個客戶帳戶從舊東家轉移過來——交給 AI 去跑。 過去這是出名的苦差事：核對資料、填表、來回確認、處理例外。一個團隊埋頭做要花上好幾天。 AI 跑完，用了 17 分鐘。 InvestmentNews 把這類被吃掉的工作講得很白："It's replacing the labor of back office workers who oversee the transfer of accounts... it's replacing the tedious task of filling out forms when clients buy specific products like annuities." （它取代的是監督帳戶轉移的後勤人力⋯⋯取代的是客戶購買年金這類特定商品時、那些填表的繁瑣工作。）帳轉、年金文書、表單、合規核對、客服電話——注意這些工作的共同點：它們有標準答案、可以被流程化、不需要看著客戶的眼睛。這正是 AI 最擅長吞的東西。Cambridge 的 17 分鐘不是奇蹟，它是這條切線最清楚的示範：凡是「對著表單做」的工作，正在以指數速度蒸發。 BLS 的硬數據：理專人數逆勢成長 17%，被砍的是表單不是關係 如果 AI 真的在大砍理財業的人，那理財顧問的就業數字應該往下掉才對。 結果完全相反。 根據美國勞工統計局（BLS）的官方預測，個人理財顧問（personal financial advisors）的人數，會從 2023 年的 32.1 萬人，成長到 2033 年的 37.59 萬人——增幅 17.1%，遠高於所有職業的平均成長率。BLS 還估計，這十年間平均每年會釋出約 2.7 萬個理財顧問職缺。 更值得玩味的是，BLS 在另一份專門分析 AI 衝擊的報告裡，把理財顧問列為「會受到 AI 影響、但人數依然高速成長」的職業之一。也就是說，AI 影響它、卻沒有縮減它。 為什麼？BLS 給的成長動能講得很直白：嬰兒潮世代大規模退休、壽命延長、退休期變長，會有愈來愈多人需要有人陪他規劃這輩子剩下的錢。而這件事，恰恰是 AI 接不住的。 把兩組數字疊在一起，那條切線就浮出來了：內勤事務層（帳轉、文書、客服、合規）——被 AI 大量吞噬，人力下滑。 客戶關係層（理解人生、處理焦慮、陪做重大決定）——逆勢擴張，未來十年多開 5 萬個位子。同一個產業，兩條完全相反的曲線。問題從來不是「理財業會不會被 AI 取代」，而是「你把自己的時間，主要花在哪一層」。 股市用腳投票，但它投錯了對象 市場其實早就嗅到這條切線——只是它一開始投錯了。 2026 年初，雲端券商平台 Altruist 推出一個 AI 稅務規劃工具（內建在它的 Hazel 平台上）。這工具能直接讀客戶的 1040 報稅表、薪資單、帳戶對帳單、會議筆記、甚至 email，然後套上稅務邏輯，自動生出一份個人化的稅務策略——幾乎不用人手動輸入。 消息一出，投資人立刻拋售理財平台類股：LPL Financial 當天重挫 8.3%、Charles Schwab 跌 7.4%，Raymond James 也同步跳水。市場的恐懼很直接：如果 AI 能把報稅、稅務規劃這種「專業服務」自動化，那這些平台靠收費維生的商業模式，是不是要被重估了？ 但 InvestmentNews 的評論點出市場其實搞錯了重點：被重估的是平台層、事務層——那些靠「處理流程、收手續費」賺錢的環節。真正坐在客戶對面、靠關係與判斷創造營收的顧問本身，並沒有變得更不值錢，反而因為事務被 AI 接走、得以騰出更多時間做高價值的事。 換句話說，股市那一跌，跌的是「填表的人」和「靠填表收費的平台」，不是「陪你做決定的人」。市場一開始把這兩者混為一談，所以反應過度了。 真正的切線：把時間從「文書層」搬到「關係層」 把這幾組證據連起來，這篇文章真正想翻譯的方法論其實只有一句話： 你的安全感，不取決於你會不會被 AI 取代，而取決於你每天的時間，落在切線的哪一側。 很多業務員嘴上說自己是做「關係」的，但攤開行事曆——填要保書、跑核保、對帳、回 LINE 確認資料、處理保全變更——一週七成的時間，其實都耗在切線「被吞掉的那一側」。這很危險，因為這正是 17 分鐘案例要吃掉的部分。而那些真正會讓 BLS 數字成長的工作：坐下來陪一個剛喪偶的客戶重排現金流、在客戶換工作時提醒他別斷了保障、在他孩子出生那週主動打一通電話——這些佔的比重，反而少得可憐。 切線不會等你。你不主動把時間從文書層搬到關係層，AI 會替你把文書層「清空」——只是那時候被清空的，連同坐在那張椅子上的你。 好消息是，這條切線是雙向的。每一件被 AI 接走的事務，理論上都該換來你多一個鐘頭，可以拿去做機器做不到、而且市場需求未來十年只增不減的事。Bloomberg 與 BLS 給的不是一張裁員名單，而是一張搬家地圖：被自動化的不是這個行業，是這個行業裡「對著表單」的那段時間。 別再問 AI 會不會取代你。問你自己：明天早上九點，你要把那個小時，花在哪一側？📎 Bloomberg 6/5 的原始專題還訪了多家券商與顧問本人，細談他們怎麼在內勤崩塌的同時重新定位自己的角色；InvestmentNews 的評論則更尖銳地拆解了「為什麼市場一開始投錯了對象」。想看完整的 BLS 數字與成長動能，可以直接讀 BLS 對個人理財顧問的官方職業展望，以及它專門談 AI 衝擊的就業預測報告——這兩份政府資料，是你下次再被「AI 要取代你了」嚇到時，最值得收藏的定心丸。

別再問『AI 能取代我幾成工作』——20 年最清醒的科技分析師 Benedict Evans 給你一把新的尺：task 還是 job？

別再問『AI 能取代我幾成工作』——20 年最清醒的科技分析師 Benedict Evans 給你一把新的尺：task 還是 job？

每隔一段時間，就有人轉一張圖給你：「某某研究指出，業務這份工作有 73% 的內容可以被 AI 自動化。」你盯著那個數字，心裡一沉。 然後你打開另一篇報導，看到的安慰是：「別擔心，AI 取代不了人與人的溫度。」這句話聽起來很好，但它沒有給你任何可以拿來做決定的東西。一邊是精確到小數點的恐嚇，一邊是空泛到無法反駁的安慰。兩邊都沒用。 Benedict Evans 是過去 20 年公認最清醒的科技分析師之一（前 a16z 駐點分析師，每年的趨勢簡報是矽谷固定收看的節目）。2026 年 5 月底他上 Lenny's Podcast，沒有打雞血，也沒有講玄學。他只是把那個讓所有人焦慮的問題，換了一個問法——而光是換問法，整件事就清楚了。 Benedict Evans 的反框架：讓你停止焦慮的，不是答案，是換一個問題 Evans 對 AI 現況的定調是「這是 AI 的 1997 年」。重要，規模約等於網路或行動裝置——但也就這麼大，而且充滿不確定性。在這個座標下，他認為大家問錯了問題。 大多數人問的是：「AI 能做我這份工作的百分之幾？」Evans 說，這個問題本身就是壞掉的。因為它預設了「工作」是一堆任務的加總，只要把任務一個個算掉，剩下的百分比就是你的剩餘價值。 但工作不是這樣運作的。他在 5 月的文章〈Predicting AI job exposure〉裡寫得很直白："Sometimes, of course, the job really is just a task, that can be turned into a button, but that's actually pretty rare." （當然，有時候一份工作真的就只是一個任務，可以被變成一顆按鈕——但這種情況其實非常罕見。）罕見。這兩個字是整篇文章的支點。真正該問的不是「百分之幾」，而是一個是非題：我做的這件事，是一個任務（task），還是一份工作（job）？ 任務 vs 工作：用顧問的 75 頁簡報，看懂這條界線在哪 Evans 在 Podcast 裡舉了一個會讓很多人臉紅的例子：一個管理顧問的工作，不是「產出一份 75 頁的投影片」。 那份 75 頁的簡報，是 task。AI 現在確實可以幾分鐘做出來。但顧問被請來解決的，從來不是「做出這份簡報」——而是「這家公司該不該併購、組織該怎麼重整、董事會吵了三個月的那件事到底該怎麼拍板」。簡報只是把那個答案包裝出來的載體。 換句話說，task 是看得見的產出物，job 是產出物背後那團「沒人能完整講清楚、卻必須有人扛下來」的東西。Evans 形容真正的工作是："a complex mesh of things that we lack the capability to explain explicitly." （一團複雜交織的事，複雜到我們根本沒有能力把它明確地講清楚。）這句話對業務員特別有殺傷力，也特別有解放感。 殺傷力在於：你每天做的事裡，有一大塊其實是 task。整理保單比較表、把商品條款翻成白話、跑一份退休現金流試算、寄一封跟進信、回答「這個理賠賠不賠」——這些 AI 都做得到，而且會愈做愈好。你愈是把自己的價值建立在「我比別人更會整理資料」上，你愈危險。 解放感在於：客戶找你，從來不是為了那張比較表。他找你，是因為他正面對一團「沒辦法明確講清楚」的事——爸爸中風後家裡的財務該怎麼重新安排、夫妻倆對要不要幫小孩買終身險吵了半年、自己創業現金緊但又怕沒保障。這不是一個 task，這是一個 job。而 job，照 Evans 的判斷，「非常罕見」會被整包變成一顆按鈕。 做法：拿一張紙，把你上週實際做的事一條一條列出來。每一條只問一個問題——這是一個可以變成按鈕的任務，還是一團講不清楚的工作？兩邊都會有。重點不是哪邊多，而是你有沒有清楚意識到：你的時間，正在往哪一邊傾斜。 為什麼「會用 AI」救不了你：護城河在通路與情境，不在模型 Evans 的第二把刀，砍向一個很多人的逃生計畫：「那我趕快變成最會用 AI 的那個人就好了吧？」 他的論點是：價值正在從基礎模型（foundation model）往上層移動。模型本身會趨向商品化、利潤被壓平。他用了一個讓人印象深刻的歷史對照——行動通訊的電信商。 過去 25 年，全球電信商每年砸下大約 2,000 億美元蓋基地台、鋪網路，結果呢？智慧型手機革命創造的所有經濟價值，幾乎全部流向了 Apple、Google 和上層的應用程式公司，電信商自己的股東報酬接近於零。他們蓋了那條路，卻沒分到路上跑的錢。Evans 對模型實驗室丟出同一個問題："Why would they have pricing power?" （他們憑什麼有定價權？）如果連模型本身都沒有定價權，那「我會打 prompt」就更不可能是護城河——那只是會用那條被鋪好的路而已。Evans 的判斷是，價值會累積在掌握「通路（distribution）」和「特定使用情境（specific use cases）」的人手上。 把這句話翻成業務員的語言：模型是誰都能叫來的水電。真正稀缺的，是「客戶為什麼透過你、而不是透過一個 App 來解決這件事」的那個通路關係，以及「你比任何通用 AI 都更懂這個特定客戶、這個特定情境」的那層理解。前者是你二十年累積下來、別人插不進來的信任；後者是你坐在客戶對面，聽出他沒說出口的那句話。這兩樣，都不是模型，也不是 prompt 技巧。 專業服務不死的真正原因：它解的是「組織問題」，不是單點任務 最後一塊拼圖，Evans 用「為什麼 AI 公司自己反而帶動了顧問業大爆發」這個反直覺現象來收尾。 照理說，最該被 AI 取代的就是顧問——他們賣的不就是知識和分析嗎？但 Evans 觀察到的事實正好相反：愈多公司導入 AI，顧問業的需求愈旺。原因在於，專業服務解決的核心從來不是「資訊不足」，而是「組織問題」。 一家公司要不要導入 AI、流程該怎麼改、誰負責、舊系統怎麼接、員工會不會反彈——這些都不是「給我一個正確答案」就能解決的 task，而是一團牽涉到人、權力、時程、風險承擔的 job。AI 可以瞬間生出「理論上的最佳解」，但「讓這個解在一個有血有肉、會吵架會卸責的真實組織裡真的跑起來」，是另一回事。 Evans 在文章裡給了一個檢驗任何「AI 取代論」的測試，他稱之為報紙測試、Uber 測試、CPA 測試：報紙不是因為「記者這份工作變了」而倒，是因為網路改變了它的金流結構；計程車不是因為「開車這個任務被自動化」而被 Uber 顛覆，是因為科技換掉了底層的商業模式；而會計師——理論上最該被一個世紀的自動化淘汰的職業——人數反而一路上升。"would your approach have captured those effects?" （你的分析方法，當初抓得到這些效應嗎？）抓不到。因為這些都不是「某個任務被機器做掉了」這麼線性。同樣的，保險業務員會不會被取代，答案不在「AI 能不能算保費、能不能比保單」——它早就能了——而在於那團「複雜到講不清楚」的組織問題與人的問題，有沒有被誰更便宜地解決掉。 Evans 沒有給你一句安慰。他給的是一把尺。下次再有人轉「業務有 73% 會被自動化」的圖給你，你不用反駁，也不用焦慮。你只要拿出這把尺，把那 73% 攤開來看：哪些是 task，哪些是 job。被算進去的，多半是前者；而讓客戶非你不可的，從來是後者。 焦慮之所以無解，是因為「AI 能做我幾成」這個問題沒有答案。但「這是一個任務還是一份工作」——這個問題，你坐下來十分鐘就能回答。座標清楚了，路就清楚了。📎 這篇主要拆的是 Evans「task vs job」這把尺，但他在 Lenny's Podcast 這集（2026 年 5 月）聊的遠不只這個——包括他對基礎模型泡沫的判斷、AI 採用率在不同世代之間驚人的落差、以及為什麼他堅持「這是 1997 年，不是 1999 年」。如果你想看他把「無法預測哪些工作會被影響」這件事論證到底，他 5 月底的文章〈Predicting AI job exposure〉用報紙、Uber 與會計師三個案例把整套邏輯講得更透，很值得配著一起讀。

客戶的 AI 不再登入你的後台——Morgan Stanley 開放 $1.2 兆平台給外部 agent，業務員的『介面護城河』正被抽掉

客戶的 AI 不再登入你的後台——Morgan Stanley 開放 $1.2 兆平台給外部 agent，業務員的『介面護城河』正被抽掉

過去兩年我們談「AI 威脅」，談的多半是同一個畫面：你的客戶跑去 ChatGPT 問「哪張保單比較划算」，然後繞過你。那是「通路」的轉移——客戶換了一個入口。 但 2026 年 6 月 3 日 CNBC 的這則報導講的是更深一層、而且更難回頭的東西。Morgan Stanley 宣布即將開放旗下管理 1.2 兆美元職場財富資產的兩個股票管理平台——ShareWorks 與 Equity Edge Online——讓「外部」的 AI agent 直接連進來拉資料、拉洞察，繞過那些原本是為「人類」設計的操作介面。 這不是換入口，是把入口本身拆掉。值得每一個倚賴後台與客戶介面吃飯的金融、保險業務員，認真看一次。 Mark Mitchell：Morgan Stanley 為什麼主動拆掉「人類登入的介面」 推動這件事的是 Morgan Stanley at Work 的產品長 Mark Mitchell。他的邏輯不是「我們被迫開放」，而是「我們主動把人從這個流程裡拿掉，才能擴張」。 他講得很直白：agentic AI 讓 Morgan Stanley 可以擴大自己的服務——客戶支援、計畫管理、財富管理導流——而不用多請「成千上萬」名員工（"thousands and thousands" of employees）。換句話說，過去要靠一整個團隊的人手去接的活，現在他想讓客戶端的 agent 直接跟系統對話完成。 他描繪的終局更值得玩味：在未來，企業客戶不會再登入 ShareWorks 或 Equity Edge，而是用自己公司內部桌面上的 agentic 工具，純粹以「agent 對 agent」的方式跟 Morgan Stanley 的平台互動。目前已經有少數客戶拿到早期權限，明年要擴及全部約 3,400 家企業管理客戶——這些客戶涵蓋了約四成的 S&P 500 公司。 注意這裡的關鍵字：登入畫面消失了。那個「客戶要打開你公司的後台、看你整理好的儀表板、聽你解讀數字」的環節，被一條 agent 直連的管線取代。 「agent 對 agent」的核心邏輯：MCP 把整個介面層抽掉 Morgan Stanley 靠的是一個叫 Model Context Protocol（MCP）的開源標準。它的官網有一個很好懂的比喻：MCP 就像 AI 應用的「USB-C 接口」——"Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect electronic devices, MCP provides a standardized way to connect AI applications to external systems." （把 MCP 想成 AI 應用的 USB-C 接口。就像 USB-C 提供一套標準化的方式連接電子設備，MCP 提供一套標準化的方式，讓 AI 應用連接到外部系統。）過去軟體是這樣設計的：資料庫在最底層，上面包一層商業邏輯，再上面做一個「人看得懂、點得動」的介面——按鈕、表格、下拉選單。人類靠這層介面去操作系統。 MCP 做的事，是讓 AI agent 跳過最上面那層介面，直接跟資料與商業邏輯對話。對開發者來說這叫去掉中間摩擦；但對「靠那層介面提供服務」的人來說，這句話要翻譯成另一個版本： 你每天倚賴、用來服務客戶的那個畫面，正在從「必經之路」變成「可選的舊版本」。 而且這次不是新創在喊口號。Mitchell 點出，JPMorgan、Goldman Sachs 目前也在用 AI agent，但都關在「內部」——拿來寫程式、跑內部流程，沒有公開開放外部 agent 直連系統。Morgan Stanley 是華爾街頭部裡，第一個把門朝外打開的。當最保守的金融機構開始主動拆介面，這就不再是「會不會發生」，而是「多快會發生」。 介面消失後，業務員的價值要往哪三個方向重新長 如果客戶的 agent 可以自己拉資料、自己生報表、自己跑情境，那「我幫你查、我幫你整理、我幫你解讀數字」這件事的稀缺性會快速歸零。業務員要守的，是 agent 拿不走的三塊。 一、從「資料的搬運工」變成「決策的責任人」（Accountability Layer） 做法： 不要再競爭「誰整理得快」，去站在「誰為這個決定負責」那一格。 agent 可以在三秒內把客戶的持股、稅務、blackout 期間全部撈出來算給他看。但 agent 不會在客戶因為這個建議賠錢時，坐在他對面承擔後果；也不會在主管機關問起時，簽下自己的名字。 對話的位置因此整個換掉。過去客戶問你：「我這批股票現在能不能賣？」——你的價值在「查得到」。現在客戶的 agent 已經告訴他能賣了，他來找你問的是：「它說能賣，但我該不該賣？這對我整個家庭的稅務、現金流、下一步是對的嗎？」前者是查詢，後者是判斷與承擔。agent 把前者做到免費，正好把後者的價值頂高。 二、從「操作平台」變成「翻譯與信任的中介」（Trust Broker） 做法： 假設客戶的 agent 已經把「事實」全部給他了，你提供的是「他敢不敢信、看不看得懂這件事到底意味著什麼」。 當資料變得人人唾手可得，落差就跑到「理解」與「信任」上。客戶的 agent 吐出一張漂亮的分析，但客戶心裡其實有一堆說不出口的問題：這個數字是不是被某個前提灌水了？這個建議背後有沒有人在收我的錢？這跟我老婆想的不一樣怎麼辦？ 這些是冷冰冰的 agent 對 agent 管線結構上補不起來的縫。一個你信任的人，幫你把 agent 給的東西翻譯成「對你的人生而言這代表什麼」，並且願意為這個翻譯背書——這個位置，不在那條被自動化的通路上，而在通路的兩端之間。 三、從「守著一個介面」變成「為客戶設計 agent 的問法」（Agent Orchestration） 做法： 與其抗拒客戶的 agent，不如成為那個教客戶「該叫 agent 去問什麼、別漏問什麼」的人。 當每個客戶桌上都有一個能直連機構系統的 agent，懂得「該下什麼指令、該驗證哪些前提、哪些洞察 agent 根本不會主動提」的人，反而變稀缺。Morgan Stanley 自己的高層都在喊用 agent 來「擴張規模」；站在客戶那一側做同一件事的角色——幫客戶把一群 agent 編排成真正為他服務的系統——這個位子目前還空著。 Mark Mitchell 在另一份平台升級的聲明裡說了一句話，乍看是公關詞，其實精準："As we continue to innovate, our focus remains on delivering greater scale and ease for those managing a mobile, global workforce." （我們持續創新，但焦點始終是為那些管理著流動、全球化人力的人，提供更大的規模與更高的便利。）機構的目標寫得清清楚楚：scale 與 ease——規模化、去摩擦。介面、登入、人工搬資料，全都是摩擦，所以會被一個一個拆掉。看懂這條主軸，你就不會把力氣浪費在守一個註定會被自動化的環節上，而會提早把自己挪到那條管線「拆不掉」的位置：承擔、信任、編排。 介面會消失，責任不會。資料會免費，判斷不會。通路會自動化，但通路兩端那個「人願不願意信你」的決定，永遠在自動化之外。📎 這篇聚焦在「介面層被抽掉」對業務員的意義，但 CNBC 的原始報導還有更多產業細節值得一讀：Morgan Stanley 如何把這套 agentic 策略接回它 7.35 兆美元的整體財富管理盤、它和 JPMorgan、Goldman 在「內部 vs 外部 AI」上的路線分歧，以及 1.2 兆美元職場資產背後的導流邏輯。想理解 MCP 這個協定本身為什麼是這波轉變的關鍵，也可以直接讀 Model Context Protocol 官方說明——它用 USB-C 的比喻，把「為什麼介面正在被標準化接口取代」講得比任何分析都清楚。

保險業務員的單動不動就拖一年——Harriet Mellor 的『8 個觸點 × 12 週』追蹤盒子：敢把客戶推給同業，才是長線最強的燃料

保險業務員的單動不動就拖一年——Harriet Mellor 的『8 個觸點 × 12 週』追蹤盒子：敢把客戶推給同業，才是長線最強的燃料

你遞出去的建議書，有幾張是當場簽的？ 誠實一點。大概沒幾張。客戶的現有保單還沒到期、夫妻要回家再討論、年終獎金還沒入帳、或者單純「最近很忙再說」。保險業務員手上 80% 的單，本質上都是長週期：你今天種的因，要等三個月、半年、甚至一年後才結果。問題是，幾乎沒有人有一套「可以重複執行」的長線追蹤節奏——不是追太勤把客戶煩走，就是追到一半自己先放棄、消失太久被同業卡位。 這正是 Harriet Mellor 補上的那塊缺口。 Harriet Mellor：一筆單敢等 20 個月，靠的不是熱情而是結構 Harriet Mellor 是澳洲銷售顧問公司 Your Sales Co 的創辦人，專門幫中小企業重建銷售流程，也是 Sell Like You Podcast 的主持人。2026 年 5 月,她上了 Sales Gravy Podcast（主持人 Ashley Blount），那一集的標題就很對保險業的胃口：《Win Long Sales Cycles Without Annoying Your Prospects》——在不惹人厭的前提下，贏下漫長的成交週期。 Mellor 操作的成交週期是「年」這個單位的。她在節目裡提到，自己最長的一筆單，從第一次接觸到簽約，花了 20 個月。換成保險場景一點都不誇張：一個 40 歲的客戶，可能要等他現有保單到期、小孩出生、或換工作加薪後，才真正動筆。 她整集的核心，可以濃縮成一句話："Building relationships and converting leads into customers takes time." （建立關係、把潛在客戶變成真客戶，是需要時間的。）聽起來像廢話，但魔鬼在後半句——時間長不是問題，問題是你能不能在這段時間裡，用「結構」而不是「熱情」把關係撐住。熱情會燒完，一個業務員不可能對著一份 20 個月還沒成交的單，月月維持那股最初的興奮。能撐住長線的，從來不是情緒，是一套不靠情緒就能跑的系統。 8 個觸點 × 12 週：把跟進切成有節奏的「介質盒子」 Mellor 給出的具體框架，是一套 8 個觸點、分散在 12 週 的跟進節奏。 關鍵不在「8」這個數字，而在於它怎麼被分散、用什麼介質傳遞。她主張這 8 次接觸要在四種介質之間輪替：Email——主要的書面溝通，適合放資料、整理重點。 電話——直接、有溫度的人對人接觸。 社群（LinkedIn / 在台灣就是 LINE、IG、FB）——輕量、低壓力的存在感。 影片——最個人化、最難被忽略的一種訊息。為什麼一定要混搭？Mellor 的理由很實際："Different people respond to different methods, so using a mix increases the likelihood of engagement." （不同的人對不同的方式有反應，所以混合使用能提高對方回應的機率。）有些客戶從來不接電話，但會回 LINE；有些人對文字無感，但你寄一段 30 秒的影片自我介紹，他反而記住你。單一介質追八次，是把雞蛋放在一個籃子裡；四種介質輪替八次，是同一個人從四個不同的角度被你「合理地」碰到——而每一次都不顯得是同一招重複。 把它翻成保險業務員可以直接抄的 12 週節奏盒子，大概是這樣的骨架：開頭用 email 整理上次見面的重點與一份對他有用的資料；隔一兩週用 LINE 丟一篇相關的文章或新聞；再過陣子打一通「剛好想到你」的電話；中段寄一段影片、或一份簡單的試算；後段再用 email 提醒某個時間點（保單到期、稅務截止、年金調整）……八個觸點像八個盒子，平均鋪在 12 週裡，密度低到不煩人，頻率高到不消失。 每一次接觸都要「有理由」，而不是「嘿在嗎」 這是整套框架裡最容易被做壞的一環，也是最值錢的一環。 大多數業務員的跟進長這樣：「王先生您好，想問一下上次那個有沒有考慮？」「在嗎？方便聊聊嗎？」——這種訊息的潛台詞，客戶一眼就讀得出來：你是為了你自己的業績來的，不是為了我來的。 Mellor 的原則正好相反。她強調每一次觸點都要帶著價值,而不是討進度。節目裡她談到要分享真正有用的東西："...sharing relevant resources like podcasts, articles, or invitations to webinars to build trust beyond transactional sales pitches." （……分享相關的資源，像是 Podcast、文章、或講座的邀請，在交易式的推銷之外建立信任。）她還提了一個很細、但威力很大的做法：把客戶的個人細節記進 CRM——他的興趣、最近在忙什麼、小孩幾歲、上次聊到哪個煩惱。下一次接觸時，你的開場就不是「考慮得怎樣」，而是「上次你說孩子要上小學，學區的事搞定了嗎？順帶一提我看到一篇……」。 差別在哪？前者是在「收割」，後者是在「澆水」。一個讓你想已讀不回，一個讓你覺得這人真的把我放在心上。八個觸點如果每一個都有一個「我為什麼現在聯絡你」的真實理由，12 週下來，你不是煩了客戶八次，而是幫了客戶八次。 敢把客戶推給競爭對手：用一年的播種，換十年的口碑 如果說前面是技術，這一段就是 Mellor 整套哲學的心臟，也是台灣保險圈幾乎沒人敢用的一招。 她在節目裡公開承認：當她判斷一個客戶其實不適合自己時，她會主動把對方推薦給競爭對手。 這聽起來像在發瘋——煮熟的鴨子往外推？但 Mellor 的邏輯是純粹的非零和心智：今天這個客戶我接了也做不好，硬接反而砸了自己的招牌；我大方把他介紹給更適合的同業，短期我什麼都沒拿到，但我在這個產業裡種下了一個東西——「那個會推薦同業的人」。一年後，當初被推走的客戶情況變了、或他身邊的人需要服務時，整個圈子記得的，是你那份不為成交而服務的誠實。 這跟 Sales Gravy 那集反覆出現的關鍵字完全呼應：integrity（誠信）、patience（耐心）、genuine relationships（真誠的關係）。Mellor 把長線經營推到了一個多數人不敢去的極端——她連「這一筆」都願意放掉，因為她賭的不是這一筆，是接下來十年所有從口碑滾進來的單。 對保險業務員來說，這招的殺傷力更大。保險是一個高度靠轉介、靠人情、靠「誰可靠」的行業。當市場上 99% 的業務員都在搶單、藏單、怕客戶被搶走，那個敢說「這個保障我們家不是最強，你可以去問問某某」的人，會在客戶心裡刻下一道別人複製不了的信任。那不是慷慨，是最聰明的長線投資。 一筆放掉的單，買到的是一台持續運轉的轉介引擎。 回到開頭那個問題：你遞出去的建議書沒幾張當場簽。Mellor 給的答案不是「追勤一點」，而是換一套作業系統——把追蹤從「靠記性和熱情」升級成「8 個盒子、12 週、四種介質、每次都有理由」的結構，再加上一顆敢放掉不對的單的腦袋。年單位的關係，本來就不是用熱情燒出來的，是用結構撐出來的。📎 這篇拆的是 Harriet Mellor 在 Sales Gravy 那集的方法論骨架，但原集還有不少現場細節值得一聽——包括她「週五下午哭著以為丟了、隔週又贏回來」的那筆單的完整來龍去脈，以及她對「如何在第一次見面就先約好下一次」的具體話術。想聽她親口怎麼操作年單位的成交週期，可以去 Sales Gravy Podcast 這集的頁面，或從 Sales Gravy 的整理文章切入；想看更多她平常拆解銷售流程的內容，她自己的 Sell Like You 也很對長線業務的胃口。

想討好所有客戶的業務員，最後沒人記得你——MTV 創辦人 Tom Freston 的「窄播」哲學

想討好所有客戶的業務員，最後沒人記得你——MTV 創辦人 Tom Freston 的「窄播」哲學

有一個反直覺的事實，做業務的人很難接受：你愈想讓每一個客戶都覺得「這個人對我有用」，到最後就愈沒有人記得你是誰。 這不是雞湯。這是 Tom Freston——MTV 的共同創辦人、後來的 Viacom 執行長——用一個建立起數十億美元媒體帝國的真實策略證明過的事。2026 年 5 月 29 日，他上了 My First Million 第 829 集，跟主持人 Sam Parr 聊 MTV 怎麼從一個沒人看好的點子，變成定義整個世代的文化機器。他把那套底層邏輯講得異常清楚，而且，它根本不只屬於電視台。 Tom Freston：為什麼「對準一小群人」反而能贏下全世界 1980 年代初，美國電視業的常識是「broadcasting」——廣播。你要做一個盡可能討好所有人的頻道，男女老少、闔家觀賞，因為觀眾愈多，廣告賣得愈好。這是當時所有人腦中那條不證自明的公式。 MTV 做的事，正好相反。 Freston 和他的夥伴 Bob Pittman（這個概念的關鍵推手，出身廣播電台）押的賭注是：不做大眾頻道，只做一件事——把 12 到 34 歲、愛音樂的年輕人狠狠鎖死。其他人完全不管。這個策略後來有了一個專有名詞：窄播（narrowcasting）。 當年大家都覺得這是瘋了。你主動放棄一大半觀眾？但結果是，MTV 在那群年輕人心裡，變成了無可取代的存在。 窄播的核心邏輯：受眾愈窄，記憶點與忠誠度愈強 窄播的定義其實很簡單：先精準鎖定一個特定的人群，把內容做到讓這群人覺得「這就是為我做的」，再拿這個高黏著度的小眾，去跟廣告主談判。 關鍵字是「黏著度」，不是「人數」。 Pittman 在 1983 年講過一句話，把這件事的本質點破了："When you're dealing with a music culture—say, people aged 12 to 30—music serves as something beyond entertainment. It's really a peg they use to identify themselves." （當你面對的是一個音樂文化——比方說 12 到 30 歲的人——音樂對他們來說不只是娛樂，它是一個讓他們用來定義「我是誰」的掛勾。）這句話拆開來看，威力很大。MTV 賣的從來不是「節目」，是「身份認同」。年輕人看 MTV，不是因為它的內容比別人好看，是因為「看 MTV」這件事本身，就代表了「我是哪一種人」。 你想想，一個能讓客戶用來定義「我是誰」的業務員，跟一個「什麼險都能談、什麼都懂一點」的業務員，哪一個會被記住？答案不言而喻。問題是，絕大多數人都選擇了後者，因為後者感覺比較「安全」、機會比較多。Freston 的整個職業生涯都在告訴你：那個安全感是假的。 一條產品線只服務一群人：MTV、VH1、Nickelodeon、Comedy Central 的分眾矩陣 如果窄播只是「鎖定年輕人」，那它充其量只是個聰明的開台策略。Freston 真正厲害的地方，是他把這套邏輯變成了一台可以無限複製的機器。 人會長大。今天 14 歲的 MTV 觀眾，10 年後 24 歲，再過 10 年 34 歲——他的品味會變，他會「畢業」離開 MTV。傳統電視台會慌：客群在流失。但 Freston 的應對方式不是「把 MTV 改得成熟一點去留住老觀眾」（那會同時得罪新觀眾），而是再開一個新頻道，去精準接住那群長大的人。 於是 VH1 出現了，鎖定比 MTV 觀眾年長一點、想聽成熟一點音樂的人；Nickelodeon 鎖定小孩；Comedy Central 鎖定愛喜劇的成年人。每一個頻道都窄，但每一個都窄得極度精準，加在一起就涵蓋了整個人生階段。Freston 在 Fortune 2025 年 12 月的專訪裡，把他每天醒來想的問題講得很白："How do we continue to innovate for these changing demographics that would pass through us." （我們要怎麼持續為這些不斷流經我們的、變動中的客群做出新東西。）注意他用的詞——「流經（pass through）」。他從來沒打算用一個頻道留住一個人一輩子。他的設計是：你會在不同人生階段，被我不同的、各自窄到極致的產品接住。這比「一個萬用頻道討好所有人」強太多了。 對照到個人品牌，這給的啟示很直接：與其把你的 Facebook 或 LINE 經營成一個「保險百科全書」，什麼主題都發一點，不如把它對準一個窄到別人會記住的客群——比方「專門搞懂年輕父母的保障缺口」，或「只服務 50 歲後想把資產交棒的人」。窄，不是限制，是讓你在那群人心裡變成「唯一」的方法。 讓創意的人主導，而不是業務的人：為什麼這關係到內容的記憶點 Freston 在訪談裡還丟了一個很多業務主管聽了會不舒服的決定。在 Fortune 的訪談中他說："I didn't put a salesperson in charge, which would be a traditional way in the television business. I had a creative person in charge." （我沒有讓業務的人來主導，雖然那是電視業的傳統做法。我讓一個搞創意的人來主導。）這不是說業務不重要。這是說，當你的內容是用來建立一群人的認同感時，主導它的邏輯必須是「這群人真的會有共鳴嗎」，而不是「這個能不能馬上換成錢」。 很多業務員的個人品牌之所以沒人看，問題就出在這裡：每一篇貼文背後的潛台詞都是「快來找我買」。那是業務邏輯主導的內容，它只服務你自己，不服務那群人。Freston 的做法反過來——先把內容做到那群窄眾真心覺得「這個人懂我」，變現是水到渠成的下一步，不是第一步。 單一主流文化已死：窄播為什麼是創作者經濟的底層邏輯 訪談的後段（約 54 分鐘處），話題轉到了現在。Freston 的判斷是：單一主流文化（monoculture）已經死了。 過去之所以有「大家都看同一個節目、聽同一首歌」的時代，是因為選擇太少，所有人被迫擠在同幾個頻道前。但今天，演算法把每個人推進各自的微文化（microculture）裡，那個「全民共識」的舞台已經消失了。取而代之的，是無數個小眾社群，以及在每個社群裡最被信任的那個聲音。 這正是創作者經濟的底層邏輯，也正是 Freston 四十年前用 MTV 押對的那一注——只是當年他用一整個電視台來做的事，現在一個人拿著手機就能做。未來不屬於想對所有人說話的人，屬於為一小群人把話說到心坎裡的人。 而「想對所有人說話，等於對沒有人說話」這句老話，在 2026 年比任何時候都更成立。當客戶的注意力被切得這麼碎，一個試圖討好所有人的業務員，等於把自己稀釋到沒有任何記憶點。反而是那個敢於把自己對準一群人、講得又深又準的人，會在那群人需要的時候，第一個被想起來。📎 這篇談的是 Freston 思考策略的骨架，但 My First Million 第 829 集的兩個半小時裡，藏了更多血肉——他怎麼在 26 歲就賺到第一桶金、33 歲又破產，後來才在 MTV 翻身；MTV 怎麼從一個沒人要投資的點子做到 80 億美元帝國；以及他怎麼看 Netflix、華納這些今天的串流巨頭「對消費者根本沒好處」的整併。如果你想看一個媒體老兵怎麼判斷「什麼會紅、什麼是泡沫」，他 2026 年 3 月出的回憶錄 Unplugged: Adventures from MTV to Timbuktu 把這套直覺寫得更完整，值得一讀。

億萬富翁 Joe Liemandt 罕見受訪：說服力不是話術，是「把複雜壓成三行三個字」

億萬富翁 Joe Liemandt 罕見受訪：說服力不是話術，是「把複雜壓成三行三個字」

有一種業務的痛，幾乎是金融與保險這行的原罪：你賣的東西太複雜。利變、分紅、IRR、稅務遞延、解約金的階梯、保額與保費的拉鋸——你越想講清楚，客戶的眼神越渙散。於是大多數人選擇了兩條路：要嘛背更多話術，要嘛把自己包裝得更熱情。 結果有個人告訴你，這兩條路都走錯了。 Joe Liemandt：20 年不受訪的軟體億萬富翁，把「說服力」拆成一塊你沒練過的肌肉 Joe Liemandt 這個名字你可能沒聽過，這正是重點——他刻意如此。1990 年他從史丹佛輟學創辦 Trilogy Software，靠著替企業處理「複雜報價組態」（configure-price-quote，正是把一堆複雜變數壓成一張乾淨報價單的生意）起家。1996 年，27 歲的他以 5 億美元身價，成為當年 Forbes 400 裡最年輕的白手起家者。如今他透過 ESW Capital 收購了一票軟體公司，身價估計超過 60 億美元。 而他有超過二十年幾乎不接受任何採訪。所以 2026 年 5 月底，當他坐進 Sam Parr 與 Shaan Puri 的 My First Million 第 828 集，整段對話本身就是稀缺品。更稀缺的是內容：這位把一輩子押在「把複雜變簡單」這門生意上的人，第一次公開拆解他對「說服力」的定義。而他的定義，跟你在任何一本業務書裡讀到的都不一樣。 「說服力不是你說出口的句子，是你對自己設的標準」：Liemandt 把「說服力」重新定義成「強度」 整集對話有兩個時間點值得你倒帶重聽。一個是 13:14 談「強度」（intensity），一個是 23:29 談「如何有說服力」（being persuasive）。多數人會把這兩段當成兩個主題，但 Liemandt 的厲害之處在於——對他來說這是同一件事。 他的核心反直覺點是：說服力不來自你說出口的那幾句話，而來自你對自己設定的強度與高標準。 換句話說，當你坐在客戶對面，真正在「說服」對方的，從來不是你那句準備好的開場白，而是客戶感受到的「你是誰、你對自己有多高的要求」。話術是表層，標準是底層。Liemandt 自己在 Trilogy 時代有一句廣為流傳的內部準則，把這種強度講得很赤裸："If GE doesn't get an ROI, the product sucks, I suck, Trilogy sucks." （如果奇異公司沒有從我們的產品拿到投資報酬，那就是產品爛、我爛、Trilogy 爛。）注意這句話的力道——它不是對外的銷售話術，是他對自己設的內部標準。但正是這種「我把成敗綁在你的結果上」的強度，會反過來變成最強的說服力。客戶不是被你的形容詞說服的，是被你願意承擔的那個標準說服的。 這對業務的啟示很直接：你花在打磨話術上的時間，可能放錯了地方。客戶在你開口之前，已經從你回信的速度、你做的功課、你對自己專業的要求裡，讀完了你是不是一個「有強度的人」。那塊肌肉不是嘴上的，是你對自己的。 做法一：把複雜壓成「三行、三個字」——簡化才是說服的底層紀律 第 828 集的 29:23，Liemandt 談「簡單」（simplicity）。這是整套心法裡最可操作的一塊，也是金融保險業最缺的一塊。 他講 Alpha School 的願景時，把一個極其龐大的命題——重建全球教育——壓成一句話：做一台一千美元以下的平板，讓孩子「每天兩小時學完所有東西」。一個要燒掉十億美金、牽涉無數變數的計畫，他用一行字就講完了，而且你秒懂。 這就是他的底層紀律：把任何複雜的想法，壓縮成三行、三個字能講完的版本。 不是因為他想得淺，恰恰相反——是因為他想得夠深，深到能把雜訊全部濾掉，只留下那個非說不可的核心。 這件事對業務的殺傷力在於：能不能簡化，其實是「你到底懂不懂」的測試。當你對著客戶把一張保單講得落落長、補充一堆「但是」「不過」「另外還要注意」，你以為你在展現專業，客戶聽到的卻是「這個人自己也沒搞清楚」。真正的高手是反過來的——他能在三句話內告訴你：「這張保單解決你一件事：六十歲以後，每個月有一筆錢自己進來，不靠小孩。其他的都是細節。」 Liemandt 把這當成一種訓練：你不是先想清楚再簡化，簡化的過程本身就是想清楚的過程。 一個你壓不進三行的提案，通常代表你自己還沒真的懂客戶要什麼。 做法二：選難不選易，讓高標準變成把人才與客戶吸過來的「磁鐵」 回到 13:14 的「強度」。Liemandt 對強度的定義不是「拚命」，而是一個選擇：在難與易之間，預設選難；把高標準當成不需要解釋的預設值。 Trilogy 早年最出名的，就是它近乎瘋狂的招募文化——他不在自己的郵遞區號裡找人，他到全美頂尖大學去搶最聰明的年輕人。一位前員工形容那段日子「我們感覺自己像名人」。為什麼一群二十出頭的工程師會有這種感覺？因為 Liemandt 給的不是高薪，是一個「這裡的標準高到不正常、所以待在這裡的人都很特別」的環境。"The best people in the world aren't in your zip code." （世界上最強的人，不在你家附近。）這句話翻成業務的語言就是：高標準不會把客戶嚇跑，它會把對的客戶吸過來。 那些追著每一個客戶跑、什麼單都接、什麼要求都答應的業務，看起來很勤奮，傳遞出的訊號卻是「我沒什麼好挑的」。而一個對自己服務品質、對合作對象有明確標準的業務——他會拒絕不適合的客戶、會直說某張保單你不該買——反而會變成磁鐵。 這正是 Liemandt 整套心法的精髓：你不是去說服客戶，你是把自己變成一個值得被靠近的標準，讓對的人自己走過來。 反推銷的姿態，底層是高標準在撐。 做法三：用「把十億押在最低 ROI 的事」當作示範——你的選擇本身就是說服 整集最違反商業直覺的，是 41:01。一個靠精算 ROI、專收「現金牛軟體」致富的人，公開說他把十億美金投進「報酬率最低的事」——教育。 從財務角度，這是一筆爛投資。但 Liemandt 不是在炫耀慈善，他是在示範前面那整套心法：一個人願意把資源押在哪裡，這個選擇本身，比他講的任何一句話都更有說服力。 他大可以用十億美金做更安全、回報更漂亮的事。但他選了最難、回報最不確定、卻最符合他高標準的那一個。這個選擇傳遞的訊號，正是他在 23:29 講的那件事——說服力不在句子裡，在你的強度與標準裡。他用自己的十億美金，把這套理論演了一遍給你看。 對業務來說，這是最後一塊拼圖，也是最容易被忽略的一塊：客戶其實一直在看你「把時間和力氣花在哪」。你願不願意為一個還沒成交的客戶多做一份功課、願不願意在沒佣金的環節也守住品質、願不願意在客戶該買別家時老實說——這些選擇，就是你的「最低 ROI 的事」。而它們，恰恰是客戶真正在拿來判斷你的那把尺。 把這三塊肌肉接起來看：強度是底層，簡化是表達，選擇是證明。 話術只是浮在最上面的那層油。Liemandt 用二十年的沉默，換來一集播客，講的其實只有一件事——別再練嘴了，去練那個對自己設標準的你。📎 這集 My First Million 第 828 集的價值，遠不只在「說服力」這一段。Liemandt 還拆了他怎麼用「機械師 vs. 工程師」的分工去經營幾百家收購來的軟體公司、為什麼他相信版本停更反而是好事，以及 Alpha School 那台「兩小時學完所有東西」的平板，背後對「人到底怎麼學東西」的整套假設——這部分對任何要「教育客戶」的業務都極有啟發。一個沉默二十年的人難得開口，值得你戴上耳機，把 13:14、23:29、29:23、41:01 這四個時間點，自己重聽一遍。

頂尖的人不靠原創，靠『光明正大地抄』——價值投資人 Mohnish Pabrai 在 My First Million 拆解：把驗證過的劇本，用紀律複製一次

頂尖的人不靠原創，靠『光明正大地抄』——價值投資人 Mohnish Pabrai 在 My First Million 拆解：把驗證過的劇本，用紀律複製一次

你有沒有算過，自己花了多少時間在「想一套別人沒有的話術」「設計一個獨一無二的轉介流程」？然後呢？多數人卡在白紙前面，什麼都從零開始，半年後流程還在腦袋裡。 價值投資人 Mohnish Pabrai 在 2026 年 5 月登上 My First Million（主持人 Shaan Puri）這一集，把他從工程師變成投資人的幾個心智模型攤開來講。其中最反直覺、也最適合搬到業務工作上的，是他自稱的核心信仰：shameless cloning——光明正大地抄。 不是抄產品文案那種抄，而是一整套「辨識有效的東西、搞懂它為什麼有效、再用紀律複製」的工作方法。 Mohnish Pabrai：自承「沒有任何原創點子」，卻靠複製打出長期超額報酬 Pabrai 在 1999 年成立 Pabrai Investment Funds，完全照搬 1950 年代巴菲特合夥基金的結構，成立至今的年化報酬長期維持在高水準（他的方法寫在 《下重注的本事》 裡）。有趣的是，他從不掩飾自己的方法論："I'm a total shameless cloner—no innovative ideas." （我是個徹頭徹尾、光明正大的抄襲者——沒有任何原創點子。）這句話從一個管理數億美元資產的人嘴裡說出來，份量完全不一樣。他不是在謙虛，他是在告訴你：「原創」這件事被嚴重高估了，而「複製」這件事被嚴重低估了。 業務員的內耗，很大一部分就來自這個顛倒的價值觀。 「光明正大地抄」：cloning 不是抄襲，是辨識有效模式 + 用紀律複製 Pabrai 區分了兩件常被混為一談的事：抄襲（copying）和複製（cloning）。差別在於——抄襲是看到表面就模仿；cloning 是先理解「這個東西為什麼會贏」，再帶著紀律把整套機制裝到自己身上。 他最愛舉的例子是 Sam Walton。創辦 Walmart 的 Walton，認識他的人都說他不是什麼天才，他做的事是花大量時間泡在競爭對手的店裡，把每個細節抄下來。Walmart 頭十幾二十年，基本上就是把 Sears 和 Kmart 的模式整套搬過來。Sam Walton, by his own admission, would tell you he has no original ideas. （Sam Walton 自己會告訴你，他沒有任何原創的點子。）另一個更白話的例子：Burger King 怎麼選點？McDonald's 養了一整個部門做嚴謹的選址研究，Burger King 則是派兩個人，盯著 McDonald's 開在哪、就把店開到正對面。McDonald's 替它做完了昂貴的市場研究，Burger King 直接享受成果。 把這套搬到業務工作，意思很直接：你的同業裡、隔壁行業裡，一定有人已經把某個開發系統、轉介機制、內容模式跑通了——而且是花了好幾年、用真金白銀試錯出來的。你要做的不是重新發明，是去拆解它、複製它。 那才是最低風險、最高勝算的一步。 下面是 Pabrai 拆出來、可以直接拿來用的三個動作。 一、跨出同溫層，刻意製造隨機（Deliberate Randomness） 做法： 主動把自己丟到專業圈以外的場合，去撞見你產業裡看不到的點子。 cloning 的前提是：你得先「撞見」值得複製的東西。問題是，如果你每天接觸的都是同一群同業、看的都是同一批保險／理財內容，你能抄的東西早就被抄爛了。 Pabrai 把這稱為「刻意製造隨機」。他說自己整條投資生涯的起點，是在倫敦希斯洛機場「隨手」拿起一本 Peter Lynch 的書——一個工程師，因為一次偶然的閱讀，走上了投資這條路。 最漂亮的示範就是 Milk Road 這個故事。Pabrai 提到，有人去參加了一場聚集四千名農夫的研討會，認識了主辦人 Kevin Van Trump——一個替農業圈寫了二十年電子報的人，內容一半是迷因、一半是市場資訊，社群黏著度極高。這個「農夫電子報」的模式，後來被原封不動地複製到加密貨幣領域，做成了 Milk Road：2022 年 2 月上線，靠著「一半迷因、一半新聞」的同一套配方，十個月內衝到 25 萬訂閱、成為全球最大的加密貨幣電子報之一，然後賣掉。 注意這裡的關鍵：那個被複製的爆款模式，根本不在加密貨幣圈裡，它躲在一個你八百年不會去的農業研討會。 如果寫電子報的人只盯著其他加密貨幣電子報看，永遠抄不到這套。 對業務員的版本：你下一個轉介系統的靈感，可能不在保險業的講座裡，而在一個健身教練怎麼經營會員社群、一間餐廳怎麼設計回訪機制、一個 YouTuber 怎麼養訂閱裡。刻意去那些跟你不相干的地方。 二、別被新鮮感牽著走，先把手上的東西看懂 做法： 把你手上已經跑得通的東西，當成「你深知底細、清楚每個環節為什麼有效」的資產來看；對那些閃亮、新鮮、未經驗證的新機會，先保持一份警覺。 Pabrai 提醒的是一種很常見的認知偏誤：未經驗證的新東西，往往比你手上正在用的東西看起來更誘人。 新的機會、新的工具、新的話術風口，永遠帶著「這次不一樣」的光環，誘惑你丟下手上正在做的事去追。 他的原則是：除非你非常確定新的東西是真的更好，否則不要換。 而「真的更好」不能靠感覺，要靠你對既有那套的深度理解去比較。 這正是業務員最容易犯的錯。一個轉介流程才跑三個月、還沒磨出數據，就因為看到別人在玩短影音而整個推翻重來；一套冷開發腳本剛開始有回應，就被下一個爆紅的「新打法」帶走。結果是：每一套都只挖到三公尺深就換地方，永遠挖不到水。 Pabrai 想說的是——你已經驗證過、開始有產出的那套系統，它的價值往往遠高於下一個閃亮的新東西，只是它不性感而已。 三、抄之前先過濾：講不清楚的，就不要複製（Four Sentence Rule + Two Hard Pile） 做法： 任何你想複製的模式，先要求自己用四句話、講到十歲小孩都聽得懂；講不清楚的，直接丟進「太難」那一堆，不碰。 cloning 不是看到什麼都抄。Pabrai 有兩道過濾網。第一道叫「Two Hard Pile（太難堆）」——98% 的機會，只要超出他的能力圈、或複雜到他搞不懂為什麼會贏，直接歸到「太難」這堆，看都不看。第二道是「四句話原則」：一個值得做的東西，它的邏輯應該能用四句話講清楚，講不清楚，代表你其實沒搞懂它為什麼有效。 對應到複製同業的劇本，這道過濾網超級實用。你想抄某個頂尖業務的開發系統之前，先逼自己回答：他這套到底贏在哪一個關鍵動作？（一句話） 這個動作為什麼有效？背後打中客戶什麼？（一句話） 我有沒有能力把這個動作做到位？（一句話） 抄過來之後，我的版本長什麼樣？（一句話）講不清楚，就代表你只看到表面、還沒理解機制——這時候抄，就只是 copying，不是 cloning，注定走樣。 最後一塊拼圖：贏的是性格，不是 IQ Pabrai 在這集還丟了一句很重的話："Successful investing is a battle of temperament, not IQ." （成功的投資，是一場性格的戰役，不是 IQ 的戰役。）他說多數人失敗，不是因為不夠聰明，而是熬不過建立財富過程中那段「無聊」——複製一套驗證過的系統、然後有紀律地重複執行，本質上是無聊的，沒有從零發明的快感，沒有每天追新東西的刺激。財富，是從那些「手很癢、忍不住一直改、一直追新」的人，轉移到那些「看懂了、就安靜地重複」的人手上。 這跟業務工作是一模一樣的劇本。最會賣的人，往往不是話術最花俏、點子最多的那個，而是找到一套有效流程之後，能日復一日紀律執行、抵抗住「重新發明」誘惑的那個人。原創很性感，但複製 + 紀律才賺錢。 下次你又準備花一整週「想一套別人沒有的東西」之前，先問自己一句：這個輪子，是不是已經有人造好了，而我只是不好意思去抄？📎 這集 My First Million 的完整對話比這篇豐富得多——Pabrai 還談了他怎麼用「Shamelessly Cloned Portfolio」直接複製頂尖基金經理人的高信念持股、他對 2026 年資金該往哪放的具體判斷，以及他從工程師轉行的完整故事。想聽他親口講 cloning 的細節與分寸拿捏，可以看 完整影片 或這份 重點筆記；想把他的低風險投資框架讀進骨子裡，他的 《下重注的本事》 是源頭。

你在團隊裡用 AI 省下的那些『讓菜鳥做的雜事』，正在悄悄殺掉你 5 年後的接班人——Kitces 給的不是危言聳聽，是會計業 25 年前活生生的劇本

你在團隊裡用 AI 省下的那些『讓菜鳥做的雜事』，正在悄悄殺掉你 5 年後的接班人——Kitces 給的不是危言聳聽，是會計業 25 年前活生生的劇本

5 月 15 日 Michael Kitces 在 ThinkAdvisor 投書 一篇看似在唱反調的文章。整個產業正在歡呼「AI 終於可以讓一個顧問服務更多客戶」，他卻問了一個沒人想聽的問題："How are entry-level advisors supposed to become experienced if all entry-level tasks are eliminated?" （當所有入門工作都被消滅之後，新人到底要怎麼變成老手？）這個問題對台灣保險業團隊長尤其刺耳。多數團隊現在最頭痛的事情就是「增員難」、「年輕人留不下來」，多數人把它歸因於「世代差異」、「年輕人不能吃苦」。但 Kitces 給了一個更不舒服的框架：是你親手把新人的成長階梯拆掉了。 Kitces 的反直覺論點：AI 不是替代你，是先拆掉你的接班樓梯 Kitces 在那篇 5/15 投書裡描述了一個畫面，他說那是「weirdly dystopian」（怪異得近乎反烏托邦）：未來的顧問花 80% 時間都在跟客戶開會，剩下 20% 在「審視 AI 已經做好的決策」。聽起來很爽——終於不用做雜事了——但他立刻接著問：那新人在哪裡？ 傳統上，一個壽險業務員或顧問是這樣成長的：先做最簡單的「資料蒐集」（call 客戶問家庭狀況、整理保單）、然後「提案撰寫」（依照學長的範本改）、再來是「跟件」（送件、追件、處理體檢通知）、最後是「簡單的稅務或理賠協助」。這些工作枯燥、低利潤、沒有「sexy」可言——所以一旦 AI 能做，老闆們的第一反應就是「把這些通通自動化掉」。 問題是，Kitces 點出來：這些枯燥的工作，正是新人把「書本知識」變成「肌肉記憶」的唯一管道。 你不可能讓一個剛入行的人直接跟 HNW 客戶談退休現金流策略，他必須先做過 50 份提案、追過 30 件體檢、處理過 10 個複雜理賠，他才能在客戶面前說出有判斷力的話。 當你把這 50 份提案交給 AI 做完，恭喜你，你今年的人均產能上升了。但你也同時砍掉了下一代「判斷者」的養成路徑。 TurboTax 劇本：會計業 25 年前親手把自己的人才管線燒掉 Kitces 的論點之所以難以反駁，是因為他不是在預測未來，他是在指一個已經發生過的真實案例：美國會計業。 1990 年代末，Intuit 推出 TurboTax，把「簡單個人報稅」自動化了。當時 senior partner 的反應是什麼？跟現在保險業老闆對 AI 的反應一模一樣——「太好了，我們不用再讓菜鳥浪費時間做這些簡單的 1040 報稅了，可以把他們直接拉去做複雜的企業稅務」。 聽起來很合理。結果呢？根據 UCLA Anderson Review 的研究，2009 到 2019 這 10 年，美國「會計類軟體投資」越多的公司，雇用會計師的支出反而越少——軟體不是讓會計師更有產能，而是直接取代了他們的初階職缺。 25 年後的今天，美國發生了什麼事？比 5 年前少了 34 萬名會計師 全美只剩 160 萬名會計師 報考 CPA 的人數創 2006 年以來新低 多州被迫修法降低 CPA 的學歷門檻（從 150 學分降回 120 學分），因為再不降，整個產業要崩盤最諷刺的是，會計類學生人數的下滑速度，跟「會計軟體投資成長速度」幾乎完全反向。年輕人不是笨——他們看見學長學姐在做的工作正在被軟體取代，理性的選擇就是去學金融、去學資工、不要進這個被自動化掉的行業。 Kitces 的警告就是這句話：壽險與顧問業正在 25 年後的路徑上，走得比會計業還要快。 為什麼這次比 TurboTax 還要嚴重：6-12% 的時間節省 vs. 100,000 的人才缺口 很多人會說「但 AI 不一定會這麼快取代啊」。Kitces 引用的 McKinsey 報告給了一個冷酷的數字：他們估計就算 10 年後，gen-AI 工具給顧問業帶來的時間節省也只有 6% 到 12%——一點也不誇張，根本沒有「一人取代十人」這回事。 但同一份報告也指出：美國顧問業未來 10 年的人才缺口會達到 10 萬人。 把這兩個數字放在一起看，你就會看到 Kitces 真正擔心的東西：產業需要的新血是 10 萬人，AI 能補的產能缺口只有 10%。 你用 AI 自動化掉了 50% 的入門工作（因為這部分最簡單最容易被取代），但 AI 只還給你 10% 的整體產能。剩下 40% 的缺口，本來應該由新人來填，現在卻沒有人願意進來。 Kitces 在 Kitces.com 5 月 AdvisorTech 月報 裡也直接點名一個案例：Savant Wealth Management 宣稱他們的新 AI agent 會讓每個員工「產能翻倍」。Kitces 的評論很不留情面：「There's no evidence so far of AI generating anywhere near that kind of a productivity boost」（目前完全沒有任何證據顯示 AI 能帶來這種規模的產能提升）。 換句話說，老闆們正在用一個「翻倍」的幻覺，去合理化「砍掉新人成長階梯」這個決定。 團隊長現在能做的三件事：重新設計『AI 時代的新人成長階梯』 讀完 Kitces 的論點，你不應該得到的結論是「所以不要用 AI」。產業競爭壓力下，你不用，你的對手會用。真正的結論是：新人的成長階梯需要重新設計，因為舊的那條已經被 AI 拆掉了。 把「執行任務」換成「驗證任務」（Verify, Don't Execute） 做法： 過去新人做提案，學的是「怎麼把資料變成提案」。現在 AI 30 秒生成提案，新人要學的不是「重做一次 AI 已經做過的事」，而是「找出 AI 哪裡做錯了」。 具體情境：客戶資料丟給 AI，10 秒鐘吐出建議組合。團隊長交給新人的任務不是「你也做一份比較」，而是：「這份建議書裡有 3 個地方是錯的，你找出來。」 新人要學會什麼？他要看懂保單條款的細節、要記得這個客戶 3 個月前提過想要早期退休、要意識到 AI 沒考慮到他另一半剛換工作。這些「判斷力」過去是靠「自己做 50 份提案」累積出來的，現在必須換成「驗證 50 份 AI 提案」來練。 把「跟件流程」換成「異常處理」（Handle Exceptions, Not Norms） 做法： AI 處理 80% 的標準流程是好事，但 20% 的異常案例就是新人的訓練場。明確地把這 20% 留給新人，而不是讓資深業務「順手」處理掉。 舉例：體檢報告回來顯示客戶有 1 項以上的核保疑慮，AI 系統會自動把件擋下來。這個時候，不要讓資深的 case manager 直接打電話給客戶——把它交給新人，讓他們去處理那場尷尬的對話、去理解為什麼核保部門會質疑、去學怎麼跟客戶談「我們可能要重新設計這份保單」。 這 20% 的「不舒服場景」才是壽險業務真正值錢的肌肉。AI 處理掉的那 80%，本來就學不到什麼東西。 把「績效里程碑」換成「判斷力里程碑」 做法： 過去新人的成長路徑用「件數」、「FYC」量化。在 AI 時代，這些指標越來越容易被工具放大——一個會用 AI 的新人，產能可能瞬間追上資深業務，但他的判斷力其實還是新人。 重新設計里程碑：不是「累積到 50 件」才晉升，而是「獨立處理過 X 個複雜核保案件」、「拒絕過 Y 個不適合的客戶」、「在 AI 建議錯誤時做出 Z 次正確判斷」。 這個改動最痛苦，因為老的 KPI 是「結果可量化、容易管理」，新的 KPI 是「過程要評估、需要主管真的看每一個案例」。但這是唯一能在 AI 時代保住「判斷者」這個位置的方式。Kitces 這篇投書沒有給溫情的安慰。他真正想說的是：產業的下一個 10 年，不是缺 AI 工具，是缺人。而你今天每一個「讓 AI 做掉新人工作」的決定，都在加速這個缺口的擴大。 會計業已經修法降門檻了。壽險與顧問業還有時間，但前提是團隊長要意識到：你管的不是「今年的產能」，你管的是「5 年後還有沒有接班人」。📎 完整論點建議直接讀 ThinkAdvisor 5/15 原文，Kitces 在文章後半還討論了「為什麼大型 RIA 比獨立顧問風險更高」、以及他對 McKinsey 報告中「100,000 advisor shortage」數字的拆解——這篇沒有覆蓋到。會計業 25 年前的數據細節，可以看 UCLA Anderson Review 的研究報告，裡面有 2009-2019 軟體投資 vs. 會計師雇用的完整迴歸分析。如果你想追蹤 Kitces 對顧問業 AI 趨勢的持續觀察，他的 AdvisorTech 月報系列 是業內最完整的工具評析來源。

Reagan Consulting + BrokerTech Ventures 5/18 拋出一張對照表：35 歲以下『會用科技的保險業務員』新單佣金 $172K，不會用的只有 $104K——65% 的差距不是話術問題，是工具問題

Reagan Consulting + BrokerTech Ventures 5/18 拋出一張對照表：35 歲以下『會用科技的保險業務員』新單佣金 $172K，不會用的只有 $104K——65% 的差距不是話術問題，是工具問題

Harrison Brooks：把『AI 會不會取代我』翻譯成『AI 同事會把我甩開多少 K』，產業就動起來了 2026 年 5 月 18 日，Reagan Consulting 的合夥人 Harrison Brooks 在 InsurBanc 的線上會議上，丟出一份他跟 BrokerTech Ventures 一起做的調查，受訪對象是 9 家美國前百大保險經紀公司的頂尖業務員。整份報告刊登在 Insurance Journal 5/18 的封面故事。 Brooks 不是科技狂熱者，他在 Reagan Consulting 主要做的是併購、估值、跟策略諮詢——換句話說，他每天看的是「哪家經紀公司值多少錢」「為什麼這家有人要買、那家沒有」。所以當他拿出科技賦能型業務員的佣金對照表時，他談的不是「AI 多酷」，而是「不用 AI 的人，正在從這個市場的估值表上消失」。 整套方法論的核心，可以濃縮成一句話——他把這個產業已經吵了三年的「AI 會不會取代業務員」，翻譯成「AI 同事一年會比你多賺多少 K」。一翻譯，問題就從「要不要學」變成「敢不敢算」。 核心數字：35 歲以下差 65%、35 歲以上差 27%——但這不是兩個故事，是同一個故事的兩個切面 把整份報告攤開，最刺眼的是這張對照表（2024 年實際成交數字）：35 歲以下，科技賦能型業務員：新單佣金中位數 $172,00035 歲以下，沒用科技工具的同齡同業：$104,000差距：65%35 歲以上，科技賦能型業務員：$358,00035 歲以上，沒用科技工具的同齡同業：$281,000差距：27%$172K 換算成台幣大約 NT$550 萬，這個數字第一眼會讓人想直接拿去跟自己對照——但要先記住這群人在賣什麼。他們是「美國前百大商業保險經紀公司」內部的頂尖業務員（top producers），主要做企業財產險、責任險、員工福利這類商業險，單一客戶年保費動輒六位數美金、佣金率 10–15%，一張中型商業客戶的新單佣金可能就 2–3 萬。所以這份數據的可比較對象不是台灣的個人壽險業務員、也不是美國保險業全市場，而是「美國商業險頭部市場的頂尖打者」。要從這張表上拿走的不是 $172K 這個絕對金額，而是**「同一個池子裡、會用科技的人比不會用的人多賺 65%」**這個結構性訊號。 另一個常見的第一反應，是「年輕人差距比較大，因為他們基數本來就低」。這也是個錯誤的讀法。 正確的讀法是：35 歲以下的群體，有 82% 已經是科技賦能型——換句話說，那 18% 沒在用工具的年輕業務員，是在跟一個「全員裝備齊全」的同儕池競爭。他不只是少賺 68K，他是「在一個大家都拿弓箭的戰場上，自己拿木棒」。 而 35 歲以上的群體，只有 45% 在用工具。所以那 55% 沒在用的人，看起來「相對沒事」——但 Brooks 想說的是，這個比例每一季都在動。今天差 27%、明天可能差 40%。35+ 的群體沒被科技甩開，不是因為他們不會被甩開，是因為「比他們強的同齡人還在用舊方法」。這個保護傘，正在崩塌中。 Brooks 在訪談裡那句最常被引用的話是："Agents not powered by technology and doing things the same way we've done them for the past five years is a losing proposition." （沒被科技賦能、又用過去五年同一套方法做事的業務員——這是一個必輸的命題。）注意他的措詞——不是「沒用 AI 的業務員」，而是「沒用 AI + 用舊方法」。兩個條件疊在一起，才是「必輸」。這個措詞非常重要，下一節會講為什麼。 第一個翻譯動作：把『AI 焦慮』翻成『AI 機會成本』，恐懼就消失一半 做法： 把「我會不會被取代」這個無法回答的問題，換成「我相對於同齡同業少賺多少」這個可以回答的問題。 過去三年，保險業務員的 AI 對話幾乎都卡在同一個迴圈：業務員 A：「我聽說 ChatGPT 可以幫客戶分析保單欸，是不是要學？」 業務員 B：「學那個幹嘛？人跟人的信任才是保險業的核心啦，AI 不可能取代我們。」這個對話的問題在於——它把「AI vs 業務員」設定成兩個對立陣營，然後讓你選邊站。但 Brooks 的數據說的不是這個。他說的是：真正的對手不是 AI，是「用 AI 的同齡業務員」。 換句話說，當你說「AI 不會取代我」的時候，你可能是對的——AI 不會直接搶走你的客戶。但坐在你隔壁、會用 AI 整理客戶資料、會用 AI 生成首次接觸 email、會用 AI 跑保單比較表的那個 27 歲新人，他會。 這個翻譯動作的價值，在於它把「要不要學 AI」從一個哲學問題（會不會取代人類），變成一個數學問題（我少賺了多少佣金）。哲學問題你可以辯論三年都沒結論，數學問題你看完報表就要決定下一週怎麼做。 第二個翻譯動作：把『產業在衰退』翻成『市場變硬，要拼搶』 做法： 不要把 7.1% 當成一個抽象的成長率，要把它讀成「你客戶池正在縮水」。 報告裡有另一條被忽略的線：保險經紀產業的有機成長率，從 2023 年 Q2 高點的 11.2%，一路掉到 2025 年 Q4 的 7.1%。這個趨勢還在繼續。 7.1% 聽起來還是「正成長」，所以很多業務員不會把它當一回事。但 Brooks 的解讀方式不一樣——他說的「成長率下降」，翻譯成業務員視角就是：過去你只要『把每年自然進來的詢價接好』，就能達標。 現在那個自然流量正在乾涸。 接下來每一張新單，都要從別人嘴裡搶。這個解讀很重要。市場硬掉的時候，「會多打三通電話的人」跟「會把三通電話用 AI 預先研究過客戶背景才打的人」，效率差就會無限放大。在 11% 成長的市場，差別不明顯；在 7% 成長的市場，差別就是「你掉單，他成交」。 這也是為什麼 35 歲以下那個 65% 的差距會出現。年輕人沒有「老客戶池」當緩衝，每張單都靠新接觸，所以工具的槓桿效應最大。 第三個翻譯動作：把『大公司在投 AI、小公司沒投』翻成『個體業務員的反超機會』 做法： 把產業內部的科技投資斷層，當作個人套利的窗口期。 Reagan Consulting 同份報告裡還有一個經常被忽略的數據：年營收 $1.25M 以下的小型經紀公司：只有 11.5% 在 2025 年投資了 AI 年營收 $100M 以上的大型經紀公司：84.2% 已經投入Brooks 對這個落差的態度，是公開呼籲整個產業需要把 AI 採用率從現在拉到「84% 到 100%」之間，這個獨立經紀通路才有未來。 但如果你是個體業務員，這份數據不要從「產業健康度」的角度讀。要從「個人套利」的角度讀——你的公司可能還沒批准採購任何 AI 工具。 你的主管可能還在說『再觀望一下』。 但這跟你沒關係。很多 AI 工具是「個人月費 $20-50」就能用的，不需要等公司決議。而 Brooks 提的「off-the-shelf」現成工具，幾乎都屬於這一類——個人版的 ChatGPT、Claude、Notion AI、CRM 內建的 AI Summary、會議錄音轉摘要工具——任何一項都能在一週內接到你的工作流上。 換句話說，當大公司還在開「AI 戰略會議」、小公司還在說「再看看」的時候，你個人就可以把佣金從 $104K 那一欄，搬到 $172K 那一欄。這個窗口期可能只有 12 到 24 個月，因為當所有人都用上之後，差距就會收斂。 為什麼 Brooks 特別強調『不是工具，是工具加方法』 回到那句關鍵的話——「沒用科技 + 用舊方法做事 = 必輸命題」。 Brooks 沒有說「只要買 AI 工具就會贏」。他說的是兩個條件的疊加。這個細節非常重要，因為市場上很多人把 AI 焦慮的解方理解成「我去訂閱 ChatGPT Plus 就好」——不是的。 工具只是把「你既有的工作流」放大。如果你的工作流是：拿到名單 → 直接打電話 → 講同一套話術 → 被拒絕 → 換下一個那 AI 工具會幫你「更快地」打更多失敗的電話。差距就出在這裡——65% 的佣金差，不是來自「他多用了一個軟體」，而是來自「他用軟體之後，整個流程變了」：拿到名單 → AI 預先整理這個人的 LinkedIn、公司公告、近期動態 → 第一通電話直接打到對方的真實需求 → 預約會議 → AI 生成客製化的會議準備材料 → 成交兩條工作流的差距，不在工具，在「工具讓你有時間做以前做不到的研究」。這也是為什麼 Brooks 用「必輸命題」這麼重的詞——舊方法配上新工具，只是把舊方法的失敗放大。要贏，你得同時動兩件事。📎 這篇拆解了 Brooks 跟 BrokerTech Ventures 5/18 公布的核心對照表，但 Insurance Journal 原文 還有兩段內容值得自己讀過一次——一是 Brooks 對「整個獨立經紀通路如果不集體拉到 84-100% 採用率會發生什麼」的長期推論，二是他對 InsurBanc 銀行融資模型如何配合科技投資的具體建議。如果你正在思考「公司沒批預算，我自己該不該先動」，那兩段會幫你判斷你的時間窗口剩多少。Reagan Consulting 每季也會公佈完整的 產業成長報告，想追這條趨勢線的人可以直接訂閱原始資料。

Liz Miller：管 $300M 只用 37 個家庭、6 個員工——她贏走 HNW 客戶的不是『投資績效』，是『你的小孩在哪裡，我們就去哪裡』

Liz Miller：管 $300M 只用 37 個家庭、6 個員工——她贏走 HNW 客戶的不是『投資績效』，是『你的小孩在哪裡，我們就去哪裡』

如果你問台灣的壽險業務員「怎麼開發 HNW（高淨值）客戶」，九成的答案是「多認識人、多參加飯局、提升專業」。但 Kitces 5/19 上線的 Financial Advisor Success Podcast 第 490 集，主角 Liz Miller 用一組數字打了所有人一巴掌——她管 $300M，但只服務 37 個家庭。 她沒有業績勇者的故事，她是「不掉球的工程師」。 Liz Miller：CFA + CFP，2008 年雷曼倒閉那天創業的 HNW 專家 Liz Miller, CFA®, CFP® 從 First Boston 的併購分析師起家，做過 Oppenheimer 的基金經理人，後來成為紐約一家投資管理公司的合夥人。2008 年 9 月 15 日——也就是 Lehman Brothers 申請破產保護的那一天——她正式從原公司辭職，創立了 Summit Place Financial Advisors。 「我先生跟我說：『Liz，妳今天就走進辦公室告訴某某某妳辭職。』」她在 podcast 裡笑著回憶。 十八年後，這家位在紐澤西 Summit 鎮的小事務所長這樣：AUM：$300M（約新台幣 96 億） 客戶：37 個家庭，約 60 個服務單位 員工：6 人（含 4 位顧問） 年營收：$2.5M run rate（$2-3M 區間） 平均費率：約 80 個基點 人均產值：$40-50 萬她鎖定的客群是 $5M-$25M 投資資產的多代家庭。注意這個區間——不是頂級的 single family office 客層，但已經遠遠超過一般壽險業務員的客戶天花板。而她做這個區間的方式，跟台灣多數業務員想像的不一樣。 「Your kids 在哪我們就去哪」：Liz Miller 把『二代轉化』寫成 SOP Summit Place 的牆上掛著一張視覺圖，叫做 The Cycle of Wealth。圖上有一支大箭頭，寫著一句承諾："We will meet your children wherever they are." （你的小孩在哪裡，我們就去哪裡。）這句話不是行銷文案，是她跟每一位 G1（第一代主要客戶）第一次見面就會講清楚的服務承諾。結果是什麼？約有三分之二的 G1 客戶會主動把自己的成年子女介紹給她。 她在 podcast 中講了一個讓她「下定決心要做這件事」的故事。她以前公司有一個服務了 30 年的客戶，有一天，兩位合夥人在會議室外閒聊："I overhear the one say to the other, 'So, have I ever met the son?' And I mean, I was gobsmacked." （我聽到其中一個跟另一個說：『欸，我有見過他兒子嗎？』我整個人傻掉。）服務了 30 年的客戶，公司合夥人不確定自己有沒有見過他的兒子。這就是傳統 wealth management 的死穴：客戶過世或失能的那一刻，關係斷掉，AUM 流出。 Liz 的解法不是等到 G1 老了才開始追 G2，而是把「跟下一代見面」內建到服務流程裡。她的具體做法：Gen-Z 子女免費起步：第一次接觸時不收費，主要透過 Zoom，從「你公司提供哪些 employee benefits」「你的 401k 怎麼配置」「第一間房怎麼買」這些議題切入。 30 歲開始收名目費用：不是為了賺錢，是為了「讓他習慣為這件事付費」。 家庭費率合併：子女享受父母的費率級距，不管自己的資產規模。 絕對的資訊隔離：她會明確告訴 G2，「我跟你父母是分開的客戶關係，我不會把你的事跟他們講，也不會把他們的事跟你講。」她說過去十年最戲劇性的轉變是：十年前的 millennials（當時 20 多歲）抗拒顧問服務，覺得自己上網查就好。今天的 Gen-Z 反而會主動問：「Am I doing this right? 我這樣做對嗎？」 對任何想要拿到「續年保費」「二代加保」「家族信託」的業務員來說，這套 SOP 比講一百次「我服務你全家」都來得具體。 一張視覺化 checklist：讓客戶「看見」你不會掉球的瞬間 第二招更狠。Summit Place 用一張動態的視覺化 checklist 來管理每個家庭的規劃事項。清單上至少涵蓋六個領域：現金流規劃（Cash flow planning） 遺產規劃（Estate planning） 風險管理（Risk management） 公司福利（Employment benefits） 子女教育金（College planning） 數位資產（Digital assets）這張表的使用方式是關鍵。她不會在會議一開始就丟給客戶——那會嚇到人。她把它放在會議中後段，等客戶已經談完當下最關心的議題後，才拿出來說：「我們來看一下還有哪些事，我們應該追蹤。」 每完成一項，就在旁邊打勾。Liz 說，勾掉的那一刻，是客戶「最有 progress 感的瞬間」："...don't slip through." （這些事不會在你忙碌的日常裡漏掉。）這句話聽起來平淡，但你站在 HNW 客戶的角度想想：他有一個律師、一個會計師、一個保險經紀人、一個房地產顧問、一個慈善基金董事會、一個正在 IPO 的公司董事、兩個正在念大學的小孩、一個失智的母親、三個信託帳戶……。 他不缺人「給建議」。他缺的是一個人「主動追到他」，告訴他「這 23 件事，我都有在盯，沒有一件漏掉」。 Liz 把這件事工程化了。那張 checklist 不是工具，是一個無聲的合約：你不用記得，我會記得。 這也解釋了為什麼她敢收 80 個基點的費率——一個資產 $20M 的客戶，等於每年付她 $160,000（約新台幣 510 萬）。她其中一位老客戶在 podcast 中被引用的這句話，是她整個商業模式的證明："Liz is expensive, and it's the best thing I ever did." （Liz 收得很貴，但這是我做過最對的決定。）Discovery meeting：「這時間是你的，你最在意什麼先說」——Liz Miller 顛覆業務員開場直覺 第三招是初次見面的 discovery meeting，這一招直接打臉台灣多數業務訓練裡「先把自己的資歷端出來」的標準動作。 Liz 的開場白是這樣的："This is your time to use as you want." （這段時間是你的，你想怎麼用都行。）她接著會說：「我們可以聊得很跳躍、東一點西一點都沒關係，我只想讓你先把心裡的事說出來。」 為什麼這樣做？她在 podcast 裡解釋得很清楚：潛在客戶來找你，腦子裡其實已經塞滿了問題、焦慮、不確定。你如果一開頭就講「我是誰、我做什麼、我管多少錢」，他會禮貌地聽，但他完全聽不進去。因為他心裡那塊石頭還沒放下。 讓他先講，把石頭放下，後面整場才聽得進去。 這跟 Jason Bay 前陣子在直播裡拆 cold call 的觀察 完全同一個邏輯——客戶失去那場會議的瞬間，往往不是他說「我考慮一下」，而是業務員「太快給答案」的那一刻。 Liz 還提到一個資本紀律的細節，講她怎麼婉拒不適合的轉介。當有人介紹一個資產低於門檻的客戶來，她團隊內部會「眯著眼睛問」："Do we think they can get there?" （我們覺得這個人未來追得上來嗎？）如果追不上，她就會拒掉，理由很直白："I don't need that $10,000 so much to muddy the very clean firm I'm trying to build." （我沒有缺到那 $10,000 美金，需要為了它弄髒我這家好不容易蓋乾淨的事務所。）37 個家庭、$300M——這不是天上掉下來的。這是她拒絕了上百個「還可以但不夠對」的客戶才做到的。 重新看 Liz Miller 的『不掉球工程師』模式：少客戶、做深做廣的續年引擎 把這三招拼回去——「你的小孩在哪我們就去哪」+ 視覺化 checklist + 「你先說」的 discovery meeting——你會發現一件事： Liz Miller 的事務所不是靠「找新客戶」運轉的，是靠「現有 37 個家庭往下延伸成 100+ 個服務單位」運轉的。 37 個家庭，每個家庭背後有配偶、有 2-3 個子女、有時候有孫子。當她跟所有人都建立了獨立客戶關係，這 37 個家庭就會自然長成 100+、150+ 個服務單位。AUM 不是靠搶來的，是靠等到 G1 把資產傳下去時，這筆錢「沒有任何理由」要離開她這裡。 這才是真正的續年保費引擎——不是靠話術、不是靠折扣、不是靠送禮，是靠一張不會掉球的 checklist 和一句「我們會跟著你的家人」的承諾。 37 個家庭，6 個員工，$2.5M 年營收。這個事務所的人均產值，比台灣多數壽險團隊高三倍以上。但她每天的工作不是「衝刺」，是「不漏球」。 這可能是整集 podcast 最值得反覆聽的訊號。📎 完整訪談在 Kitces Financial Advisor Success Podcast 第 490 集，2026-05-19 上線，將近兩小時。這篇沒有覆蓋到的部分還包括：她怎麼用「投資政策聲明」訓練客戶不要因為市場波動 panic、她團隊只有 6 個人但怎麼設計工作流分擔家庭數量、她拒絕一個 $50M 機構客戶的故事、以及她怎麼看待退休與接班——她現在正在訓練團隊接手，但「打算工作到不能工作為止」。如果你服務 HNW 客戶或想往那裡走，這集的 show notes 跟逐字稿都值得整段聽完。

Focus Financial 前 CEO 5/20 投書：AI 不是要『取代』顧問，是要把『真顧問』和『產品推銷員』之間 30 年的資訊不對稱一次曝光

Focus Financial 前 CEO 5/20 投書：AI 不是要『取代』顧問，是要把『真顧問』和『產品推銷員』之間 30 年的資訊不對稱一次曝光

如果你只能讀一篇 2026 年到目前為止關於『AI 對金融業務員到底意味著什麼』的文章，我會推這篇——不是因為作者寫得漂亮，是因為他坐的位子讓他『不需要』寫得漂亮，他寫的每一句話都是用 5,200 億美金管理資產的決策權重在背書。 Michael Nathanson：管理 5,200 億美金資產的 RIA 巨頭主席，5/20 親自投書宣判 broker 模式死刑 Michael Nathanson 是 Focus Financial Partners 的董事會主席。Focus 是全美規模最大的 RIA（Registered Investment Advisor，受託人責任顧問）聯盟之一，旗下管理超過 5,200 億美金客戶資產。Nathanson 自 2024 年 4 月起擔任 CEO，2026 年 2 月才剛卸任轉為主席。 換句話說，這個人不是在外圍評論產業，他是這個產業在過去 20 年從『傳統券商銷售模式』轉成『獨立受託人模式』最關鍵的整合操盤手之一。他選擇在 2026 年 5 月 20 日，於 Advisor Perspectives 投書一篇文章，標題叫做《AI Might Finally Level the Playing Field for Advisors, Brokers》——『AI 也許終於要把顧問和經紀人的競技場拉平了』。 這個標題本身就是一個訊號。Nathanson 在過去多次公開演講中都用比較含蓄的語言批評 broker 模式（包括 2025 年 6 月在 Wealth Management EDGE 大會上講『不適應的大型業者會走向滅絕』）。但 5/20 這篇，他第一次把矛頭直接指向 AI——而且立場是『AI 是我們這邊的人』。 30 年的『資訊不對稱』護城河，被 ChatGPT 一次抽乾 Nathanson 在文章裡描繪了一個產業最不願意公開承認的真相：RIA（受託人責任顧問）和 broker（佣金型銷售員）的差異，在法律條文上是清楚的——RIA 受 SEC 直接監管，有法律義務把客戶利益放在自己之前；broker 只要遵守『適合性』標準，賣的商品『適合』客戶就行，不需要證明那是『最適合』。 問題是，這個差異對一般客戶幾乎是隱形的。 為什麼？因為這個差異被埋在『揭露文件』裡。一份 ADV Form Part 2、一份 Reg BI Form CRS、外加各種佣金結構、收益分潤、銷售獎勵的小字註解——一個普通客戶要把這些讀懂，得花上一個晚上，而且讀完還是看不出『所以這個業務員是不是真的站在我這邊？』 過去 30 年，整個 broker 產業的商業模式，某種程度上就是建立在『客戶看不懂這些文件』之上。看不懂 = 看不見差異 = 願意繼續付高於市場 2-3 倍的佣金、買綁定 7-10 年的商品、簽下『不適合自己但業務員推得很賣力』的契約。 Nathanson 寫得很直白："The playing field is leveling, and the advantage rightly belongs to clients and the advisors who already were putting clients' interests first." （競技場正在被拉平，而優勢理所當然會回到客戶這邊——以及那些原本就把客戶利益放在第一的顧問身上。）關鍵字是『rightly』——理所當然。他沒有說『可惜被拉平了』或『產業要適應新現實』，他用的是『理所當然』。意思是：這個資訊不對稱本來就不應該存在，AI 只是讓它無法繼續存在而已。 以前客戶得花一個晚上讀完那疊揭露文件才能看出兩個業務員的差異。現在他把那疊文件拍照丟給 ChatGPT，30 秒之內就會得到一個易懂的摘要：『這個業務員是顧問還是銷售員？他建議的商品是因為對你最好還是因為佣金高？他的收入來源裡有幾%來自你的決策？』 護城河抽乾的瞬間，就是這 30 秒。 『加速器 vs 清算器』：同一個 AI，為什麼對兩種業務員的命運完全相反 Nathanson 這篇文章最值得反覆讀的，不是他預測 AI 會取代誰——他其實明確說 AI 不會在可見的未來『取代』顧問——而是他描繪了一個更殘酷的場景：同一個 AI 工具，會同時做兩件相反的事。 對那些『靠信任、透明度、利益對齊』經營的 fiduciary 顧問來說，AI 是加速器。 為什麼？因為這些顧問本來就把『客戶懂』當成生意的前提。客戶越懂、問題問得越精準、判斷力越強，他們的服務反而越值錢。當客戶帶著 ChatGPT 整理過的問題清單來開會，這類顧問的反應是『太好了，我們可以直接進入第三層的問題』，不是『糟了，他要拆穿我了』。 對那些『靠說服技巧、商品擺位、資訊不對稱』經營的 broker 來說，AI 是清算器。 清算這個字選得很精準。不是『淘汰』，不是『取代』，是『清算』。意思是：他們的商業模式本來就在虧損狀態（用客戶吃虧的方式賺錢），只是過去的會計帳沒有把這筆虧損結出來，因為客戶看不懂；現在 AI 幫客戶把帳結清，所有的隱性成本、佣金溢價、不對齊的利益、被推銷的高費率商品，全部變成可被識別的『損失』。 Nathanson 用一個很關鍵的詞描述這個新階段：『a new age of forced clarity』——『強迫透明的新時代』。 『Forced』這個字是重點。不是『鼓勵透明』、不是『建議透明』，是『強迫透明』。因為決定要不要透明的不再是業務員自己、不再是公司合規部、不再是監管機構——是客戶手上那個隨時可以查的 AI 工具。 『新的強迫透明時代』：客戶眼中的兩種業務員，從『看起來都一樣』變成『一眼分得出來』 Nathanson 沒有列舉具體場景，但他點出了一個產業層級的觀察：過去『RIA』和『broker』在客戶眼裡『看起來都是穿西裝、講商品、給建議的人』，差異只存在於監管框架裡，不存在於客戶體驗裡。 接下來這個差異會被『體驗化』。 舉個 Nathanson 沒明說但邏輯上的延伸：當一個客戶問業務員『你建議的這張保單，為什麼不是市場上費率更低的那一張？』 過去這個問題很難問，因為客戶根本不知道有更低費率的選項存在。 現在，客戶在開會前 10 分鐘可以直接問 AI：『以我這個年齡、健康狀況、保額需求，市場上最低費率的保單是哪幾張？保費差異多少？』AI 不會給完美答案，但會給一個『足夠拷問業務員』的清單。 業務員的回答決定他屬於哪一邊：如果他回答：『你這份清單看起來不錯，第二張和第三張確實在費率上有優勢，但我們選這張是因為它的 OO 條款對你特定的職業風險更匹配，這個我可以拆給你看。』——這是 fiduciary 顧問的回答方式。AI 給他的客戶更精準的問題清單，反而讓他更容易展示專業判斷。 如果他回答：『AI 給的資訊不完整啦』、『同業之間不能比』、『這張比較好你聽我的就對了』——這是 broker 的回答方式。AI 拆穿了一切，他只剩下『情緒對抗 AI』這條路，而這條路是死路。Nathanson 整篇文章最有力的論點不是『AI 多強』，是『客戶終於有能力分辨』。他寫道，AI 帶來的不是新資訊，而是『能夠理解既有資訊的能力』。揭露文件其實 30 年來都公開可查，但客戶讀不懂；現在他們讀得懂了。 這就是為什麼他堅持用『rightly』這個字。他的潛台詞是：產業裡有一群人，過去 30 年靠『客戶讀不懂』在賺錢，現在他們的時代結束了，這是他們應得的，不是不幸的。 文章結尾他寫："For those of us who built our firms on the premise that clients deserve full transparency and aligned advice, this is not a threat — it is a vindication." （對於我們這群把『客戶值得完整透明和利益對齊的建議』當成創業前提的人來說，這不是威脅——這是平反。）『Vindication』這個字翻成中文是『平反』、『沉冤得雪』。Nathanson 用這個字，是因為過去 30 年 fiduciary 顧問一直被產業另一邊嘲笑——『太理想化』、『賺得比較少』、『規模做不大』。他現在站出來說：對，我們賺得比較慢，但我們賺的每一塊錢都禁得起 AI 來查；而你們賺得快的那一邊，AI 來查的時候會非常難看。 這篇 1,500 字的投書，是 Nathanson 用 20 年職涯整合 RIA 產業換來的話語權，在 AI 浪潮抵達岸邊的 2026 年 5 月，對著整個金融業務員產業說的一段話。他不是在預測未來，他是在宣布一個已經發生的事實。📎 想看 Nathanson 怎麼描述 RIA 監管框架與 broker 的法律差異細節、他對未來 5 年產業整合的預測、以及他為什麼選在 2026 年 5 月（而不是更早）發表這篇宣言，去讀 Advisor Perspectives 5/20 原文。文章只有 1,500 字，但每一段都值得一個業務員停下來想 10 分鐘。

Sales Gravy 副總 Jeb Blount Jr：拿『總裁俱樂部』的不是月底衝最猛那個——是『第十週還在打電話』的烏龜，你缺的從來不是衝勁

Sales Gravy 副總 Jeb Blount Jr：拿『總裁俱樂部』的不是月底衝最猛那個——是『第十週還在打電話』的烏龜，你缺的從來不是衝勁

每個業務團隊都有一張沒人畫出來、卻人人在跑的圖：月底前三天把所有時間拿去打電話、追簽件、衝業績；月初鬆一個禮拜；月中懶散到下一個月底，再爆衝一次。把每天的開發量畫成折線，它長得像一排鋸齒。 大家都把這當成「業務的天性」——有人衝勁強、有人比較鬆。但 2026 年 5 月 11 日這集 Money Monday Podcast 給了一個很不一樣的解釋：你不是個性問題，你是配速問題。而配速，是一種可以練的能力。 Jeb Blount Jr：一個重新開始長跑的業務副總，看懂了業績為什麼會「斷氣」 說這句話的是 Jeb Blount Jr，Sales Gravy 的副總裁，也是《Fanatical Prospecting》作者 Jeb Blount 的兒子。這集標題叫〈The Pacing Paradox: Sprinting Doesn't Fill Your Pipeline〉，他沒有從業務技巧講起，而是從自己重新開始跑步講起。 他大學是 D3 短跑選手，「跑得快，但不算特別快」，大二之後整個垮掉、棄賽,接下來八年沒再跑步——胖了 30 磅、成了家、一頭栽進生意。然後某天他重新站上亞特蘭大的 Beltline 步道。他發現一件事：那些一開始從他身邊衝過去的人，不到一公里就上氣不接下氣、彎腰扶著膝蓋；而他用一個自己撐得住的速度，到了第二英里，反而是他一個一個把他們追回來。這不是勵志故事。Blount Jr 把它命名為「配速悖論」（Pacing Paradox），因為他在 CRM 裡每天都看到同一件事。 配速悖論：速度是煙火，連續性才是肌肉 他的核心論點只有一句話："Sales prospecting consistency is not about being the fastest out of the gate. It is about finding a measured pace that lets you actually finish the marathon." （開發客戶的連續性，重點從來不是誰衝出起跑線最快，而是找到一個讓你真的能跑完整場馬拉松的配速。）這句話之所以是「悖論」，是因為它跟業務員的直覺完全相反。我們都以為自己缺的是衝勁——只要再拼一點、再狠一點，業績就上來了。Blount Jr 說，不對，你缺的不是衝勁，是「一個你撐得住的速度」。衝勁誰都有，問題是它撐不過第二週："Most of those sprints result in burnout by week two of the quarter. You see it in the CRM. A flurry of activity, and then a ghost town." （大多數這種衝刺，在一季的第二週就燒成灰。你在 CRM 裡看得一清二楚：先是一陣密集的活動紀錄，然後就是一座鬼鎮。）「鬼鎮」這兩個字是整集的關鍵。當你衝刺，你不是「慢下來」——你是直接「停下來」。而你沒做的那幾週開發，不會立刻變成一個破洞讓你看見;它會藏起來，過一兩個月，變成一張空的管線。等你發現管線空了,你又正在月底狂衝，根本沒空回頭補。鋸齒圖就是這樣一圈一圈自己餵自己——你不是在跑步，你是在反覆地衝刺、力竭、衝刺、力竭。 Blount Jr 還重講了一遍龜兔賽跑，但他把角色換掉了：兔子是剛進公司、急著證明自己的新人；烏龜是一個連續好幾年拿下「總裁俱樂部」（President's Club，業務的最高榮譽）的老將。比賽開始，兔子衝出去、全場歡呼，烏龜根本不理會那些儀式，「一隻腳，然後另一隻腳，沉重、刻意」地往前走。結局你知道——兔子衝到終點線前才發現自己只拿第二，「烏龜?他幾個小時前就到了。」重點不是烏龜慢。重點是烏龜從來沒有停。"The reps who are still prospecting hard in week ten of the quarter are not the ones who sprinted out of the gate in week one. They are the ones who never stopped moving." （第十週還在認真開發客戶的那些業務，不是第一週衝得最猛的那群人。是那群從頭到尾沒停過的人。）三個動作，把鋸齒型業績改寫成撐得住的節奏 配速聽起來很抽象。Blount Jr 在這集裡其實點出了三個讓你掉回鋸齒圖的具體陷阱——把它們反過來，就是三個可以馬上做的動作。 設一個「再爛的一天也做得到」的每日最低數字（Daily Floor） 做法： 用「每日最低觸點數」取代「月底衝刺目標」，而且這個數字要低到——你心情很差、行程被塞爆、被三個客戶拒絕的那一天，你還是做得到。 這是配速的物理底層。月底狂衝是把整個月的開發量擠進五天，配速是把它攤平到每一天。算給你看：A 模式（鋸齒），月底最後 5 個工作日每天硬打 25 通開發電話、其餘 17 天每天平均 3 通，整月 176 通,但 71% 全擠在 5 天內。B 模式（配速），每天 9 通,22 個工作日,整月 198 通,平均分布。 注意——B 模式的總量還比較多。差別不在「打了幾通」，差別在 A 模式有 17 天的管線幾乎是停擺的。而 Blount 父親在《Fanatical Prospecting》裡講的「30 天法則」說得很白：你這 30 天做的開發，要到接下來 90 天才會回收。所以 A 模式那 17 天的空窗，不會在這個月被你看到，它會在兩三個月後變成一張你補不回來的空管線。每日最低數字的意義，就是讓你的管線「永遠沒有停擺的那一天」。 把建名單當成獨立工序，不要塞進撥號時間裡（Avoid the List-Building Trap） 做法： 把「找名單、做資格判斷」跟「打電話」當成兩件不同的工作，分開時段做。不要為了讓今天的撥號數字好看，就隨便抓一份沒篩過的名單硬打。 Blount Jr 點名這是業務最常見的「假動作」：為了衝撥號數,把建名單這個地基工作草草帶過,結果撥出去的全是不對的人。電話通數很漂亮,管線卻沒有任何東西進來——你以為自己很忙,其實只是在製造活動量。配速不是「每天做一樣多的事」,是「每天做一樣多的對的事」。一份篩得好的名單,打 9 通的成效,會贏過一份亂抓的名單打 25 通。 抄頂尖業務的「節奏」，不要抄他的「總量」（Pace, Not Volume） 做法： 觀察團隊裡那個 top performer，把他「每天穩定做的事」當成你的參照；不要把他「一個月的總產出」當成你下個月的目標。 新人最容易犯的錯,是看到頂尖業務一個月的數字,就想下個月一步到位複製它。Blount Jr 說,那個數字背後是「好幾年打磨出來的流程」——他每通電話更快切入重點、名單更準、判斷更狠,所以同樣的時間能產出更多。你看到的是結果,你抄的應該是他的「習慣密度」,不是他的「結果總量」。先找到一個你自己這週撐得住、下週也撐得住的節奏,讓它變成肌肉,再慢慢往上加。烏龜不是天生就贏兔子,牠是跑了好幾年,才把「沉重、刻意」變成不費力。 配速不是叫你慢，是叫你別在半路爆掉 這集最後一句話,Blount Jr 講得很清楚,怕你誤會成「擺爛有理」："The lesson is not to go slow. The lesson is to go at a pace you can sustain across the full quarter without blowing up halfway through." （這堂課的重點不是要你慢。是要你用一個能撐完整個週期、不會跑到一半就爆掉的速度前進。）不管你的結算週期是一季十三週、還是一個月二十二個工作日,鋸齒圖的物理學是一樣的。連續性會複利,衝刺不會。你在第二週沒停、第六週沒停、第十週還沒停,這件事的累積效果,是任何一次月底狂衝都追不回來的。Blount Jr 用一句話收尾——"Consistency beats speed every time"(連續性,每一次都贏過速度)。 速度是煙火,放完就沒了,而且放的時候很爽。連續性是肌肉,看起來不性感,但它是唯一能讓你跑到季底、年底、跑到明年的東西。下次你又想等月底再衝,先問自己一句:我現在缺的真的是衝勁嗎,還是我從來沒練過「不停下來」這塊肌肉?📎 這集 Money Monday 只有十幾分鐘,但 Blount Jr 把龜兔賽跑重寫成業務版故事的那段口白——兔子的歡呼、烏龜「一隻腳,然後另一隻腳」的節奏感——文字轉述不出那個味道,值得自己聽一次。完整單集〈The Pacing Paradox: Sprinting Doesn't Fill Your Pipeline〉收錄在 Sales Gravy Podcast,裡面還有他完整的跑步重啟故事,以及他怎麼把「在 Beltline 上被人超車、又一個個追回來」的體感,對應到 CRM 裡每一筆活動紀錄。如果你想把配速從概念變成系統,他父親那本《Fanatical Prospecting》談的「30 天法則」與「替補法則」,是這套節奏背後完整的方法論。

你的壽險公司自己變成 900M 用戶的 ChatGPT 商店——Ethos 5/5 上線的新聞稿裡，「業務員」這三個字出現了 0 次

你的壽險公司自己變成 900M 用戶的 ChatGPT 商店——Ethos 5/5 上線的新聞稿裡，「業務員」這三個字出現了 0 次

Ethos：那家自己 IPO 完、再把 ChatGPT 變成自己銷售前台的壽險科技公司 Ethos Technologies（NASDAQ: LIFE）在 2026 年 1 月才剛上市，募了 2 億美元，每股 19 塊；不到四個月，它在 5 月 5 日丟出一個更大的訊號：全球第一個原生 ChatGPT 壽險 App 正式上線。 用戶在 ChatGPT 裡輸入 @Ethos，回答 5 個問題，60 秒以內拿到最高 300 萬美元的定期壽險月費估價。免體檢，只問線上健康問題；多數州還附贈價值 898 美元的遺囑與信託服務。整份保單從第一個問題到電子簽名，10 分鐘可以走完。 它瞄準的不是「壽險官網的流量池」，而是 ChatGPT 每週 9 億活躍用戶 本來就在問的那一句話——「我需要多少壽險？」Ethos 的回答是：別到我家網站，我來你正在用的工具裡找你。 我想先把這件事的份量講清楚：這不是 Insurify 那種比價型 marketplace、也不是 Trucordia 那種「經紀商把自家 AI 顧問搬進 ChatGPT」——這次是承保／科技端的公司，自己跳過自己的 10,000 位獨立業務員，直接做 D2C。 從 5 個問題到 60 秒估價：Ethos 把整條投保前段塞進 ChatGPT 的工作流 拆解一下這個 App 的客戶旅程，因為它說明的不是技術，是「業務員的客戶今天是怎麼買壽險的」這件事。 第一步，客戶在 ChatGPT 裡描述自己的情境——可能是「我老婆懷孕了，我該保多少？」這種半開放問題。Ethos 的 App 在對話裡自然介入，問 5 個結構化的問題：年齡、性別、抽不抽菸、想要的保額、想要的保期。 第二步，60 秒內回傳估價。這個價是真的價，不是教學示範。Ethos 自己是承保平台，背後接 Legal & General America、John Hancock 這幾家正式的壽險公司做底層承保。 第三步，如果客戶想往下走，App 直接引導到完整的核保問卷，免體檢，10 分鐘完成。 第四步，多數州還免費送遺囑與信託服務——這原本是高淨值客戶才會接觸到的「壽險週邊」，現在被打包進入門款。 整條流程裡，客戶從來沒有離開 ChatGPT 這個對話框。這是關鍵。過去十年壽險科技在打的仗是「把官網做得更好用」，Ethos 直接認輸這場仗——它說：客戶根本不會來我官網，他們已經在 ChatGPT 裡了。 新聞稿裡「業務員」出現了 0 次：但 Ethos 自己有 10,000 位獨立業務員 這篇文章真正想講的不是技術，是 Ethos 官方新聞稿裡的一個沉默。 從頭到尾讀一遍："Life insurance is one of the most important financial decisions a family can make, yet it's historically been one of the most opaque and intimidating." （人壽保險是一個家庭能做的最重要財務決定之一，但它一直以來都是最不透明、最讓人卻步的決定之一。） ——Prassath Leelakrishnan, Chief Growth Officer, Ethos整份新聞稿提到了消費者、提到了 ChatGPT、提到了 OpenAI、提到了 9 億用戶、提到了「meeting consumers where they are already turning for life's biggest questions — rather than asking them to seek out a new tool or agent.」（在客戶本來就會問人生大事的地方接住他們——而不是要他們去找一個新的工具或業務員。） 「業務員 / agent」這個詞，在「我們不要他們去找新業務員」這句裡出現了一次——但是用否定的語氣。 對比一下 Ethos 自己的「About」段落："Ethos is transforming the life insurance experience for consumers, agents, and carriers alike." （Ethos 為消費者、業務員、保險公司三邊重塑壽險體驗。）而根據 TechCrunch 2026 年 1 月 的報導，Ethos 平台上有超過 10,000 位獨立業務員正在用它的軟體賣保單。 也就是說：一家自稱三邊平台、且自己手上有 10,000 位業務員的公司，在宣布它史上最大的通路擴張時，選擇完全不講業務員的角色。 這個沉默不是疏忽。新聞稿裡的每一個字都是律師、IR、PR 三方校過的。「業務員」這三個字之所以不在裡面，是因為這個產品的故事，不需要業務員出現也說得通。 對任何在壽險端工作的人，這應該比任何「AI 會不會取代你」的恐嚇文都更刺眼。 業務員的真正戰場不再是「拿到估價」——是估價到簽約之間，AI 接不住的決策缺口 我講這件事不是要販賣焦慮。事實的另一面是：Ethos 上線後的客戶結構，不會 100% 走完那 10 分鐘流程。 實際上，根據過去這幾年 D2C 壽險的公開資料，「拿到估價」到「真的簽約」之間的轉換率一直卡在個位數。客戶在 60 秒內拿到一個月繳 35 美元的數字之後，會發生什麼？ 最常見的不是「太貴所以放棄」，是他不知道怎麼判斷這個數字對不對。我該保 100 萬還是 300 萬？我太太說要 500 萬，但 ChatGPT 推薦的是 200 萬，誰對？ 定期 20 年還是 30 年？我小孩現在 5 歲，這個區間怎麼算？ 那個 898 美元的遺囑要不要簽？簽了會不會被某個我不知道的東西綁住？ 我之前公司給的團險還在，這個自己買的會不會重複？ 我健康問卷裡那一題「過去 5 年有沒有看過心臟科」——我去過一次但只是檢查，要勾嗎？勾了會被拒保嗎？這就是「決策缺口」。AI 給你估價、給你預設答案、給你一個合理的數字，但它不會替你承擔「萬一答錯了被拒保、萬一保額算錯了出事不夠賠、萬一團險和個人險衝突」的後果。 這也呼應我們之前寫過的 Andrew Lo 觀點——AI 沒有受託責任，它建議錯了不會坐牢、不會賠錢、不會丟執照。客戶在「拿到估價」那一秒是興奮的，但在「按下簽名」那一秒是孤單的。 業務員的位置就在這條孤單裡。Ethos 把「估價」這段商品化、零成本化、隨手可得化——但這代表業務員的價值前移了，從「我幫你算」變成「我幫你判斷你算出來的這個對不對」。 Ethos 沉默背後的訊號：上游不再保護你，但客戶會更需要你 往後一年，壽險業務員會看到三件事同時發生： 第一，上游承保公司／科技公司自己變成通路。Ethos 是第一個跳的，但不會是最後一個。當你的「合作夥伴」自己接 OpenAI、自己接 Anthropic、自己在 Apple Intelligence 裡建一個 App，他們不會再用新聞稿保護你的存在感。 第二，客戶會帶著 AI 的「初步答案」走進來。這是新常態。客戶不再問「我需要保多少？」——他問「ChatGPT 跟我說我該保 200 萬，你覺得呢？」業務員的開場白要變了：你不是教育者，你是第二意見提供者。 第三，能存活的業務員，是把自己定位在「決策缺口」、不是定位在「資訊缺口」的人。資訊缺口（保費怎麼算、條款怎麼看）已經被 ChatGPT 抹平了；決策缺口（這個選擇對你的家庭來說對不對）AI 還接不住——而且短期內接不了，因為這需要對「這個家庭」的長期理解，不是對「人壽保險」的一般知識。 Ethos 的新聞稿沒提你，不是因為它否認你的存在，是因為它在告訴市場：你的客戶現在已經能在沒有你的情況下走完前 80%。剩下的 20% 是你的市場。 你的工作不是焦慮那 80%，是用十倍力氣去守好那 20%。📎 想看完整的 Ethos 新聞稿、執行長 Peter Colis 對「為什麼 ChatGPT 而不是 Apple」的策略選擇，以及 Ethos 三邊平台（消費者／業務員／保險公司）背後的商業模式分析，可以讀 GlobeNewswire 官方公告 和 TechCrunch 2026 年 1 月對 Ethos IPO 的深度報導，後者特別解釋了為什麼同期創立的 Lemonade 和 Bestow 撐不下去、而 Ethos 撐到上市的真正原因——關鍵字是「不當保險公司、當基礎建設」。

他接下一筆『自己沒資格接的單』，賠掉的遠不只那筆佣金——Mark Hunter 用一個翻車故事，講《Integrity First Selling》：選錯客戶比話術差更致命

他接下一筆『自己沒資格接的單』，賠掉的遠不只那筆佣金——Mark Hunter 用一個翻車故事，講《Integrity First Selling》：選錯客戶比話術差更致命

大部分業務在覆盤一筆「做壞的單」時，第一個檢討的都是話術：開場是不是不夠勾人、異議處理是不是太軟、收尾是不是太急。Mark Hunter 的新書想顛覆的，就是這個反射動作。他的主張很刺耳：你那筆最後賠錢、賠關係、賠掉一整年精神的單，問題不在話術，而在你一開始根本不該接這個客戶。 Mark Hunter：被開除兩次的業務員，為什麼現在說「選錯客戶比話術差更致命」 Mark Hunter 在業務訓練圈以「The Sales Hunter」聞名，1998 年離開企業職投入銷售訓練至今，著有《High-Profit Prospecting》《A Mind for Sales》等暢銷書，是美國國家演講者協會（NSA）認證的 CSP 演講者。但他最值得聽的地方，不是這些頭銜，而是他願意把自己職涯早期的難堪攤開來講。 2026 年 5 月，他上 The Sales Gravy Podcast 接受 Jeb Blount Jr. 訪談，談的就是新書《Integrity First Selling: How To Create Better Sales With Better Customers》。節目裡他沒有先賣方法論，而是先認帳——他談他做砸的單、他扛下來的錯，以及為什麼「誠信銷售」對他而言不是道德口號，而是唯一一種能讓業務生涯撐得久的做法。 他形容自己剛入行時的狀態，是業務新人最容易陷入、卻最不願承認的那種："I was treating customers as if they were bowling pins. My objective was just to knock them down as fast as possible, get their money and run to the next one." （我那時把客戶當成保齡球瓶。我的目標就是用最快的速度把他們撞倒、拿走他們的錢，然後衝去撞下一個。）結果是什麼？他自己講得很乾脆：他前兩份業務工作都被開除了。把客戶當球瓶撞，撞得再準，職涯也撐不過兩份工作。 那筆「有錢就接」的單：為什麼賠掉的遠不只佣金 Hunter 整本書的起點，是一筆他明知不該接、卻為了佣金接下的單。一個快速擴張中的本地企業要他提供電信服務，從第一通電話開始，他心裡那個聲音就在說「這不對」——這個客戶的需求、規模、配合度，跟他真正能服務好的對象不一樣。但佣金數字夠大，他說服自己「先接再說」。 那筆單最後付出的代價，遠遠不只那筆佣金。客戶持續出狀況、不斷回頭索取超出範圍的支援、把他原本可以拿去開發對的客戶的時間整段吞掉。佣金一次性入帳，麻煩卻是長期攤提的。這就是他想點破的結構性陷阱：業務在計算一筆單時，只把「佣金」放進公式，卻沒把「這個客戶接下來會吃掉我多少時間、信譽、精神」放進去。 當你用佣金驅動去服務錯的客戶，帳面上你成交了，實際上你正在虧損。 書名副標題「How To Create Better Sales With Better Customers」就是這個意思——更好的成交，來自更好的客戶，而不是更強的話術。Hunter 在書裡點出今天的銷售現場：客戶比以往更多疑、信任更難建立、決策週期更長。在這種環境裡，業務最大的風險不是話術不夠強，而是把寶貴的開發能量，倒進一個從一開始就不該服務的客戶身上。 他職涯的轉折點，來自一位主管把他的思維整個扳正的一句話："Sales is about relationships. Sales is not about what you sell. Sales is about the outcome you create." （銷售講的是關係。銷售不是看你賣什麼，而是看你創造了什麼結果。）當你開始用「我替這個客戶創造了什麼結果」來定義成交，「對的客戶」這件事就會自動從加分項，變成前提。 核心做法一：在開發階段就用 ICP「篩掉」會反咬你的客戶 Hunter 不是叫你接案時憑感覺挑客戶，而是把篩選往前移到開發階段——用清楚的理想客戶輪廓（ICP）決定你要把電話打給誰、把信寄給誰，而不是有人就追。 在 Sales Gravy 那集裡，他談到一個很多業務忽略的紀律問題：與其同時對所有人散彈打鳥，不如針對特定 ICP 把開發動作「分批」（batch）進行，集中時段、集中精神。節目整理的重點之一是："Reducing scattered, unfocused activity by batching outreach for a specific ICP minimizes burnout, increases productivity, and improves employee retention." （減少散亂、失焦的動作，針對特定理想客戶把開發分批進行，能降低耗竭、提升產能，也讓人撐得更久。）他更進一步主張，ICP 不是寫一次就定案的口號，而是要持續用數據驗證：用 A/B 測試和試錯去檢查某一類客戶到底對不對，判斷標準是「潛在價值」和「客戶終身價值」，而不是「這個月好不好成交」。換句話說，選錯客戶不是運氣問題，是你沒有把篩選當成一道可以被測量、被優化的工序。他在節目裡反覆強調的那句心法是「為人而賣（selling for people），不是賣給人（selling to people）」——當你問的是「我能不能真的幫到這個人」，很多不該接的單，在第一通電話就會自己現形。 核心做法二：把「我不該接這單」說出口——Mark Hunter 的五題誠信檢查清單 Hunter 把抽象的「誠信」拆成一份可以逐題自問的檢查清單，這是整套方法最可操作的地方。五個問題如下： 一、我願不願意告訴客戶，我的解法不是他的正解？"If your solution isn't the right fit, tell your customer." （如果你的解法不適合，就告訴客戶。）二、如果競爭對手能更好地服務這個客戶，我願不願意把人轉介過去？ Hunter 認為，誠實地把客戶引導到更適合的人手上——即使是對手——長期回報的是信任與轉介。 三、面對「降價或多送一點就能收單」的壓力，我擋不擋得住？"Discounting isn't integrity. It only cheapens the solution." （折扣不是誠信，它只會貶低你的解法。）四、我會不會為了收單，在沒有充分理由的情況下破例？"Making special deals creates confusion, overcomplicates your process, and chips away at your value." （特例會製造混亂、把流程搞複雜，並一點一點削掉你的價值。）五、成交之後，我會不會持續協助客戶，直到他真的拿到他期待的結果？"Following through—and following up—may take more work, but it pays off." （把事做完、把人跟到底，確實更費工，但它會回本。）這五題的價值在於：它把「誠信」從一個你事後拿來安慰自己的形容詞，變成一個你在簽約前就能逐項勾選的決策閘門。第二題尤其反直覺——多數業務不敢把客戶推給對手，但 Hunter 的觀察是，這個動作的回收率高得驚人，它會以轉介和未來業務的形式繞回來。 核心做法三：不用佣金換一次成交，用一致的誠信累積出鐵粉與轉介 Hunter 的整套邏輯最後收束在一個資產負債的視角：用佣金換一次成交，是把未來的信譽提前變現；用一致的誠信服務對的客戶，是在累積一個會自己長大的轉介系統。 他的說法是，把問題在成交後處理掉、把客戶一路跟到他真的拿到期待的價值，會養出「死忠粉絲」（raving fans）——而死忠粉絲帶來的，是更多成交、更好的轉介，以及長期被縮短的銷售週期與更高的利潤。注意這個因果方向：不是「先把單收了，行有餘力再來經營口碑」，而是「先選對客戶、先把誠信守住，口碑會自己把下一批對的客戶帶來」。 而誠信之所以難，正因為它不在大事上見真章。Hunter 對「誠信」本身的定義很值得抄下來："Integrity is not in the big things; it's in the little things unseen. Your reputation rises before you do, and your reputation is comprised of what people say about you when you are not around." （誠信不在大事，而在那些沒人看見的小事。你的名聲會走在你前面，而你的名聲，是由你不在場時別人怎麼說你所構成的。）沒人看見的小事，就是那筆你心裡知道不該接、但佣金夠大的單；你不在場時別人怎麼說你，就是那個被你婉拒、卻被你誠實轉介出去的客戶，事後會怎麼向別人提起你。Hunter 想說的，從頭到尾只有一句話：選錯客戶比話術差更致命，因為話術可以下次修正，但用誠信換來的佣金，是一次性燒掉一個不會再生的資產。📎 這篇談的是《Integrity First Selling》的核心主張和那份五題誠信清單，但 Mark Hunter 在 Sales Gravy Podcast 這集（2026 年 5 月）裡，跟 Jeb Blount Jr. 還聊了很多文章沒覆蓋的實戰細節：多通路開發（電話、Email、社群）的節奏怎麼編排、為什麼要把開發放在自己一天精力最高的時段、同時要服務多個 ICP 時怎麼分時段切換不亂掉，以及他們對 AI 趨勢的看法。想把「篩選對的客戶」做成可執行的日常紀律，建議直接聽完整集；想看完整框架，他的新書《Integrity First Selling》已在 Amazon 上架。

他答應介紹朋友給你的那一秒，就覺得『任務完成』了——Ari Galper 拆 NPS 77.7 的最後一哩：82% 想推薦你，76% 從來沒真的推薦

他答應介紹朋友給你的那一秒，就覺得『任務完成』了——Ari Galper 拆 NPS 77.7 的最後一哩：82% 想推薦你，76% 從來沒真的推薦

每個業務員都被同一句話困擾過：「客戶說會幫我介紹，怎麼從來沒下文？」我們直覺以為，問題出在客戶「不夠喜歡我」、「不夠信任我」、「忘了我」。但 2026 年 4 月，Ari Galper 在 Advisor Perspectives 發表的新文章直接把這個假設翻過來。他引用 Dimensional 2025 全球投資人調查的反直覺數據：顧問的淨推薦分數（NPS）來到歷史新高的 77.7，82% 的客戶被歸為「推薦者」，但過去 12 個月真正做出轉介行動的，只有 24%。 也就是說，每 4 個說「我會推薦你」的客戶，有 3 個從來沒推薦過。但客戶自己以為——他們已經推薦完了。 Ari Galper：真正失靈的不是『意願』，是『推薦變成接觸』的最後一哩 Galper 是「信任式銷售」（Trust-Based Selling）系統的創辦人，過去二十多年專門服務金融顧問與保險業務員。他的著作《Unlock the Sales Game》主張一件事：傳統銷售之所以失靈，是因為業務員把客戶心理當成「黑盒子」，看著結果（沒成交、沒轉介），猜原因（不夠便宜、不夠關係深），然後加倍下藥（再殺價、再請吃飯）。他真正在做的事，是把那個黑盒子打開。 這篇 4 月的新文章是他「打開盒子」的最新一次示範。82% vs 24% 的落差，他不歸因到客戶的心，而歸因到「機制」——從「客戶有意願」走到「對方真的坐到你對面」中間，有一道斷層，而且這道斷層 80% 的業務員從來沒看見。 三槓桿：把『提到你的名字』升級成『被引介到對方面前』 Galper 的拆解是這樣的：當客戶說「我哥剛換工作，我跟他提一下你」，從客戶的視角，這件事已經完成了——他完成了一個社交承諾。但從「轉介行動」的視角，這件事根本還沒開始。對方（你哥）要做的事是：主動撥一個從沒見過的陌生人的電話、討論一個敏感的私人話題（保險、退休金、財務）、預訂一個不知道值不值得的會面時間。"Most clients believe they've referred you the moment they mention your name. From their side, the task is done. From your side, the conversation never happened—and you'll never know it didn't." （多數客戶以為，只要提到你的名字，他們就推薦完了。從他們的角度，任務結束。從你的角度，那場對話根本沒發生過——而你永遠不會知道它沒發生。）這是這篇文章最關鍵的一段。它解釋了為什麼業務員追問「我朋友有沒有打給你？」會這麼尷尬——因為朋友自己也覺得任務結束了，問下去等於暗指朋友「沒做到承諾」。所以你不問，客戶不說，那通電話就消失在兩個人都以為對方在處理的縫隙裡。 Galper 的解法不是去「教育客戶要更積極」，那是去動客戶的心，太慢、太弱。他的解法是把「轉介」這個動作，從客戶端轉到業務員端——讓業務員擔起「把推薦變成接觸」的責任。 技巧一：現場三方傳訊息（Warm Introduction in the Moment） 做法： 當客戶說「我想介紹我朋友 David 給你」，不要回「太好了，把他電話給我」。直接說：「你現在方便嗎？我們三個一起在 LINE 上開一個群組，你打個招呼把我介紹給他，這樣他比較不會覺得突然。」 關鍵不是「拿到聯絡方式」，而是「在客戶轉介意願最高的這 60 秒內，完成一次三方接觸」。一旦群組建起來、客戶在裡面說了一句「David，這是我之前跟你提過的顧問」，那場對話就「真的發生過」了——對方接下來主動聯絡你，門檻從「打給一個陌生人」降到「回一句已經開始的對話」。 很多業務員不敢用這招，因為怕「太強勢、客戶會反感」。但 Galper 點出：客戶在那個當下其實期待你提供步驟。他正在表達一個善意，他不知道下一步是什麼。你不接，他自己也尷尬，所以他用「我會跟他提一下」這句話打發掉這場社交承諾——對他、對你、對他朋友，三輸。 技巧二：給客戶一段可直接轉貼的自我介紹（Copy-Paste Bridge） 做法： 不要讓客戶幫你寫推薦詞。客戶很善良，但他不知道要怎麼介紹你才不會被朋友覺得「在推銷」。 主動準備一段 3 到 5 句的訊息，可以由客戶直接轉貼給對方。內容大概是：「這是我合作的顧問 [你的名字]。我跟他談退休規劃談了兩年，他不會一上來就推商品，是先把我的現金流跟保單盤一遍，再給建議。如果你最近也在想這個，可以先聊 30 分鐘，沒壓力。」 這段話的價值不是「文案有多漂亮」，而是把「介紹你」這件事的成本從 5 分鐘思考降到 5 秒鐘複製。Galper 在他的《Trust In A Split Second》裡反覆強調一個原則：信任的反面不是不信任，是摩擦。客戶不是不想推薦你，是推薦你的每一步都有摩擦——想要怎麼說、傳給誰、會不會被嫌煩——你少掉一個摩擦，行動率就上升一階。 技巧三：24 小時內主動敲對方（The 24-Hour Window） 做法： 客戶推薦完，無論用哪種方式，都把後續主動權拿回你身上。在客戶推薦後的 24 小時內，由你發第一則訊息給對方——不是電話、不是 email，先用對方最低門檻的管道（通常是 LINE 或 Messenger）。 訊息內容簡單：「你好 David，我是 [你的名字]，剛剛 [客戶名字] 在群組提到你最近在看退休規劃。沒有要推銷什麼，先傳個訊息打招呼。如果方便聊，我可以分享我幫 [客戶名字] 整理的方向，你聽完不合適就當聊天。」 24 小時不是隨便挑的數字。Galper 引用過行為心理學的「社交相關性窗口」——人對一段社交記憶的鮮活程度，會在 24 小時後快速衰減。客戶在群組裡介紹你的那一刻，對方對你的「相關性」最高；過了 48 小時，你跟其他這週收到的雜訊變成同一類。"Don't wait for the prospect to call. If you wait, you're betting against the math—and the math says they won't." （別等對方打給你。等下去，等於跟機率對賭——而機率告訴你，他不會打。）為什麼業務員會卡住：因為這違反我們學過的『體面』 讀完 Galper 的解法，多數業務員會有一個直覺反應：這會不會太強勢？會不會讓客戶覺得我太急？ 但 Galper 反問：你現在的「體面」做法（等客戶幫你聯絡、等對方主動打來、隔週才追問一句），換來的是 76% 的失敗率——而且失敗到客戶都不知道自己失敗了。你以為自己在尊重客戶，其實只是在保護自己不被拒絕。真正讓 82% 變成 24% 的，不是客戶冷淡，是業務員把「擔起接觸責任」這件事，當成了不禮貌。 NPS 77.7 是一個很迷人的數字。它讓你以為客戶愛你，所以可以放著等。但它也是一個陷阱——因為這道數字測量的是「意願」，不是「行動」。Galper 這篇文章的最大價值，是把這兩件事永遠拆開： 你的客戶從來不缺意願。他們缺的是一條從意願走到行動的、平的路。鋪這條路，是業務員的工作。📎 Ari Galper 在 Advisor Perspectives 的原文還整理了一份「推薦者類型分類表」，把高 NPS 客戶細分成四種推薦行為模式（包含「沉默推薦者」「條件式推薦者」），並提供他用了 20 年的 Trust-Based 轉介劇本範例。如果你想看完整的 Dimensional 2025 數據與客戶心理拆解，原文值得讀第二遍。

HBR 5/6 最新研究：你以為客戶在跟你殺價，其實是你『自己先讓步』——Schulich 商學院 Tatiana Astray 拆穿業務員三個自我削弱的習慣

HBR 5/6 最新研究：你以為客戶在跟你殺價，其實是你『自己先讓步』——Schulich 商學院 Tatiana Astray 拆穿業務員三個自我削弱的習慣

每次續約、加保、調費、請求退回退傭——你準備了一整套說詞、推算客戶會怎麼反彈，腦中已經演過三輪『他可能會不爽』的劇本。然後還沒開口，你就先說了一句：「不然這次先不調，我們明年再看？」 Tatiana Astray 在 2026 年 5 月 6 日 Harvard Business Review 的新文章想告訴你：你以為自己在跟『難搞的客戶』談判，其實對手是你自己的三個習慣。 她開場的個案，光看就讓人心驚：一家工業製造商有筆數百萬美元的案子，三年沒收到錢——服務照樣交付。三年。沒有一個人問過：「我們為什麼還在送服務？」 Tatiana Astray：負面資訊比正面資訊更能建立你的可信度 Tatiana Astray 是 York University Schulich School of Business 的講師，也是 Mastering Leadership Executive Education（前身為 Mastering Negotiations）的創辦人。她的學術背景是 Organization Studies 博士、Marketing & Consumer Studies 碩士、心理學學士——談判、銷售、說服、肢體語言，是她長年的研究主軸。 她跟其他談判學者的差別在於：別人多半研究『面對對手怎麼出招』，她長期研究的是『業務員如何自己擊敗自己』。HBR 5/6 這篇 How Sales Teams Undercut Themselves with Longtime Clients 是這個視角的最新總結。 她的核心發現很反直覺：研究顯示，業務員『系統性地高估了客戶反彈的風險』。也就是說——當你以為客戶會炸毛、會跑單、會翻臉，實際上炸毛的機率遠低於你的想像。但你的『預先讓步』，卻 100% 會發生。 三個自我削弱的習慣：你把『讓步』設成新的預設值 Astray 把業務員自我削弱的行為拆成三個具體模式。重點不是要你變強硬，而是要你看見：你以為自己在『維護關係』，實際上你正在『教育客戶用感情換條件』。 1. Premature concessions：客戶還沒開口，你就先軟化條件 做法： 在還沒被要求之前，主動把折扣、彈性、優惠端出去。"Sellers often make premature concessions—offering price reductions, flexible terms, or service expansions before the buyer has even raised an objection." （業務員經常做出『提前讓步』——在買方根本還沒提出異議之前，就主動丟出降價、彈性條件或服務延伸。）這句話放在保險業務員的世界，幾乎是一面鏡子。客戶今年要繳的保費比去年高，因為附加險自動續、年齡級距上調——你看到帳單就先反射性開口：「我幫你看看可不可以拿掉這個、或是改一個方案。」 問題不是你提供了選項，而是你在客戶還沒開口前就把選項變成『讓步』。客戶從『要不要續』的決策狀態，被你拉進『可以怎麼凹』的議價狀態。原本他只是要簽名，現在他學會了一件事：「跟你續約，先停三秒，看他會不會自己降。」 下一年，他會停得更久。 2. Fragmented account management：內部立場分裂，等於給客戶各別擊破的機會 做法： 同一個客戶，業務員、客服、主管、行政各自承諾，沒有一個共同立場。"When clients sense that internal stakeholders aren't aligned, they exploit the gaps—often without consciously meaning to." （當客戶察覺到內部利害關係人立場不一致，他們會利用這些縫隙——而且通常不是有意為之。）Astray 提醒一個被低估的細節：客戶『鑽縫隙』很多時候不是惡意，而是直覺。他們會自然地把『主管說可以調』『客服說那個其實有彈性』『業務員上次有給過』這些訊息拼起來，組成一個對自己最有利的版本。 對保險業來說，這個破綻常常出現在：你的助理、上級、公司客服、官方客戶服務專線，每一個窗口給出的『底線』都不一樣。客戶打過一輪電話，回頭跟你說：「我問過了，xxx 說可以這樣。」你瞬間進退兩難——拒絕，是跟自己公司打架；同意，是把好不容易守住的條件親手送出去。 不是客戶難搞，是你們內部沒有對齊。 3. Overreliance on long-standing relationships：用『我們認識十幾年』取代談錢 做法： 因為關係夠深，所以避開有壓力的對話，把『不談錢』當成『經營關係』。"Sales teams often treat long-standing relationships as a buffer against tough conversations—rather than recognizing that those relationships are the very foundation that makes tough conversations possible." （業務員常把長期關係當成是『避開困難對話』的緩衝墊——而沒有意識到，正是這些關係，才讓困難對話有可能發生。）這是三個習慣裡最致命的一個。因為它聽起來最像『美德』：我跟客戶認識十幾年了，不忍心開口。 但 Astray 的反駁很犀利：你以為『不開口』是在保護關係，其實你在『消耗關係』。你不開口，案子三年沒收錢；你不開口，續約自動降；你不開口，客戶開始把『不被收錢』當成『我們很熟』的證明。 那個工業製造商的個案就是寫照——服務交付了三年，三年沒人問為什麼還在交付。不是客戶賴帳，是業務團隊自己把『不問』當成了忠誠。 重新設定動態：把難談的對話當作『關係建立』而非『關係破壞』 Astray 在文章後段給出的解法，可以濃縮成一句心態翻譯："Difficult conversations are not a threat to the relationship—they are the relationship." （困難的對話不是對關係的威脅——它本身就是關係。）這句話如果你只看一次，會覺得是雞湯。但它的力道在於：它直接把『談錢 = 傷感情』的預設值，反轉成『不談錢 = 沒關係』。 她列出四個具體的反向動作： 第一，內部對齊。 在跟客戶對話之前，先讓所有內部關係人——你、助理、主管、客服——對價值、底線、可讓步區間有同一份共識。客戶察覺到一個團隊只用一個聲音說話，就不會去鑽縫隙。 第二，明確說出價值。 不要假設客戶『記得』你過去十年做了什麼。Astray 強調 value articulation——把你具體幫客戶處理過的理賠、理解過的家庭結構、調整過的保額，重新講一次。不是討功，是把『關係的具體內容』從『感覺』翻譯成『證據』。 第三，培養可信的替代方案（credible alternatives）。 這是談判學上的 BATNA 概念——當你心裡有別的客戶、別的渠道、別的選項，你開口時的眼神就不一樣。客戶不是看你說了什麼，而是看你『需不需要這一單』。 第四，把難談的對話當成關係建立而非破壞。 這個視角轉換才是真正的核心。如果你相信『談錢會傷感情』，你會迴避；如果你相信『敢談錢才有真感情』，你會開口。 最後 Astray 留了一句話，給所有覺得『我跟這個客戶很熟所以不能開口』的業務員："If your relationship can't survive a candid conversation about value, it isn't really a relationship—it's a hostage situation." （如果你的關係經不起一次坦誠的價值對話，那就不是真正的關係——那是一場人質情境。）回頭看那家三年沒收錢的工業製造商：客戶不是壞人，業務團隊也不是笨蛋。是他們之間長出了一種默契——『不問』就不會破，『不開口』就不會失去。但這種默契本身，就是業務員親手綁的那條繩子。📎 想看 Astray 完整的『六步重設客戶動態』流程，以及她提到的 internal alignment workshop 怎麼跑——例如業務團隊在進客戶會議前要先做哪些對齊動作、用什麼樣的語言把『提供折扣』翻譯成『提供條件交換』——可以讀 HBR 5/6 的全文：How Sales Teams Undercut Themselves with Longtime Clients。她在 Mastering Leadership Executive Education 的官網也有公開幾段她對『difficult conversations as relationship-building』的訪談影片，比文字版更直接，特別推薦給每次續約前都會先在心裡演十遍劇本的業務員看。

客戶為什麼讀完你 LINE 上的那段提案就『靜音』了？Ari Galper 5/5 新文：當對話搬到文字，客戶從『跟你一起想』變成『一個人扛』，決策就死在那裡

客戶為什麼讀完你 LINE 上的那段提案就『靜音』了？Ari Galper 5/5 新文：當對話搬到文字，客戶從『跟你一起想』變成『一個人扛』，決策就死在那裡

你跟客戶在咖啡廳聊得很順。離開前他說「資料寄給我，我看一下。」你回家後把提案、條款、下一步整理得乾乾淨淨，LINE 傳出去。 然後就沒有然後了。 訊息變短，回覆變慢。原本聊天時眼神發亮的那個人，在文字裡變成一個冷冷的「收到，我再看看」。三天後，已讀不回。一週後，連問都不好意思問。 你以為他在忙、在猶豫、在跟太太討論。但 Ari Galper 在 2026 年 5 月 5 日刊登在 Advisor Perspectives 的新文 《Why Important Decisions Stall in Writing》 裡丟出一個讓所有業務員都該停下來想一想的判斷：那不是客戶在思考——那是你親手把整段對話搬進了一個會殺死決策的地方。 Ari Galper：把 20 年銷售心理學濃縮成『信任在一瞬間』的全球權威 Galper 是 Unlock The Game® 的創辦人，做財務顧問銷售訓練超過 20 年，被 CEO Magazine、Forbes、Inc. Magazine 多次報導。他的早年是在 Qualcomm、UPS 這種跨國企業帶大型銷售團隊的人，直到有一天他不小心沒掛斷電話，聽到客戶在那頭對著同事說謊——這個時刻把他這輩子的銷售觀整個翻過來。 從那之後他寫了七本書，包括 《Unlock The Sales Game》 和最新成為財務顧問圈即時暢銷書的 《Trust In A Split Second!》。他的核心主張只有一句話：銷售不是說服，是「在一個對話裡建立信任，讓真相浮出來」。如果你做不到，你後面再怎麼追、再怎麼寫提案、再怎麼 follow-up，都只是把客戶推得更遠。 客戶不是要更多時間，是不想『一個人扛不確定感』——Galper 對 momentum 死亡的拆解 這篇 5 月新文的觀察很細微，但一旦看見就沒辦法 unsee。Galper 寫道："Some of the most important conversations quietly fall apart the moment they move into writing—clients stop responding, messages get shorter, and momentum fades." （一些最重要的對話，會在搬進文字的那一刻悄悄分崩離析——客戶不再回覆、訊息變短、momentum 蒸發。）注意他用的字：quietly fall apart（悄悄分崩離析）。沒有人說「我不要了」，沒有衝突，沒有拒絕，就只是動能消失。多數業務員看到這個現象，會給自己一個合理化的解釋：「客戶在想」「客戶忙」「客戶要跟另一半討論」。Galper 認為這是業務員一輩子最危險的自我安慰，因為它讓你錯過了真正的訊號。 他點出真正的機制："Decisions rarely stall because people need more time; they stall because people do not want to carry uncertainty by themselves. Writing forces them to do exactly that." （決策很少是因為人們需要更多時間而停滯——它們停滯，是因為人們不想一個人扛著不確定感。而文字，正好強迫他們這樣做。）這個 reframe 非常重要。當你跟客戶面對面聊、或在電話上聊的時候，你的語氣、停頓、節奏、你接下來會怎麼回應——這些東西在客戶的腦中構成了「不孤單」的感覺。他可以說「這個我有點不確定」，你可以接「我懂，很多客戶第一次看到這個結構也會這樣，我們可以一起看看」。不確定感被你接住了。 但同樣這句「我有點不確定」打成文字呢？客戶會打到一半刪掉。因為打出來等於承認，承認了就沒人接，沒人接就要他自己想清楚。Galper 的洞察是："When a conversation moves into writing, the client is suddenly alone with their thoughts, with no tone, no pacing, and no sense of presence; what was once a shared exploration becomes a solitary task." （當對話搬進文字，客戶突然要獨自面對自己的想法——沒有你的語調、沒有節奏、沒有你的存在感；原本是「一起探索」的事情，變成了「一個人的功課」。）這就是為什麼 momentum 會死。不是客戶決定不要，是他被丟回到一個沒有你的地方，而那個地方是他不想自己待的。所以他的反應不是 reject，是 freeze。已讀不回，是凍結，不是拒絕。 三個『絕對不能讓對話搬進文字』的時刻 Galper 在文章裡反覆強調一個原則："the advisor's presence is part of the value, and presence does not survive the transition to email."（顧問的存在感本身就是價值的一部分，而存在感無法在搬進 email 的過程中存活。）他點出三個業務員最常踩雷、但其實絕對不該用文字處理的時刻。 提案剛送出的「靜默期」：你以為的給空間，是把客戶推進一個人扛的房間 最經典的失誤。會議結束、提案送出，客戶說「好我看一下」，業務員想「不要逼他，給他空間」，於是用 LINE 傳一句「資料給你了，有問題隨時找我」就放著。 這就是 Galper 說的，把「shared exploration」交還給客戶變成「solitary task」的那個瞬間。Galper 的觀點是：提案不是一份文件，提案是一場對話的延伸——文件只是用來在對話中指認的工具。所以當你把文件單獨丟出去，等於把對話的核心拿走，只留下骨架給客戶啃。 他建議的處理方式很反直覺：不要傳完文件就離開。在離開那場會議之前就先約好下一個語音對話的時間——不是「您方便的時候」，是具體的時間點。文件是「我們下週三早上 10 點會一起看的東西」，不是「我寄給您看完再說」。 客戶開始打出「但是…」「我想想…」這類字眼時：立刻停手，把對話拉回語音 這是第二個關鍵時刻。客戶開始在 LINE 上打「我想再考慮一下保額這個部分」「我擔心如果未來收入變動…」「但是這跟我之前那一張…」。多數業務員的本能反應是：用文字認真回應，把每一個顧慮逐條解釋清楚，貼心地附上圖表。 Galper 的判斷是這個動作本身就是 lethal。他寫："The moment something feels delicate, complex, or unresolved, it belongs back in a conversation—not to convince or push, but simply to be present." （一旦事情變得 delicate、complex、unresolved，它就該回到對話裡——不是為了說服或推進，只是為了在場。）關鍵字是 to be present（為了在場）。注意他不是說回到對話裡去「解釋」「說服」「克服異議」——是只為了 be present。因為客戶在打出「但是」的那一刻，他已經感覺到自己一個人在扛這些雜訊。你越用文字「專業地回答」，他越覺得你不在現場、你不懂他真正在卡的是什麼。 正確的反應應該是一句很短的訊息：「這幾個點我覺得用講的會比較清楚，我等等打給你五分鐘可以嗎？」然後上電話，然後 be present。 接近 close 的「最後一點細節」：所有看起來像最後一哩的事情，都會在文字裡變成最遠的那一哩 第三個時刻最隱形，也最致命。客戶已經點頭了，剩下「最後確認一下繳費方式」「再 confirm 一次受益人」「太太想看一下要保書這一段」。業務員心想：都這麼後面了，用 LINE 傳一下就好。 Galper 的觀察是：close 前的最後幾步，從來不是行政事項，那是客戶的心在做最後一次猶豫的偽裝。他寫："Important decisions complete themselves in conversation, where uncertainty can exist without demanding an immediate answer and where the client does not feel alone while working through it." （重要的決策會在對話裡自我完成——在那裡，不確定感可以存在而不需要立刻被解答，客戶在消化的過程裡不會覺得自己孤單。）這句話的精髓是 complete themselves（自我完成）。決策不是業務員「逼出來的」，是它在對話的場域裡自己長出來的。文字殺掉的不只是 momentum，它殺掉的是這個「自我完成」的可能性——因為文字會強迫每一個 uncertainty 立刻有答案，沒有答案就只能擱著，擱著就死了。 所以最後一哩，永遠回到對話。哪怕只是十分鐘的電話確認，也比 LINE 傳要保書 PDF 強一百倍。 Galper 真正在挑戰的：業務員對「方便」的成癮 把這三個時刻看完，會發現 Galper 在挑戰的不是溝通技巧，是業務員對「方便」的依賴。LINE 很方便，email 很方便，傳完不用等回應、不用面對沉默、不用承擔對方當下的反應。文字幫業務員省掉的，正好是建立信任最需要的那部分——在場、承擔、即時回應 uncertainty。 這跟他在 《Trust In A Split Second!》 裡的核心命題一脈相承：信任不是累積出來的，是在某幾個關鍵瞬間決定的。而那些瞬間，幾乎沒有一個發生在文字裡。 下次當你的手指停在 LINE 上，準備把那段提案、那個 follow-up、那個確認訊息打出去之前——停一下，問自己一個 Galper 的問題：這件事如果用打的，是因為它真的適合用打的，還是因為我不想接住對方接下來的不確定感？ 如果是後者，把手機放下，撥一通電話。📎 Galper 這篇刊在 Advisor Perspectives 5/5 的原文 裡還有更多細節，包括他怎麼判斷一段對話「剛好可以用文字」vs.「絕對該用語音」的具體訊號，以及他建議顧問在每一場會議結束前該說的那一句「鎖住下次對話」的話術。如果你最近正在處理一個進展卡住的客戶，那篇值得整篇讀完。

45% 美國人說『AI 比業務員更不偏頗』——但 75% 的人也說『只要 AI 有付費置入我就不信了』：保險業務員的反守為攻就藏在這道裂縫裡

45% 美國人說『AI 比業務員更不偏頗』——但 75% 的人也說『只要 AI 有付費置入我就不信了』：保險業務員的反守為攻就藏在這道裂縫裡

業務員身上最值錢的一張身分證，過去三十年都寫著同一行字：「我幫你看遍市場，給你最公正的建議。」這張身分證之所以好用，是因為消費者沒有別的選擇——他們不可能自己讀完二十家保險公司的條款，所以只能信任坐在對面這個人。 Quad/Graphics 與 The Harris Poll 在 2026 年 4 月 13 日發布的最新調查，正在把這張身分證從業務員手上抽走。研究訪談了 2,180 位美國成年人（370 位 Z 世代、715 位千禧世代、560 位 X 世代、535 位嬰兒潮世代），訪談時間是 2026 年 2 月 5 日至 7 日。 研究標題是「The New Rules of Retail Trust in the Age of AI」，本來是針對零售業的，但裡面有一個數字保險業務員應該抄下來貼在電腦螢幕旁邊：45% 的美國人說，AI 給的購物建議比『店內銷售人員』更不偏頗。 千禧世代是 60%。Z 世代是 54%。 Quad × Harris Poll 的震撼數據：「中立顧問」這個業務員人設，正在被消費者重新定義 過去聽到「AI 取代業務員」這種說法，業務員都可以笑笑帶過——畢竟 AI 不會跟客戶喝咖啡、不會在颱風夜接電話、不會記得對方女兒今年要考大學。情感連結就是業務員的護城河。 但這份調查戳破的不是情感連結，而是**「中立性」這個更核心的人設**。 Quad 的品牌與整合行銷副總裁 Heidi Waldusky 在新聞稿裡說："Any hint that AI shopping is quietly steering users toward paid influence could confirm a fear that the system isn't on our side." （只要消費者察覺到 AI 在悄悄把他們推向付費置入，他們心裡那個『系統不是站在我這邊』的恐懼就會被證實。）注意她用的句型——「confirm a fear」（證實一個恐懼）。意思是這個恐懼早就存在了，不是 AI 創造的。消費者一直懷疑「坐在我對面的人不是站在我這邊」，過去他們沒有別的選項，所以這個懷疑被壓抑著。現在 AI 出現了，他們突然有了一個對照組，於是 45% 的人立刻把信任票投給了演算法。 這不是業務員沒做好。這是一個結構性的信任轉移。 為什麼客戶現在覺得 AI 更中立——因為你的佣金是「無形的偏見」，但演算法是「看得見的偏見」 很多業務員第一次看到這個數字會想反駁：「AI 才有偏見好嗎？演算法是工程師寫的，背後一堆商業合作。」 這個反駁完全正確。事實上同一份調查就佐證了——67% 的人用 AI 來檢查價格不一致、73% 的人覺得演算法定價會掩蓋真正的好價格。消費者很清楚 AI 也有偏見。 但客戶心裡有一條隱藏的計算公式： 「我看得見的偏見 ＞ 我看不見的偏見」 AI 的偏見是「看得見」的——客戶知道演算法可能有商業合作，所以他可以主動防禦：交叉比對、看評論、再問另一個 AI。他覺得自己有掌控感。 業務員的偏見是「看不見」的——客戶不知道你跟哪幾家保險公司有合作、不知道哪一支商品給你的佣金最高、不知道你今天推這個是因為它真的最適合，還是因為這個月還差兩件業績。他沒有任何防禦工具。 當客戶有兩個選擇——一個是「看得見偏見、可以反制」的 AI，一個是「看不見偏見、無法反制」的人類業務員——他選 AI 不是因為 AI 真的中立，是因為 AI 至少讓他覺得自己沒被矇在鼓裡。 這就是 45% 這個數字的真正含義。 75% 對「sponsored」反感的數據，才是業務員真正的反攻破口 但同一份調查裡有另一個數字，業務員一定要看仔細： 75% 的美國人說，如果 AI 的購物結果是被品牌付費影響的，他們就會失去對 AI 的信任。同樣 75% 的人，會因此失去對那個品牌的信任。 這個數字不是抽象的價值觀問題，而是消費者畫給商業世界的一條紅線：你可以賺錢，但你不能假裝中立還偷偷收錢。 對保險業務員來說，這條紅線就是反守為攻的地圖。如果你正在被 AI 用「看得見的偏見比較好」這個理由超車，那你只要做一件事——把自己的偏見也變成看得見的——你就立刻拿回了優勢。 具體有三個動作： 動作一：揭露你的合作清單（Carrier Disclosure） 做法： 第一次跟客戶坐下來時，主動拿出一張紙：「我跟以下這 12 家保險公司有合作，這 3 家沒有。」 對話範例：「在我開始幫你看商品之前，我想先把一件事講清楚。我的工作是壽險經紀人，我跟這 12 家保險公司有合作關係，所以我能幫你看到的商品就是這 12 家。市面上還有另外 3 家比較大的我沒有合作，如果你聽過某某商品在他們家，我也會老實告訴你『那個我沒辦法幫你處理，但你可以自己去問』。」這件事的力道不在於資訊本身——在於你是「自己主動講」的。客戶會立刻把你從「看不見偏見」那一欄，移到「看得見偏見」那一欄。在 75% 的消費者眼裡，這就是信任的起點。 動作二：解釋商品選擇邏輯（Reasoning Trace） 做法： 推薦商品時，不只給結論，給為什麼這支贏過其他兩支的推理過程。 對話範例：「我從這 12 家裡面，初步篩出三支合適的。為什麼最後我推薦你這一支？第一，它的長照給付條件比另外兩支寬鬆 15%；第二，它的保費調整機制是 5 年一檢，另外兩支是 3 年；第三，這家的核保速度通常 7 天，另外兩支大概要 14 天。但如果你比較在意保費低，那其實第二支會更適合你，差別在這裡⋯⋯」AI 之所以讓客戶覺得「看得見」，是因為它會把比較邏輯攤開。業務員只給結論，等於把自己變成黑箱。把推理過程攤出來，你就跟 AI 站在了同一邊——而且你還多了 AI 沒有的東西：對這個客戶的具體理解。 動作三：攤開佣金結構（Commission Transparency） 做法： 在客戶簽約之前，主動告訴他你會拿到多少佣金，以及為什麼這不會影響你的推薦。 這是最反直覺、也最有效的一步。美國市場其實已經有強制要求——根據 2021 年聯合撥款法案（Consolidated Appropriations Act），健康保險經紀人必須在交易前以書面揭露所有佣金（直接與間接）。但對台灣的業務員來說，主動揭露佣金不是法規要求，所以才有差異化的價值。 對話範例：「我先跟你說一下我的佣金結構，這樣你聽我接下來的建議才有判斷基礎。這支商品的首年佣金是保費的 X%，續年是 Y%，第二支是 X-2%。所以你會發現，我推薦的這支對我來說不是佣金最高的——我推它是因為它的條件最符合你剛剛講的需求。如果你覺得這個推薦有問題，我們可以一起再看一次。」當你把自己的「偏見」（佣金）也放進「看得見」那一欄，客戶就會把你重新分類到「演算法」這一邊——但你比演算法多了同理心、判斷力、跟責任承擔。 81% 數據揭露的反向真相：好的人類體驗會「放大」客戶在線上的信心 如果你看到這裡覺得很悲觀，請看調查裡最容易被忽略的一個數字： 81% 的受訪者說，一段優秀的「店內體驗」，會讓他們更敢在線上嘗試這個品牌的新產品。 這個數據的重點不是「實體還是重要」，而是——人類體驗不是被 AI 取代了，而是被 AI 放大了。 意思是：客戶跟 AI 互動時的信任度，會被他之前跟人類互動的記憶直接影響。一個讓客戶感受到誠實、專業、無偏見的業務員，會讓這個客戶在之後使用 AI 工具時，對這個業務員推薦的品牌有更高的信任預設。 倒推回來：如果你現在花心力把自己變成「看得見偏見」的業務員——揭露合作清單、解釋商品邏輯、攤開佣金結構——你不只是贏回現在這場跟 AI 的競爭，你還在為未來幾年內客戶跟 AI 的每一次互動，預先儲存信任分數。 調查裡同時揭露——只有 39% 的美國人願意讓 AI 直接幫自己下日常採購、34% 願意讓 AI 處理大宗採購。對於保險這種「比大宗採購還大」的決策（影響一輩子、牽涉家庭），這個數字只會更低。 換句話說：客戶可能認為 AI 更中立，但他還沒有準備好把保險決策完全交給 AI。這段時間差，就是業務員把自己重新定位的機會視窗。 45% 是消費者對你過去人設的不信任投票，75% 是消費者教你怎麼把這張票拿回來，81% 是消費者承諾——只要你做對了，他們會把你的價值放大到 AI 之外的所有通路。 業務員的「中立顧問」人設沒有死，它只是換了規則。新規則寫得很清楚：從今以後，誰先把自己的偏見攤開來，誰就是真正的中立。📎 這篇文章只拆解了 Quad × Harris Poll 4 月調查中跟「業務員中立性」最相關的三組數據，但這份研究還包含很多值得業務員深挖的延伸發現：73% 對個資使用的不安、67% 用 AI 檢查價格不一致、不同世代對 agentic AI 的接受度差異、以及實體與數位通路的信任流動模型。完整新聞稿連結在這裡。如果你正在重新設計第一次見面的 SOP，特別建議把那一段「揭露的順序」單獨研究一次——順序錯了，揭露反而會變成防禦感的觸發器。

為什麼客戶『滿意』就是不轉介？Marcus Buckingham 哈佛商業評論最新研究：愛上一段體驗有 5 道門，多數業務員只過了 2 道

為什麼客戶『滿意』就是不轉介？Marcus Buckingham 哈佛商業評論最新研究：愛上一段體驗有 5 道門，多數業務員只過了 2 道

Marcus Buckingham：客戶說「滿意」，其實只是「沒事」 上一篇拆解 Stephanie Bogan 在 Kitces 4 月發表的「工程化倡議」四步驟 時，講的是轉介紹的外部工作流程——辨識擁護者、標註時刻、自然提出、感謝強化。但 Bogan 沒回答一個更底層的問題：為什麼有些客戶你照著四步驟做完，他還是不會幫你轉介？ Marcus Buckingham 在 哈佛商業評論 2026 年 5/6 月號 發表的最新研究剛好補上這塊空缺：客戶內心的情感結構。他是 StrengthsFinder 的共同開發者，30 年來都在研究「人為什麼會主動投入一件事」。這一次他在 HBR 上講了一句更反直覺的話——客戶「滿意」根本不會幫你轉介。 這不是情緒問題，是數學問題。Buckingham 在 2026 年 4 月的 HBR IdeaCast 訪談裡用了一個比喻：滿意度跟行為改變的關係不是線性的，是「曲棍球桿」——平的那一段，就算給你打 4 顆星，客戶該流失還是流失，該不轉介還是不轉介。只有當這個體驗讓客戶說出 "I love it" 的那一刻，曲線才會突然往上飆。"The relationship is curvilinear, which means it's like a hockey stick." （這個關係是曲線型的，像曲棍球桿一樣。）Disney 的 Josh D'Amaro 為了把千年鷹號設施的客戶評分從 4 推到 5，砸了 4,000 萬美金重新設計，因為他知道——4 顆星的客戶不會帶朋友來，5 顆星的客戶會。 對保險業務員來說，這個發現很扎心：你那一票每年寄賀年卡、見面說「我很滿意」、但就是從來不介紹朋友給你的客戶——他們真的滿意。問題不是他們在說謊，是「滿意」根本不是一個會讓人行動的情緒。 五道門：Buckingham 的「愛上體驗」框架 Buckingham 在 4 月剛出版的新書 Design Love In 裡，把客戶「愛上一段體驗」拆成了 5 個必須依序滿足的條件。順序很重要——少了第 1 道，後面 4 道都不算數；過了第 2 道，多數人就以為到位了，但真正的轉介者要走完全部 5 道。 這 5 道門分別是：control（掌控感）→ harmony（和諧感）→ significance（意義感）→ warmth（溫暖感）→ growth（成長感）。 下面把它翻譯成保險顧問跟客戶之間的具體場景。 第 1 道：掌控感（Control） 做法： 讓客戶決定節奏、範圍、深度。 Buckingham 強調，這裡的 control 不是「掌控別人」，是「掌控自己」。當人感覺到自己沒有選擇權，第一個反應就是把情感的防衛拉起來——他可能還是會聽你說，但已經不會「投入」了。 舉個例子。你約了一個新客戶聊保單規劃，第一句話如果是「今天大概花 40 分鐘，先帶你看一下我們公司最完整的保障建議書」——客戶馬上知道這場會議的劇本是你寫的。 換成這樣：「我今天準備了三個方向，從基本的家庭保障到比較完整的退休規劃都有。你想先從哪一個聊？或是有哪個問題你最近一直在想，我們直接從那邊切入？」 差別不在話術，差別在誰握著方向盤。Buckingham 的研究顯示，當一個體驗從一開始就讓人覺得「我可以決定」，後面所有情感連結才有可能發生。 第 2 道：和諧感（Harmony） 做法： 在帶客戶去任何地方之前，先讓他知道「你懂我現在的感覺」。 Buckingham 的原話是："Do you understand what I'm feeling and do you care?" （你懂我現在的感受嗎？你在乎嗎？）很多業務員過了第 1 道之後就直接跳到第 3 道——開始講「你的故事很特別，我幫你客製化」。但中間少了一道：你有沒有先停下來，承認他現在這個情緒？ 客戶說：「我老婆最近一直在念，說我們的保障不夠。」 走錯的版本：「對，這就是我今天來的原因，我幫你看一下家庭保障缺口⋯⋯」 走對的版本：「她念多久了？聽起來這件事在你們家裡已經造成一點壓力。在我們聊任何方案之前，我想先理解一下，這件事讓你自己最不舒服的是哪個部分？」 第 2 道門的關鍵字是「停留」。多數業務員在這一步就急著往前衝，因為「停留在情緒裡」感覺像在浪費業務時間。但 Buckingham 的研究說：跳過這一步，後面所有努力都會被客戶解讀成推銷。 第 3 道：意義感（Significance） 做法： 讓客戶覺得自己的選擇本身就有意義，而不是「跟別人一樣」。 到了第 3 道，問題從「你懂我嗎」變成「你懂我這個人嗎」。"Do you understand my story and do you care?" （你懂我的故事嗎？你在乎嗎？）這裡的差別在：第 2 道是當下情緒的承接，第 3 道是把客戶的整個生命脈絡接住。 實際操作上，這意味著你要記得他三年前提過的那個夢想——他想在 55 歲帶太太回希臘住一年，那個希臘不是你 CRM 裡的「退休規劃」標籤，是他大學那一趟畢業旅行第一次跟太太牽手的地方。 當你在規劃時提到：「這個解約金的時間點，剛好是你說想回希臘那年的前兩年，這樣現金流會比較舒服」——客戶感受到的不是「這個業務員很專業」，是「我對他來說是獨一無二的」。 這道門的自我測試很簡單：拿掉客戶的名字，你的提案還能用在另一個 55 歲男性身上嗎？如果可以，你還沒過第 3 道。 第 4 道：溫暖感（Warmth） 做法： 讓客戶不是一個人在面對這件事。"Who's with me and how can they help?" （誰跟我一起？他們可以怎麼幫我？）Buckingham 觀察到一件事：人類本能地抗拒「孤單地承受一個體驗」。一個讓人愛上的體驗，永遠有「同伴感」在裡面。 這對保險業務員來說，是一個經常被忽略的維度。你以為服務的是一個人，但其實這個人背後有他太太、他的會計師、他的爸媽、甚至他公司裡那個一起聊投資的同事。 過第 4 道門意味著：你願意把太太一起拉進對話、你願意把客戶的會計師當隊友而不是對手、你願意在他爸生病住院的時候純粹去探望，不順便提保單。 具體要怎麼把這些人拉進對話——什麼時候拉、先拉誰、用什麼順序——之前那篇 Gong Labs 分析 180 萬筆 B2B 交易的多線接觸研究 已經給了完整劇本：3 人以上接觸的成交率是單線的 2.4 倍，但時機比人數更關鍵——第一次就把高權威角色帶進來，勝率反而 -6%；第三次才讓他登場，勝率 +5%。Buckingham 的第 4 道門解釋的是「為什麼要把人拉進來」，Gong 的數據解釋的是「怎麼拉、什麼時候拉」。情感結構配上接觸順序，溫暖感才不會只停在心意，而是真的長出案子。 這跟前三道門最大的差別是——它不是「對話技巧」，是「角色定位」。你是不是真的把自己當成這個人整個生命網絡裡的一個盟友？還是只是站在他對面提供一個服務？ 第 5 道：成長感（Growth） 做法： 讓客戶在每一次跟你互動之後，都比之前更有能力面對明天。"Will this experience make me more capable in any way to face the world tomorrow?" （這個體驗會讓我明天更有能力面對這個世界嗎？）這是最後一道門，也是最少業務員到達的。 很多顧問把客戶教育當作行銷手段——寄電子報、辦講座、做 IG。但 Buckingham 說的成長感不是「資訊輸出」，是「客戶在跟你互動完之後，覺得自己變更聰明了」。 具體來說，每一次跟客戶結束會議的那一刻，客戶心裡的感覺應該是：「剛剛那一個小時我學到了一個我以前不會的判斷方式」，而不是「他幫我安排好了一個方案，我簽名就好」。 這聽起來反直覺——一個讓客戶變得更會自己理財的顧問，不會被客戶炒掉嗎？ Buckingham 的數據答案是相反的。當一個客戶覺得「跟你在一起，我自己在變強」，他不只不會離開，他還會變成最強的轉介來源——因為他想讓他朋友也經歷一次這種「我變更會理財了」的感覺。 多數業務員停在第 2 道，就以為到位了 這是 Buckingham 的研究最殘酷的發現。 第 1 道（掌控感）多數人靠 SOP 或顧問訓練做得到——「我會先問客戶想聊什麼」。第 2 道（和諧感）多數人靠經驗做得到——「我會傾聽他的情緒」。 然後就停了。 因為到了第 3、4、5 道，要的不再是技巧，是真心。第 3 道要你真的記得這個人；第 4 道要你真的願意站在他生命的這一邊；第 5 道要你真的相信讓他變強比讓他依賴你更重要。 這也是為什麼 Buckingham 說：「滿意」是一條情感的天花板，撞到就停了。能突破天花板的，只有那些客戶會跟朋友說「我認識一個人，他真的不一樣」的關係——而那種關係，必須走完全部 5 道門。 下次盤點客戶名單，可以試一個練習：把每個客戶名字寫下來，旁邊標 1 到 5，看你跟他走到第幾道。然後挑一個你停在第 2 道的客戶，下次見面時，故意不要急著往第 3 道跳——先停留在第 2 道，把那個情緒接住，看看會發生什麼事。 Buckingham 的整個研究其實是在說一句話：行為改變不是被「滿意」推動的，是被「愛上」推動的。而愛上，是有結構的。 把這篇跟 Bogan 的工程化倡議 放在一起看，兩個框架的分工就清楚了：Bogan 教你「什麼時候開口、怎麼開口」，那是漏斗；Buckingham 教你「為什麼有的客戶開口會說好、有的客戶根本沒走到那一步」，那是引擎。漏斗沒有引擎是空轉，引擎沒有漏斗是內燃。兩個一起跑，轉介才會真正系統化。📎 想看 Buckingham 在訪談裡親自拆解 Disney 千年鷹號的 4,000 萬美金實驗、Audi 怎麼用一通「終止檢查」電話搞砸客戶忠誠度、以及他為什麼說「曲棍球桿曲線」是行為改變的真正秘密，推薦聽 HBR IdeaCast 2026 年 4 月那一集。完整的研究方法、Kroger 案例和企業實作建議，在 HBR 5/6 月號的這篇文章 裡。如果想把這套框架延伸到團隊管理那一面，他 4 月剛上市的新書 Design Love In 把員工體驗和客戶體驗放在同一個架構下談，會更完整。

Kitces & Carl 189：客戶不是不想聽你的建議，是被『改變疲勞』壓垮——你『太快給答案』就是失去那場會議的真正原因

Kitces & Carl 189：客戶不是不想聽你的建議，是被『改變疲勞』壓垮——你『太快給答案』就是失去那場會議的真正原因

Michael Kitces 與 Carl Richards：當顧問業最資深的兩個人同時說『慢下來』，這句話值得停下來聽 Michael Kitces 是美國理財顧問業最被頻繁引用的研究者，他經營的 Kitces.com 幾乎是每一個美國 RIA（獨立顧問）每週的必讀；Carl Richards 則是把『行為偏誤』畫成一張張紙巾草圖的顧問——他的 《The Behavior Gap》 在金融顧問圈被當成必讀的客戶溝通入門書。 這兩個人合做的 Kitces & Carl Podcast，在 2026 年 4 月 30 日上線了第 189 集 《Navigating Change Fatigue With And While Serving Clients》。這一集跟過去 188 集很不一樣——它不在教你怎麼把建議講得更清楚、不在教你怎麼處理客戶的異議，而是反過來提醒：你下一場會議最該做的事，可能不是『更好地說』，而是『晚一點說』。 『改變疲勞』不是客戶累了，是 2026 整個劇本在他眼前翻盤 Carl Richards 在這一集開場就把『改變疲勞』（change fatigue）和大家熟悉的『決策疲勞』分開：決策疲勞是『今天決定太多事，腦袋累了』；改變疲勞是另一個層級——是『整個世界停不下來、規則一直變、我跟不上』的那種倦怠。 他引述 Seth Godin 的一句話來定錨這個時點："Right now is as stable as it's ever going to be." （現在這一刻，已經是未來幾年裡你能擁有的最穩定的時候了。）換句話說，未來只會更不穩。AI 的衝擊、就業市場的洗牌、房價可負擔性世代性的崩塌、$250,000 美元的高教育貸款是否值得、退休金何時能領、子女是否會被 AI 取代——這些問題在 2026 同時砸到一個普通客戶頭上，他不是來找你解一題，他是來找你『讓世界暫時不要再變了』。 Carl 在節目裡把這個感受講得很直白："The playbook changed in real time, and that's horrific for people who were following the old rules." （那本劇本是在你照著做的當下被換掉的——對所有照著舊規則走的人來說，這是非常可怕的一件事。）而 Michael Kitces 接話的角度更值得業務員停下來想：當客戶處在這種狀態，顧問本能想做的事——『提供清楚的方案』『建議三個選項』『給一個明確的下一步』——反而是把客戶推得更遠的那個動作。因為你急著把不確定變成確定，等於在告訴客戶：「你的不安是不對的，來，這裡有答案。」客戶心裡的回應其實是：「你根本還沒聽懂我為什麼累。」 做法一：把『提案三個方案』改成『先標出客戶今年最沒辦法決定的是哪一塊』 這一集最反直覺的部分，是 Michael Kitces 提出他自己 20 年來累積的一個工作習慣："I assume every client is wrong when they tell me their goals... there's always something else, something deeper." （每次客戶告訴我他的目標，我預設他講錯了——背後一定還有別的東西，更深的東西。）這不是說客戶在說謊，而是他在『說他以為你想聽的那個版本』。當一個 55 歲的客戶說『我想 60 歲退休然後天天打高爾夫』，Michael 的反應不是『好的，那我們算 5 年的退休現金流』，而是『等等——你是想天天打高爾夫，還是想離開現在這份工作？』這兩個問題的答案不一樣，後續整套規劃也完全不同。 把這個方法搬到一場 KYC、年度檢視、或是客戶突然來電要『調整保單』的會議——第一件事不是攤開三個方案，是先把客戶今年腦中那一團『卡住的東西』標出來。可以問的不是「你想怎麼處理這筆錢？」而是「過去這幾個月，有沒有什麼事是你想了很多次、但一直沒辦法做決定的？」你會驚訝於客戶開口的那段話跟你預設的議題有多麼不同。 做法二：學 Michael Bungay Stanier——你下一句話說太快，整個建議就失準 Michael Kitces 在這一集多次引述 Michael Bungay Stanier 的一句話，這也是他暢銷書 《The Coaching Habit》 的核心命題："Your advice almost always sucks... not because it was wrong, but because it was too early." （你的建議幾乎永遠很爛——不是因為內容錯了，是因為講太早了。）Bungay Stanier 把這個本能稱為『建議怪獸』（the advice monster）——人類大腦在聽到一個問題的瞬間，就會自動跳去想答案，而那一瞬間你已經不在聽了。對業務員來說，這個本能特別強，因為我們從入行第一天就被訓練『要能解決客戶的問題』『要會講重點』『不要繞圈子』。 但在 2026 客戶身上，這個訓練變成詛咒。你越快給答案，客戶越覺得『你只是想賣我東西』；你越快收斂議題，客戶越覺得『你沒有真的聽我講』。Bungay Stanier 的解方是把『下一句話』從『陳述』換成『問題』，他最有名的提問句是極短的一句：「And what else?」（還有呢？）——刻意延長客戶說話的時間，把『建議怪獸』關在門外多 30 秒。 對保險業務員來說，最直接的應用是：當客戶第一次提到一個擔憂（『我擔心退休金不夠』『我想幫小孩準備教育金』『我想重新檢視保單』），不要急著回應你的方案。再問一句：「除了這個，你最近還在想什麼？」很多時候，客戶第三次開口講出來的事情，才是真的讓他失眠的那一塊。 做法三：先承認你聽到了，再談下一步——『I hear you. Now, let's make a plan.』 這集裡 Carl Richards 給了一個極短、但威力很強的開場句："I hear you. Now, let's make a plan." （我聽到了。好，我們來做計劃。）這句話的關鍵是『順序』。多數業務員會直接跳到第二段——『我們來做計劃』——因為那是我們的舒適圈。但 Carl 強調，如果你跳過第一段，整場會議就失去了情感地基。客戶要的不是你『同情』他，而是你『承認他講的這件事是真的』。承認，不等於同意；承認，是讓客戶確認你跟他在同一個房間裡。 Carl 在節目裡還補了一句他從觀察百位優秀領導者得到的結論："The best leaders weren't the ones with all the answers; they created the best conversations and allowed for collective interpretation." （最好的領導者不是那些有答案的人，是那些能創造出最好對話的人，讓大家一起去詮釋現在發生了什麼。）這對保險業務員的會議結構有一個直接的改寫：把『會議開場 = 我準備好的提案』改成『會議開場 = 我先問三個問題，讓你把今年腦中的雜訊講出來』。三個問題可以是：「過去這六個月，你身邊有沒有發生什麼事，讓你開始重新想自己的財務規劃？」 「如果今天什麼決定都不做，你最擔心一年後會變成什麼樣子？」 「你身邊有沒有什麼人——家人、朋友、同事——他們的狀況最近讓你也開始想自己的安排？」這三個問題不會讓你成交得更慢，反而會讓客戶在 30 分鐘內把他真正在乎的事情交給你。因為你是 2026 那個沒有急著賣他東西的人。 顧問自己也要『8 到 12 小時』的不插電時間——不是獎勵，是基本配備 這集還有一個容易被略過、但 Carl Richards 講得很重的段落：當你的客戶都處在改變疲勞，你自己也是。如果你 7 天 24 小時都在處理別人的不確定，你會變成 Carl 形容的那種狀態——「broken humans」（壞掉的人）。他建議顧問每週至少要有 8 到 12 小時不戴耳機、不滑手機、待在戶外的時間。 他特別強調：「Recovery isn't a reward. It's a prerequisite for continuing to do the work.」（恢復不是獎勵，是你能繼續做這份工作的前提。）這句話放在台灣保險業務員的脈絡——LINE 24 小時亮著、客戶半夜傳訊息、週末還要跑活動——可能是這集裡最不好做、但最該做的一件事。因為一個自己已經在疲勞裡的業務員，沒辦法在客戶疲勞的時候，當那個『靜得下來的人』。📎 這一集 Kitces & Carl 還有一段 Michael Kitces 親自示範如何在客戶說『我想 60 歲退休』時，用三層提問把背後真正的恐懼釣出來——示範現場很值得聽他的語氣和節奏，文字版抓不到那個『慢下來』的感覺。完整節目可以在 Kitces & Carl Episode 189 收聽，show notes 也整理了 Carl Richards 提到的所有書單，包含 Michael Bungay Stanier 的 《The Coaching Habit》 和他自己的 《The Behavior Gap》。

Jason Bay 直播拆 3 通真實 cold call：保險業務員失去那場會議的瞬間，往往不是客戶說『我考慮一下』，而是你太快回答了那句話

Jason Bay 直播拆 3 通真實 cold call：保險業務員失去那場會議的瞬間，往往不是客戶說『我考慮一下』，而是你太快回答了那句話

Jason Bay：教 Zoom、Gong、Rippling 業務員的那個人，這次親自下海打陌生電話 很多人講陌生開發都是在台上講、不在線上打。Jason Bay 不一樣。他是 Outbound Squad 的創辦人、Zoom、Gong、Rippling 等企業的銷售訓練講師，過去十年的工作就是一件事：拆解業務員打陌生電話時，那個「會議丟掉的瞬間」是怎麼發生的。 2025 年 8 月 20 日，他在 30 Minutes to President's Club（30MPC，目前全球業務類排名第一的 podcast）發布的《We Break Down 3 Real Cold Calls (And One Is Mine)》，現場拆三通真實 cold call——其中一通是他自己打的。整集是現場真實通話拆解，連撥打、處理異議、判斷該不該推進、即時微調話術，全部公開。 最反直覺的一句話，是他在 podcast 中段說的：「業務員失去那場會議的瞬間，常常不是客戶拒絕你，是你太快回答了客戶的話。」 這句話幾乎可以重寫整個保險業務員每天打電話的反射動作。 「買家世界」開場法：你開口的第一句話，必須跟你想賣的東西無關 Jason Bay 在 GTMnow 對他的陌生開發專訪裡講得直接："Don't do your elevator pitch there. Start the cold call or that email or whatever it might be with their world first." （別在開場做你的電梯簡報。陌生電話、陌生信、不管什麼，第一句都要從『他們的世界』開始。）什麼叫『他們的世界』？不是你的產品解決什麼問題，而是這個人現在正在被什麼考核、被什麼壓得喘不過氣、老闆問他什麼問題答不出來。 他在 podcast 裡示範的開場是這樣的："Hi David, I'm calling about all the hiring it looks like you're doing in Canada right now... Do you have a minute?" （David 你好，我打來是因為注意到你們最近在加拿大大量招人...你有一分鐘嗎？）對比保險業務員平常的開場：「先生你好，請問您有沒有規劃保險的需求？」差別不在禮貌，在於前者是站在客戶現在正在處理的事情上，後者是站在自己想賣的東西上。 Jason Bay 的核心主張是：「move from me-centric messaging to you-centric messaging」（從『我中心』訊息切換到『你中心』訊息）。這個切換，技術上很簡單；心理上很難——因為它要求你開口前，必須真的去查過這個人最近在忙什麼，而不是打開名單就撥。 「先承認情緒、再回答內容」：把『我考慮一下』從句點變成新的開場白 這是整集 podcast 我覺得最值得抄下來的部分。 當客戶說「我已經有保險了」「現在不方便」「再寄資料給我」，大部分業務員的反射動作是——立刻回答內容：「沒關係我們的方案不一樣」「那您方便的時間是？」「好的我寄給您」。 Jason Bay 在 podcast 中段的拆解非常犀利：客戶丟出這句話的當下，他想處理的不是內容，是情緒。他想趕快結束這通他不想接的電話。你急著回答內容，等於告訴他：「我沒聽到你的不耐煩，我只想完成我的話術。」會議就是在那一秒丟掉的。 他教的框架叫 EVO（Empathize, Validate, Offer，承認、驗證、給予），順序不能顛倒： 第一步：承認情緒（Empathize）。 「我懂，我自己也不喜歡接陌生電話。」 第二步：驗證（Validate）。 「我打給跟你差不多角色的人，十個有八個第一句話也是這個。」 第三步：給予（Offer）。 「給我 30 秒講完為什麼我是打給你而不是打給別人，30 秒之後你覺得不相關直接掛掉，我不會回撥。」 差別在哪裡？普通業務員聽到拒絕，本能想證明自己不是垃圾電話。Jason Bay 的做法是：先讓對方知道你聽到他了，再讓他自己決定要不要繼續聽。承認情緒不是話術上的客套，是讓對方放下防衛的開關。 他在 podcast 中段直接示範：客戶說「我現在很忙」，他回「我聽起來真的吵到你了，那我長話短說——」然後客戶就停下來聽了。沒有任何技巧勝過「我聽到你了」這四個字。 「反向 pitch」：你猜我不在意 X，因為大部分跟你同位的人覺得 Y 比較重要 這招是 Jason Bay 最反直覺的工具。 一般業務員推銷的邏輯是：「我們有 ABC 三個亮點，您看哪個最吸引您？」推力。 反向 pitch 的邏輯倒過來：「我猜你大概不太在意保費省 5%，因為我打給跟你一樣是中小企業老闆的人，他們真正擔心的是員工出事的時候老闆會不會被告——這部分跟你比較相關嗎？」 差別在於：你不是把好處攤出來請對方挑，而是先用社會證明（其他跟他同位的人）幫他排除掉他不在意的事，再把焦點集中到你預判他真正在意的那一兩個點。心理上，這是把「推力」轉成「拉力」——對方會覺得「這個人懂我這位置的人在想什麼」，而不是「這個人在賣我東西」。 Jason Bay 在 Outbound Squad 的『Too Good To Ignore』方法論裡，把這個動作叫做 Provoke（挑釁）："Engage buyers with a strong point of view on their problem that compels action now." （用一個對他問題的強烈觀點切入，讓他現在就想動。）關鍵字是「強烈觀點」。不是你列三個選項請他挑，是你直接告訴他「我覺得你這位置的人，真正卡住的是 X，不是 Y」。錯了沒關係，他會糾正你；對了你就贏了——因為你展示了這個位置的人才有的洞察。 知道什麼時候主動退出：資格不符就 dis-qualify，別硬約 最後一個反直覺的點：Jason Bay 整集 podcast 撥了好幾通電話，連接率 30%，但只有 11% 真的轉成會議。剩下 19% 他做了一個很多業務員不敢做的決定——主動把客戶從名單裡刪掉。 他的原話是："Ruthlessly disqualify opportunities unworthy of our energy, time, and attention." （無情地把不值得我們花時間、精力、注意力的機會踢掉。）什麼叫不值得？在 podcast 裡他示範了三個訊號：對方完全沒辦法描述自己現在的處境（代表他根本沒在想這件事）、對方一直把你轉介給「我老婆會處理」（代表他不是決策者）、對方的時間預期跟你完全錯開（「我半年後再看」其實是「永遠不看」）。 這個框架對保險業務員特別有意義。我們常常被教「每一個名單都要追到底」，但 Jason Bay 的數據說的是相反的：當你願意把不對的客戶踢掉，剩下的時間你會花在真正可能成交的人身上，整體產能反而上升。 主動退出不是失敗，是判斷力。一個業務員的成熟度，不在於他能跟所有人都聊上五分鐘，在於他能在第二分鐘就誠實地說「您這個情況，現在可能還不適合我們的服務，我下次再聯絡您」——然後把那 28 分鐘留給下一個值得的人。📎 這集 30MPC《We Break Down 3 Real Cold Calls (And One Is Mine)》 是現場真實通話拆解，包含撥打、處理異議、資格判斷、即時微調話術。本文沒有覆蓋到的，是 Jason Bay 在連續快撥那段展示的「即時微調訊息」技巧——他打到第三通就完全捨棄前兩通的話術換新的角度切入。如果你每天打超過 20 通陌生電話，那段特別值得聽。另外 Jason Bay 的完整框架文件在 30MPC 的 Jason Bay 框架專頁可以下載，跟 Outbound Squad 官網的「Too Good To Ignore」方法論互相補充。

Insurity 2026 調查：消費者支持 AI 用在保險『翻倍成長』，但有一條線他們堅決不讓 AI 跨過——那條線，就是你這個業務員的護城河

Insurity 2026 調查：消費者支持 AI 用在保險『翻倍成長』，但有一條線他們堅決不讓 AI 跨過——那條線，就是你這個業務員的護城河

過去一年，保險業務員問我最多的問題大概就是：「AI 真的會取代我嗎？」 我以前都用「AI 不會取代你，但會用 AI 的人會取代你」這種話術回答。但現在我有更精準的答案了——而且這個答案不是哪個顧問講的，是 1,000 多位美國消費者親口畫的線。 Insurity 4/21 公布了 2026 年的 AI in Insurance 消費者報告。這份由 Wakefield Research 在 2026 年 2 月執行、訪問 1,000 多位美國成年人的調查，做了一件業界很少有人做的事：它沒有問業務員怕什麼，它問消費者願意把哪些事交給 AI、又有哪些事打死不讓 AI 碰。 結果非常清楚。清楚到我覺得每一個保險業務員都應該把這份報告印出來，貼在電腦螢幕旁邊。 Insurity 2026 報告：消費者支持 AI 翻倍成長，但「翻倍」之後還有一條更重要的界線 先講最容易被新聞標題拿去用的那一段。 2025 年，只有 20% 的美國消費者覺得「保險公司用 AI 改善服務」是好事；2026 年，這個數字翻倍到 39%。同時，「會因為保險公司公開使用 AI 而比較不想買」的比例，從去年的 44% 降到今年的 36%。 這份調查也顯示，84% 的美國消費者至少偶爾會用 AI 工具，27% 是每天用。 如果你只看到這裡，你會得到「AI 大勢已成、業務員快沒飯吃」這種媒體很愛寫的結論。 但 Insurity 報告真正值錢的，是後面那一段——當問卷問到「你願意讓 AI 替你做什麼？」時，數字突然出現了一條鋒利的分水嶺。 第一條界線：「資訊流」可以給 AI，但「決策流」要人來 把報告的數字攤開來看，消費者畫出的那條線會自己跳出來。 消費者願意讓 AI 做的事（接近一半的人都 OK）：46% 願意讓 AI 生成報價（quote） 39% 願意讓 AI 追蹤理賠進度（claim status） 38% 願意讓 AI 更新個人資料消費者拒絕讓 AI 做的事（大部分人都不要）：只有 22% 願意讓 AI 替自己提出理賠申請 只有 16% 願意讓 AI 替自己取消或續約保單 將近 50% 的人明確不信任 AI 做「理賠核准、詐欺判定、保單調整」這類決策 只有 33% 信任 AI 主導的保險決策看出規律了嗎？"Consumers have moved past the hype cycle. They are not impressed by the fact that insurers are using AI. They care about how it is being used." （消費者已經不在意「保險公司用了 AI」這件事本身了。他們在意的是 AI 被用來做什麼。）這是 Insurity 總裁 Jatin Atre 給 Insurance Business Magazine 的解讀。但更狠的話在後面："If AI is deployed simply to cut costs or automate decisions without explanation, trust will erode. If it is deployed to make underwriting smarter, claims faster, and interactions clearer, with real oversight behind it, trust grows." （如果 AI 只是被用來降低成本、在沒有人解釋的情況下自動做決定，信任會崩盤。如果 AI 是讓核保更聰明、理賠更快、互動更清楚，並且背後有真實的人在監督——信任會成長。）「real oversight」——真實的監督。這四個字是整份報告的關鍵字。 消費者要的不是 AI 滾出去，而是 AI 出現的時候，他們抬頭要看得到一個人。 為什麼是這條線？因為這是「責任能不能轉嫁」的線 這條 46% vs 16% 的鴻溝，看似是消費者的「直覺」，其實藏著一個極理性的判斷邏輯：這件事如果出錯了，誰要負責？報價錯了——重新報就好，沒有實質損失 追蹤理賠進度錯了——查一下就知道，損失很小 更新地址錯了——改回來就行這些是「資訊流」工作。AI 出錯，消費者承擔的代價很低。所以他們願意讓 AI 做。 但反過來：替我提出理賠申請出錯——我可能拿不到該拿的錢 替我取消保單出錯——我可能在出險的時候沒有保障 判定我的理賠不合格——這會直接影響我的人生 把我標記成詐欺——我未來保不到險這些是「決策流」工作。AI 出錯，消費者要承擔不可逆的後果。 而 AI 沒辦法承擔後果。AI 不會被告，AI 不會被吊照，AI 不會在客戶簽下取消保單之後接到他打來哭著問「為什麼那時候沒有人勸我」的電話。 只有人會。 而消費者在問卷上做的這個選擇，本質上是：「我願意把『可逆的事』交給 AI，但『不可逆的事』我要一個能負責的人陪我做。」 這跟我們之前寫過的 Andrew Lo 的觀點 完全是同一條邏輯——AI 沒有牙齒，咬不到責任，所以重大決策客戶不會放手給它。 三個你可以馬上開始做的調整 知道這條線之後，業務員的工作地圖其實會變得非常清楚。 把「資訊流」的工作全部打包給 AI（quote / status / FAQ） 做法： 不要再花時間做客戶其實想自己用 AI 解決的事。 如果客戶有 46% 都願意自己用 AI 報價，那你還在花一個下午幫客戶手動跑三家公司的條款比較表，這個時間是「業務員在幫 AI 打工」——你做了客戶覺得不需要你做的事，付出的時間沒有換到任何信任溢價。 把這些工作 AI 化、自動化、模板化。你的時間應該全部押在後面那 84% 不能交給 AI 的事情上。 把「決策時刻」變成你的主場（claim / cancel / renew） 做法： 主動標記出客戶人生中那些「不可逆」的瞬間，告訴他們你在那裡。 舉例對話（客戶寫 LINE 給你）：客戶：我最近用 ChatGPT 比了一下保費，發現有家公司便宜 12%，我在想要不要換。 一般業務員：「你不要換，我們家服務比較好。」（這是話術，客戶聽不進去） 重新框架後：「比保費這件事 AI 確實做得比我快也比我準。但你下一步要做的是『取消舊保單、買新保單』——這件事 16% 的人才會放心交給 AI，因為它是不可逆的。我們花 30 分鐘把這次轉換的風險過一遍，過完你想換我幫你換、你不想換我們就不動。可以嗎？」你不是在跟 AI 比「資訊處理速度」。你是在跟 AI 比「承擔後果的能力」。這是它跑不贏的賽道。 用「judgment」當你的計費單位，不要用「task」 做法： 重新檢視你給客戶開的帳單（不管是手續費、佣金、年費、顧問費），看看你是在賣「動作」還是在賣「判斷」。 如果你的價值主張長這樣——「我幫你比較三家公司的方案、整理好報表、提醒你續約日期」——那 Insurity 的報告告訴你，這 46%-39%-38% 的工作客戶很快就會自己用 AI 做完，不需要你。 如果你的價值主張長這樣——「客戶要決定要不要動保單的時候，我會花 30 分鐘把不可逆的後果過一遍；客戶被理賠卡關的時候，我會替他承擔『跟核保部門吵架』的情緒勞動；客戶被詐欺判定誤標的時候，我會走流程申訴到底」——那你賣的是「判斷 + 責任承擔」，這是 84% 的人都不會交給 AI 的工作。 這份 Insurity 調查最值錢的訊號其實是：消費者已經幫你把工作分類好了。 他們把報價、查詢、文書這些 AI 做得快又便宜的事，從你的工作清單上劃掉了。但他們同時把「替我做不可逆的決定時陪我」這件事，留下來，並且明確標註——「這個位置必須是人」。 你的工作不是去跟 AI 搶報價速度。你的工作是站好這個被消費者親手保留下來的位置。📎 想看 Insurity 完整的 18 題調查內容、各項任務的細部接受度、以及 Jatin Atre 對保險業 AI 部署的完整框架，可以讀 Insurity 官方新聞稿 和 Insurance Business Magazine 的拆解。原始報告還有一些這篇文章沒覆蓋到的數據——例如 26% 的消費者目前還沒形成意見（這群「未表態」族群是業務員下半年最該主動接觸的對象），以及 Insurity 對保險公司「該怎麼公開揭露 AI 使用」的具體建議，都很值得業務員自己讀一遍。

Citi Sky AI Avatar 上線：業務員的對話護城河剩下什麼

Citi Sky AI Avatar 上線：業務員的對話護城河剩下什麼

過去兩年，業務員看到的「AI 取代論」大多停在後台——AI 幫顧問寫筆記、整理 CRM、生成提案。客戶端那一面，銀行還是用 App、客服電話、和你的臉撐著。2026 年 4 月 22 日，這條防線出現第一個明顯的破口：花旗銀行旗下 Citi Wealth 在 Google Cloud Next 2026 大會發表 Citi Sky——一個用 Google DeepMind 即時 Avatar 技術打造的「AI 團隊成員」，今年夏天起向 Citigold（資產 20 萬美元以上）客戶分階段釋出，能用語音和影像跟客戶聊投資、提醒定存到期、推送市場觀點。這不是一個藏在 App 裡的聊天機器人——這是大型銀行第一次，讓 AI 直接走到客戶面前。 Andy Sieg 的定調：從「介面」到「智慧」，從「交易」到「結果」 Citi Wealth 主管 Andy Sieg 在發表會上的措辭很值得讀兩次："We believe Citi Sky will change the model of wealth management. For decades, managing your financial life meant navigating apps, calls, and meetings. With Citi Sky, you simply ask – and act." （我們相信 Citi Sky 會改變財富管理的模式。過去幾十年，管理你的財務人生意味著穿梭在 App、電話、和會議之間。有了 Citi Sky，你只要問——然後採取行動。）他接著補一句更直白的話："At the center is a universal question: 'Am I financially okay?' Citi Sky answers that in real time – bringing together insight and execution in a way that is simple and clear." （核心是一個普世的問題：『我財務上沒問題吧？』Citi Sky 即時回答這個問題——把洞察和執行用簡單清楚的方式合在一起。）這段話的訊號彈意義大過產品本身。過去業務員的價值論述是：「客戶有複雜的問題，需要一個真人顧問來回答。」Sieg 把這個論述拆掉了——他不否認問題複雜，他主張這些複雜問題的「即時解答」可以由 AI 處理。Google Cloud 執行長 Thomas Kurian 在同一篇 新聞稿 補了一句技術人視角的詮釋：「金融服務的未來，在於有能力把海量資料轉成對投資人有對話性、可行動的智慧。」 「對話性」三個字是重點。文字聊天機器人客戶用了五年也沒養出習慣；語音 + 影像 + 即時回應的 Avatar，是另一回事。 Citi Sky 已經攻下的四個對話場景：先承認 AI 做得到什麼 要思考業務員剩下什麼，得先誠實列出 AI 已經在客戶端做得到的事。從 Citi 官方資料 與 WealthManagement.com 的 4 月報導 拼起來，Citi Sky 第一階段就涵蓋這四種對話： 一、「我帳戶現在怎麼樣」型查詢。 客戶不用打開 App、不用記欄位在哪、不用聽客服語音選單。直接問「我現在帳戶總值多少、上個月配息多少、我在科技股的曝險有沒有超標」，Avatar 直接念給你聽。 二、「主動提醒型」事件。 Citi 特別點名「定存（CD）到期提醒」。這個場景過去是行員或業務員打電話給客戶 cross-sell 的黃金機會——「您這筆定存下個月到期，要不要看看我們的新產品？」現在 Avatar 會先把這通電話打掉。 三、「市場觀點傳遞」。 Citi Wealth 投資長辦公室（Chief Investment Office）的觀點，過去靠業務員 forward email、轉貼 LINE。現在 Avatar 直接把它端到客戶面前，而且是用對話的方式問「想聽我們怎麼看這次升息嗎？」。 四、「跨語言、跨時區、隨時待命」。 第一階段上線英文與西班牙文，未來擴展。對北美西語裔客群來說，這是一個業務員語言能力的直接替代品。Avatar 的另一個結構性優勢是「永遠在線」——客戶半夜睡不著想看一下投資組合，業務員不會接電話，Avatar 會。 把這四件事疊起來看：傳統業務員「我隨時都在、我幫你看市場、我提醒你續做」這幾條主打話術，2026 年下半年起，在 Citigold 客群基本失效。 AI Avatar 暫時做不到的三個對話：業務員該加倍投資的 20% Sieg 在新聞稿裡有一句話業務員應該裱框："It doesn't replace our advisors – it makes them more powerful, extending their reach and deepening their impact." （它不取代我們的顧問——它讓顧問更強大，延伸他們的觸角、加深他們的影響力。）他甚至公開承諾未來幾年「會繼續加聘顧問」。但仔細看，這句話的潛台詞是：被加聘的顧問，不會是處理上面那四種對話的人。AI 把例行對話吃掉，剩下的是越來越窄、但越來越值錢的 20%。這 20% 長什麼樣？拆三個場景。 場景一：「決定要不要做這件事」的對話（Decision Conversations） 做法： 不提供資訊，協助承擔決策的心理重量。 Avatar 可以告訴客戶「這支基金過去十年年化 8%、波動度 14%」，但它不會跟客戶一起承擔「現在五十五歲了，要不要把房子貸出去買投資型保單」這種決定。Citi 引用 eMarketer 的數據：只有 18% 的美國人「相信 AI 提供獨立的財務建議」。這不是因為 AI 不準，是因為決定本身需要一個會對你眨眼睛、會在你猶豫時沉默 30 秒、會在你決定後說「那我們就這樣做吧」的人。 對話範例：客戶：「我太太說退休基金已經夠了，但我還是想加碼科技股⋯⋯」 Avatar 會做的：拉出退休現金流模擬、列出加碼後的曝險變化。 業務員該做的：「等一下，你跟太太這個分歧已經多久了？這次加碼如果賠了，你回家怎麼跟她說？」第二種對話 Avatar 不會問，因為它不會替你扛婚姻關係的後果。 場景二：「人生轉折」的對話（Life Transition Conversations） 做法： 不解釋產品，陪客戶重新定義問題。 客戶剛被診斷出重大疾病、剛離婚、父母剛過世、兒子大學讀到一半說要休學創業。這些時刻客戶不需要「最佳化的資產配置建議」，他們需要一個有經驗的人坐在對面，幫他把混亂的訊號排成一個可以決策的次序。 Citi Sky 第一階段的功能 list 裡，沒有任何一條是「協助客戶處理人生重大事件」。這不是技術缺陷，是設計選擇——Avatar 處理「Am I financially okay?」這種封閉問題很強，處理「我接下來該怎麼活」這種開放問題很弱。 業務員該加倍投資的，是被客戶記得「我那時候快崩潰，他給我兩個小時聽我講話，然後告訴我先別動」的能力。一年只會發生兩次，但這兩次決定客戶會不會把你當一輩子的顧問。 場景三：「跨家庭、跨世代」的對話（Cross-Generational Conversations） 做法： 不對單一客戶最佳化，協調整個家庭系統。 Avatar 對一個帳戶說話。但財富管理真正的戰場是「客戶 + 配偶 + 父母 + 成年子女 + 家族信託受益人」這個網路。Sieg 強調 Citi Sky「整合洞察與執行」，但它整合的是資料層，不是關係層。 實際對話往往是：「客戶想把財產給女兒不給兒子，但要在不撕裂家庭的前提下完成。」這種對話需要業務員在三代人之間來回穿梭、知道誰跟誰最近吵架、誰在乎面子誰在乎錢、什麼話該由誰先說出口。Avatar 看資料看得懂，但它不會被邀請到家族年夜飯。 真正的訊號：業務員的單位時間正在被重新定價 Citi Sky 上線最值得咀嚼的不是技術，是經濟學含意。當例行對話的邊際成本趨近於零，業務員的每一分鐘工資只能來自那 20% AI 做不到的對話。換句話說，過去靠「服務量」（多少電話、多少拜訪、多少 KYC 表）建立的價值，正在崩。新的價值錨點是「這次對話是不是只有人能做」。 這也解釋為什麼 Sieg 一邊發表 AI Avatar、一邊承諾繼續加聘顧問——他不是在加聘做帳戶管理的人，他是在加聘做「決定、轉折、家族」三種對話的人。這兩者的薪資結構，未來會分裂。 當你的客戶下次去花旗存錢，跟他講話的不是你，是 Avatar——你不是被取代了，你是被升級了。問題只剩一個：你準備好做那 20% 的對話嗎？📎 想看 Citi Sky 完整功能規劃和 Andy Sieg 的長段訪談，可以讀 Citi 官方新聞稿 與 WealthManagement.com 的現場報導。Google Cloud 那邊則由 Thomas Kurian 親自背書，技術細節（Gemini Enterprise Agent Platform、DeepMind Live API 的延遲設計）都在 Google Cloud Press Corner 的同步稿 裡。如果你想理解這件事在「客戶信任 AI 的比例只有 18%」這個前提下為什麼仍然會跑起來，eMarketer 的策略分析 把銀行的算盤拆得最清楚——本文沒有複述他們對「品牌信任移轉」那段論證，值得單獨一讀。

Stephanie Bogan：你以為「客戶滿意了就會幫你轉介」是業績常識，Kitces 4 月新框架告訴你這是業務員卡關的最大幻覺

Stephanie Bogan：你以為「客戶滿意了就會幫你轉介」是業績常識，Kitces 4 月新框架告訴你這是業務員卡關的最大幻覺

如果你問十個保險業務員：「你最大的新案來源是哪裡？」九個會說「緣故與轉介紹」。 但如果再問下一句：「你有一套讓客戶轉介的『系統』嗎？」九個都會愣住——然後給你一個聽起來很漂亮、但其實很空的答案：「就是把客戶服務好，他自然會幫你介紹。」 這個答案聽起來像智慧，其實是業績卡關的最大幻覺。 Limitless Advisor 創辦人 Stephanie Bogan 跟 Kitces.com 的 Sydney Squires 在 2026 年 4 月共同發表的新文章 《3 Growth Strategies That Won't Plateau As The Firm Grows》，用一句話戳破了這個幻覺：轉介從來不是被動結果，是必須被工程化的系統。 Stephanie Bogan：管 36 位七位數事務所老闆的教練，與 Michael Kitces 一起發表這份新框架 Stephanie Bogan 不是一般的顧問教練。 她 24 歲創辦自己的第一家顧問公司 Quantivus，36 歲時以七位數金額把公司賣給 Genworth Financial 並進入該 Fortune 200 公司的高管團隊，後來轉任 United Capital 的訓練與客戶體驗資深副總，幫助該公司打造出一套被全美數千名顧問採用的全國性實務模型——這家公司後來被 Goldman Sachs 收購。 2014 年她退休搬到哥斯大黎加，現在每週工作約 25 小時，一邊經營一家七位數營收的教練公司 Limitless Advisor，一邊跟 Michael Kitces 共同主持 Limitless Leaders 計畫，今年（2026）的學員是 36 位七位數營收事務所的老闆。她也是 Kitces.com 的長期特約撰稿人，知名的客座專欄包括 《7 Pillars Of Running An Advisory Firm Like A Real Business》 與 《The Four M's Of Finding "Limitless" Success As A Solo Advisor》。 換句話說，這篇文章不是學者寫的理論，是一個「自己賣過、教過幾百個老闆怎麼把事務所從一個人撐到一個團隊」的實戰派，把她最常看到的卡關模式攤開來講。 「年輕人和高收入客戶最不會主動轉介你」——Bogan 揭穿被動轉介策略的崩塌時刻 文章最反直覺、也最值得業務員停下來想三分鐘的洞察是這個："Today's clients – especially those in younger and higher-income segments – are less likely to rely on referrals, and most firms lack a formal system to encourage them." （現在的客戶——尤其是年輕族群與高收入族群——比較不會仰賴轉介紹這件事；而多數事務所根本沒有一套正式的系統去鼓勵轉介。）讀到這句話，你應該倒抽一口氣。因為「年輕和高收入」剛好是每個業務員最想開發的客群。 為什麼這群人反而最不轉介？Bogan 在文章中的解釋是：他們的社交資本（social capital）更稀缺、更謹慎。簡單說，他們不會輕易把朋友介紹給一個服務商，因為一旦介紹失敗，他們自己會付出社交代價。年紀大、退休族群還會主動聊「我那個顧問很不錯」，但 35 歲的科技業 VP 不會——他怕推薦錯人讓自己看起來不專業。 這個發現直接把業務員多年來信奉的金科玉律打破：「服務好客戶，他自然會介紹我」這句話，只在你的客戶群是退休族群時成立。一旦你的客戶結構年輕化、高收入化（也就是你「升級客群」之後），這個被動策略就會悄悄停下來——而且你會以為是自己最近運氣不好，其實是你的成長引擎根本不在引擎位置上。 Bogan 在另一段點得更直白："Growth can't just live with the founder. You have to create a repeatable experience your whole team can deliver — one that naturally deepens relationships and sparks referrals." （成長不能只活在老闆一個人身上。你必須打造一套整個團隊都能交付的可重複體驗——這套體驗本身就會自然加深關係、引發轉介。）注意這裡的關鍵字：repeatable（可重複）、whole team can deliver（整個團隊都能執行）。轉介不是某一個有魅力的業務員的個人天賦，而是一套寫進 SOP 的工作流程。 「工程化倡議」四步驟：把感動服務拆成可重複的工作流程 Bogan 把這套讓轉介系統化的方法叫做 Engineering Advocacy（工程化倡議）。她的原文是："By deliberately engineering advocacy into the client experience – identifying client 'champions', mapping referral-ready moments, prompting naturally, and reinforcing behavior with gratitude – firms can transform referrals from a passive hope into an intentional, repeatable driver of growth." （透過刻意把『倡議』工程化進客戶體驗——辨識客戶『擁護者』、標註可被轉介的時刻、自然地提出請求、用感謝行為強化——事務所可以把轉介從被動期待轉變成有意圖、可重複的成長引擎。）這四個動詞拆開來看，每一步都是可執行的工作流程： 第一步，辨識客戶『擁護者』（Identify Champions）。 不是所有客戶都會幫你轉介。Bogan 的做法是從前 10% 到 15% 的客戶名單開始——這群人通常是已經主動表達過好感、主動跟你聯繫過、或是會在 LINE 群裡幫你說好話的人。把他們從「全部客戶」中切出來，他們才是你的轉介引擎。其他客戶服務好就好，但不要把開發轉介的力氣浪費在他們身上。 第二步，標註『可被轉介的時刻』（Map Referral-Ready Moments）。 這是整個框架最有殺傷力的一步。轉介的成敗不在於你「問了沒有」，而在於你「什麼時候問」。Bogan 的洞察是：客戶剛經歷一個「你幫他解決了真實問題」的時刻，就是他社交資本最願意外借的時刻——剛幫他完成一個複雜的稅務規劃、剛走完一個保單理賠、剛幫他做完一次資產配置調整。這些時刻的客戶心情處在「我真的覺得這個人有用」的高點，這時候提出轉介請求的接受度，遠遠高於你下次年度檢視冷場的那五分鐘。 第三步，自然地提出請求（Prompt Naturally）。 這一步最違反業務員的本能——大部分人是在「沒新案、業績卡了」的時候才硬擠出一句「對了，您身邊有沒有朋友也需要規劃？」這種話客戶聽得出來是業績壓力，反而會啟動防衛。Bogan 的版本是：在剛完成一件具體的事情之後，順著事情本身講——「這個稅務問題其實很多老闆都有，您身邊如果有遇到類似情況的，我很樂意花一個小時幫他釐清一下，不收錢。」這不是討業績，這是順手。 第四步，用感謝行為強化（Reinforce with Gratitude）。 Bogan 強調這一步要寫進 CRM 流程——不是「想到才感謝」，而是「轉介一次就觸發一次感謝動作」。可以是親手寫的感謝卡、可以是一份小禮物、可以是公開在年度感謝信裡點名。這一步的真正功能不是回禮，是訓練客戶的大腦：「轉介這個動作會被看見、被珍惜」——下一次他更願意轉介你。 三大不會卡關的成長策略：轉介、銷售流程、服務策略缺一不可 Engineering Advocacy 只是 Bogan 三大策略中的第一個。文章的完整框架是： 第一是轉介策略（Referral Strategy）——確保漏斗頂端持續有「溫度高、信任度高」的機會進來，靠的就是上面講的工程化倡議四步驟。 第二是銷售流程（Sales Process）。Bogan 指出大多數老闆級業務員都把銷售綁在自己身上——只有自己能成交。當公司想擴張時，這就是天花板。她的解法是把成交流程拆解成多步驟、結構化的流程，讓非老闆的業務員也能照表操課跑出穩定轉換率。對台灣業務員的啟發是：如果你想從個人通訊處長成為一個有業務團隊的單位，你的成交流程必須能脫離你的個人魅力存在。 第三是服務策略（Service Strategy）。服務的功能不只是讓客戶滿意——服務的真正功能是釋放出產能與利潤，讓你有空間去執行前面兩個策略。如果你每天 80% 的時間都在處理售後雜事，你根本沒時間去辨識擁護者、沒時間去標註可被轉介的時刻、沒時間去把感謝寫進 CRM。 三個策略要一起跑，缺一個都會卡關。Bogan 的洞察是：當這三根支柱同時運轉，成長就不再像「掙扎」，事務所本身就會變成成長引擎，不是業務員一個人在拉車。 對保險業務員來說，這套框架最值得內化的是把「轉介」這件事的心智模型從「人情世故」徹底切換成「工作流程」。緣故與轉介紹貢獻 80% 業績這件事不會變，但「靠運氣的轉介」跟「工程化的轉介」之間的業績差距，可能就是業務員年薪 200 萬跟 800 萬之間的距離。📎 完整文章發表在 Kitces.com，原文除了本篇拆解的 Engineering Advocacy 四步驟之外，還有更多關於「銷售流程如何脫離老闆」與「服務策略如何釋放產能」的具體操作建議，包括如何把多步驟成交流程拆解給初階業務員、以及如何設計分層服務模型讓事務所獲利率不被服務量稀釋。Stephanie Bogan 與 Sydney Squires 也在 Weekend Reading For Financial Planners (April 18-19, 2026) 中對這三大策略做了延伸討論，值得有空時整篇讀完。

你不是業務員，你是『機構的信任中介』——Edelman 2026 信任度調查揭露：57% 的人會因為一個信任的人，重新相信一家原本不信任的金融公司

你不是業務員，你是『機構的信任中介』——Edelman 2026 信任度調查揭露：57% 的人會因為一個信任的人，重新相信一家原本不信任的金融公司

如果你是保險業務員或理財顧問，你大概聽過這句話超過一百次：「公司品牌不夠響，我們很難跟客戶開口。」 Edelman 2026 全球信任度調查（2026 年 1 月發布）用 26 年的研究告訴你一件事：**這個邏輯是反的。**在信任崩盤的 2026 年，不是「機構的品牌」決定客戶要不要信任業務員，而是「業務員這個人」決定客戶要不要相信他背後的機構。 調查訪問了 28 個國家、超過 33,000 名受訪者，主題叫做「Retreat into Insularity」（信任退回小圈圈）。三個數字直接把「個人品牌」這題從選修變成必修：金融服務業整體信任度只剩 63%，比去年再掉 1%，是被調查的所有產業裡墊底的那群。 **44% 的人信任「財經網紅」（financial influencer）**知道該怎麼處理自己的錢。 在這 44% 裡，57% 的人說：如果一位他信任的財經網紅替一家他原本不信任的金融服務公司背書，他會重新考慮相信那家公司。換算下來，全市場大約有 25% 的人——四個人裡就有一個——是「個人可以替機構翻盤」的活體案例。這是一個業務員從來沒有過的定價權。 Richard Edelman：用 26 年信任度調查證明「人比機構可信」這件事 Edelman 公司是全球最大的公關集團之一，從 2001 年開始每年發布信任度調查報告，是業界拿來判讀「人們現在到底相信誰」的標準工具。CEO Richard Edelman 在 2026 年 1 月的官方部落格 Insularity—The Next Crisis of Trust 裡，把這幾年信任的崩塌軌跡濃縮成一句話："Over the past five years, we have seen a descent from fear to polarization to grievance and now to insularity." （過去五年，我們看到信任從恐懼一路滑落到極化，再到怨懟，現在則是退回封閉小圈圈。）「退回小圈圈」是這份報告的核心發現。當人們不再相信「外面的世界」，他們會把信任收攏到「我自己這一圈」：My CEO（我的老闆）：66% My fellow citizens（我的同胞）：64% My neighbors（我的鄰居）：64%而在另一端：信任「國家政府領導人」掉了 16 個百分點，信任「主流媒體」掉了 11 個百分點。同時，**70% 的受訪者表示他們不願意、或猶豫去信任一個跟自己價值觀不同的人。**將近七成的人覺得，制度性的領導者是在故意誤導他們。 這就是業務員的新世界：客戶不是不信任你，是不信任「機構」這個東西本身。 「信任退回小圈圈」框架：當機構失靈，個人就是新的可信邊界 Edelman 從這份數據導出的核心策略，叫做 Trust Brokering（信任中介）。Edelman Smithfield 給金融業的解讀很直接：當市場整體不信任機構（金融業 63% 的信任度，已經跟政府差不多），機構自己再花錢做廣告、發年報、辦記者會，邊際效益是負的。 唯一的解法是：透過「在某個小圈圈裡已經被信任」的個人，把信任搬運到機構身上。 這跟很多業務員的直覺剛好相反。多數人以為的劇本是這樣：「我代表 ○○ 人壽，這是一家上市公司，全台第三大⋯⋯所以你可以放心。」機構先建立信任，然後業務員去借用機構的信任。 但 2026 年的數據告訴你，這個劇本已經壞了。新的劇本是：「我是 ○○，我做這行 12 年，我幫過你同事 ABC、你大樓鄰居 DEF 處理過理賠⋯⋯。我現在合作的公司是 ○○ 人壽，我選他們是因為⋯⋯」**業務員先建立信任，然後業務員把信任借給機構。**那 57% 的人——你個人信用足夠好的時候，會替你身後的整家公司翻盤。 這也是為什麼 Richard Edelman 在報告裡反覆強調一個詞叫「My Employer（我的雇主）」。在所有機構類別裡，員工對「我的雇主」信任度最高，達 78%，比整體企業的 64% 多 14 分。員工是雇主的「人形端點」，對外承擔信任傳遞的責任。同樣的邏輯放回業務員身上：你就是那個機構的「人形端點」。 拆解三個槓桿：怎麼當客戶眼中的「信任中介」（Trust Broker） 槓桿一：把自己當「機構的人形端點」（Human Endpoint） 做法： 在跟客戶溝通時，停止用「我們公司」當主語，改用「我」當主語。 這不是話術問題，這是「信任傳遞方向」的問題。 舊版（機構優先，2018 年管用、2026 年不管用）：「我們 ○○ 人壽是台灣前三大壽險公司，理賠速度業界最快，所以我推薦這張保單給您⋯⋯」新版（個人優先，2026 年管用）：「我做這行 12 年，賣過大概 800 張保單。這張我自己幫太太買了，我會推給您是因為⋯⋯。我選 ○○ 人壽合作，是因為他們的理賠流程在我經手過的客戶裡，平均比 X 公司快兩週。」**關鍵差異：在第一個版本裡，機構在替你背書；在第二個版本裡，是你在替機構背書。**Edelman 的數據說，2026 年的客戶買的是後者。 槓桿二：用「我的客戶」取代「我的公司」做社會證明（Social Proof Replacement） 做法： 把「公司有 200 萬保戶」這種機構統計，全部翻譯成「我服務過的具體案例」。 Richard Edelman 在報告裡有一句話特別值得業務員背下來："Trust is increasingly concentrated among those closest to us." （信任正越來越集中在那些離我們最近的人身上。）「最近的人」是什麼意思？對客戶來說，「同公司的同事」比「上市公司董事長」近，「同社區的鄰居」比「百萬保戶」近，「跟我同年齡同收入的張先生」比「全台前三大壽險公司」近。 這代表你在介紹自己時，「我們公司有 X 萬保戶」這種數字基本上是廢話。但「我手上現在有 47 個跟您同產業的客戶，去年其中 3 位申請過理賠，我可以講一下他們的經驗」這種句子，會直接打中那 57% 的人。 具體可以怎麼做？ 對話範例： 客戶：「○○ 人壽，我沒聽過耶。」 舊版回應：「○○ 人壽是 1962 年成立的，台灣第八大⋯⋯」（機構先背書，然後你才有資格出場） 新版回應：「對，他們不是路上看板會出現的那種。我會選他們合作，是因為我前年有個客戶——一個 38 歲的工程師，跟您年紀差不多——突然中風，他在 ○○ 那邊申請失能扶助，從送件到第一筆款項入帳花了 16 天。我經手過六、七家公司的同類型理賠，這個速度是前段班。所以您聽過或沒聽過不重要，我聽過，而且我自己用過。」 第二個版本裡，機構的可信度，是從業務員身上「滲透」過去的。 槓桿三：找出那 7 個會替你「向他的小圈圈傳信任」的客戶（Insularity Multipliers） 做法： 不要追求「廣度」（讓全市場知道你），追求「深度」（讓某幾個小圈圈完全信任你）。 Edelman 的「退回小圈圈」框架最殘酷的一個推論是：廣告失效了，但「圈內人說」沒失效，而且效果反而更強。 70% 的人不信任跟自己不同的人，反過來說也成立——他們對「跟自己同一圈」的人，信任度是不成比例地高。 這意味著你不需要 100 個客戶都當你的免費業務，你需要的是 7 個處在不同小圈圈核心位置的客戶：一個科技業中階主管，他的小圈圈是工程師同事 一個診所醫師，她的小圈圈是同期醫學院同學 一個某大樓委員會主委，他的小圈圈是整棟住戶 一個學校家長會委員，她的小圈圈是同學家長 ⋯⋯對這 7 個人，你提供的服務密度要高到不合理——主動回報、提早預警、無償諮詢。讓他們在自己的小圈圈裡，遇到「保險／理財」這個話題時，第一個跳出來的名字就是你。 這不是「請客戶幫你介紹」這麼業務化的動作。Edelman 數據說的是，他們會自然而然地推薦你，因為在他們的圈子裡，他們就是「那個懂這件事的人」，而你是他們唯一信任過的「金融側」窗口。 那 57% 的數字，就是這樣一個一個小圈圈展開的。📎 想看完整脈絡，可以直接讀 Edelman 2026 Trust Barometer 官方主頁，裡面有 28 國的分國數據、信任崩盤的五年軌跡圖，以及「我的雇主」為什麼變成最重要的信任機構這個更大的命題。Richard Edelman 自己寫的 Insularity—The Next Crisis of Trust 是值得讀的版本，他從「恐懼 → 極化 → 怨懟 → 退回小圈圈」的時序講起，比新聞稿更有層次。如果你想看更具體的金融業切角，BClear 的解讀把 2024 年英國金融促銷被監管下架近兩萬則（年增 97.5%）的背景一起放進來，解釋了為什麼「機構說話」在 2026 年的可信度只會繼續探底。

保險業務員的下一個對手不是同業：Sequoia 押 4200 萬美金給 AI 經紀人 WithCoverage，已搶走 700 家美國公司

保險業務員的下一個對手不是同業：Sequoia 押 4200 萬美金給 AI 經紀人 WithCoverage，已搶走 700 家美國公司

3 月初，Sequoia 倫敦辦公室合夥人 Julien Bek 在自家網站貼出一篇 《Services: The New Software》。一句話的核心主張：「下一個 1 兆美金的公司，會是一家『偽裝成服務業』的軟體公司。」這篇文章在 X 上拿到接近 300 萬次瀏覽，Fortune 在 4 月 21 日專文放大後，徹底成為矽谷這個月最被反覆討論的論點之一。 對所有靠中介費吃飯的人——保險經紀、房仲、財務顧問、會計師、律師——這篇文章值得花一個小時逐字讀。因為它不是預測 AI 會幫你做什麼，而是在跟你的客戶解釋：你那一行的整個商業模式，可以被替換成什麼樣子。 Julien Bek 的「Services is the New Software」：為什麼 6 倍的市場是新獵物 Bek 的論點建立在一個經濟結構上的觀察：每花一美金在軟體，企業就要花六美金在人力服務。"For every dollar spent on software, six are spent on services." （每花一美元在軟體，就花六美元在服務上。）過去二十年，矽谷把巨大的價值灌進那「一」美金的軟體市場——從 SaaS 到雲端到 LLM API。但那六美金的服務市場，因為勞動成本太高、利潤被人力吃掉，過去 VC 不會真的去碰。 Bek 的判斷是：AI 把交付服務的邊際成本砍到接近零，這六倍的市場第一次變成「可被軟體公司吞下」的獵物。所以下一個兆美金公司不會賣訂閱、不會賣 token，會直接賣「客戶原本花錢請人做的那件事」——但用一小群人加上一堆 AI 去交付。"The next $1T company will be a software company masquerading as a services firm." （下一個一兆美金公司，會是一家偽裝成服務業的軟體公司。）這句話的關鍵字是「masquerading as」。從財務報表上看，這家公司會被歸類為服務業；但骨子裡的成本結構、毛利率、規模化方式，全部是軟體公司的玩法。 Copilot 賣工具，Autopilot 賣工作：兩種 AI 公司的本質差別 Bek 的第二個重要切割，是把 AI 公司分成兩種："A copilot sells the tool. An autopilot sells the work." （Copilot 賣的是工具。Autopilot 賣的是工作本身。）Copilot 模式：你還是請了一個律師、一個經紀人、一個顧問，但他們現在配備了 AI 工具，效率變高。客戶付的還是專業人士的工資，AI 幫專業人士節省時間，價值大部分留在那個專業人士身上。 Autopilot 模式：客戶付錢給一家公司，這家公司直接交付完成的成果——可能是一份談判完的合約、一個重新組好的保單、一份財報，過程中誰用 AI、誰是人類，客戶不在乎。價值留在公司本身，不留在某個專業人士身上。 Bek 認為 2025 年最快成長的 AI 公司多半是 Copilot；2026 年的競爭主軸會切換到 Autopilot。原因很現實：Copilot 的天花板就是它服務的那個專業人士的薪水，而 Autopilot 直接吃掉整個職位的預算。 Intelligence vs Judgement：哪些工作最先會被 Autopilot 吃掉 Bek 在文章裡又給了一個更有用的工具：把工作切成「智力（intelligence）」和「判斷力（judgement）」兩個維度。"Writing code is mostly intelligence. Knowing what to build next is judgement." （寫程式主要靠智力。知道下一個要做什麼，靠的是判斷力。）智力型工作有相對清楚的對錯——寫程式、做數學、查法條、比對保單條款。判斷力型工作沒有標準答案——要不要 push 客戶現在簽、這個案子值不值得接、客戶心裡真正擔心的是什麼。 Bek 給 AI-native 新創畫的甜蜜點很具體：已經被外包出去的工作 + 智力含量重 + 判斷力含量輕。 「已經被外包出去」很重要——因為這意味客戶心理上已經接受「我自己不做、付錢請別人做」。剩下的問題只是：付錢給誰、用什麼形式付。 「智力重判斷輕」也很重要——這是 AI 目前真正打得贏的場景。律師閱讀一千頁併購文件找風險點？AI 強。律師判斷這次合併該不該做？AI 弱。 把保險經紀的工作攤開來看就會冷汗。傳統經紀人 80% 的時間做的是：閱讀保單條款、比較不同保險公司的方案、跑詢價、整理風險清單、跟核保溝通。這些幾乎都是「智力重、判斷輕」的工作，還已經是被外包出去的。剩下 20% 真正需要判斷力的——客戶到底擔心什麼、什麼樣的保障結構符合他這階段的人生風險——其實才是 broker 的真正壁壘。 問題是現在很多經紀人連那 20% 都沒在做。 WithCoverage 拆解：當 broker 被換成「扁平費 + AI 政策掃描」會發生什麼 Bek 文章裡最具體的案例就是 WithCoverage。這家公司今年 1 月 14 日剛拿到 Sequoia 跟 Khosla 共同領投的 $42M B 輪。創辦人是 Opendoor 共同創辦人 JD Ross 跟前 Compound 早期成員 Max Brenner。 Ross 在 X 上的自介寫得很直白：「我上一家公司取代了房仲。今天我這家公司 WithCoverage 拿了 4,200 萬美金，要取代保險經紀人。」 WithCoverage 的商業模式有三個改變： 第一，計費方式從佣金改成扁平費。 傳統 broker 拿保費的百分比，所以 broker 的利益跟客戶相反——保費越高、broker 賺越多。WithCoverage 直接收一筆透明的服務費，跟保費脫鉤。 第二，用 AI 做政策掃描。 AI 引擎會自動讀完保單，找出條款裡的陷阱、保障缺口、跟市場標準不一致的地方，然後丟到幾十家保險公司之間做競標，最後給客戶一份逐條的風險拆解。 第三，人類專家負責真正需要判斷力的部分。 Bek 在 Fortune 的訪談裡用一個數字描述這件事的槓桿："[A customer] paid $100 for a service, but you offer them the same service for $80, but you can still do it at a high gross margin because you're using a lot of AI to deliver that service." （客戶原本付 100 美金買一個服務，你只收他 80 美金，但因為大部分交付靠 AI，你還能維持很高的毛利。）效果是什麼？根據 The Insurer 跟 Crowdfund Insider 的報導，WithCoverage 已經服務超過 700 家美國公司，包含 GoPuff、Eight Sleep、Blank Street、Hungryroot、Thirty Madison。其中 Hungryroot 一年省下 30 萬美金，Thirty Madison 省下 20 萬美金以上。Bek 給的形容更殘酷：「每個 WithCoverage 的人類專家，能服務的公司是傳統 broker 的 10 倍。」 讓我們把這個 10 倍翻譯成台灣業務員聽得懂的版本：你今天能服務 80 個客戶，明天 AI 加一個業務助理可以服務 800 個。如果這 800 個客戶的服務品質跟你那 80 個一樣好，甚至更好——你的客戶為什麼要繼續用 8 倍的價格找你？ 不是所有 broker 都會被取代：Bek 自己沒講出來的反作用力 Fortune 在文章後段也誠實列出這個論點的幾個破口： 第一，AI 推論成本還在漲，毛利不一定能撐。第二，企業客戶的 GTM（get-to-market）成本沒有解決——說服一家公司換掉用了十年的保險經紀，靠的是信任，不是 AI 比較會找條款漏洞。第三，受監管行業的客戶關係沒辦法在內部化，例如稅務、財務審計，法規本身就要求外部第三方。 最後這一點特別重要。在台灣，很多保險、財務、會計的業務環節，「責任歸屬」是綁在某個自然人身上的——你必須有一個有牌照的真人簽名負責。AI 公司目前還沒辦法承擔這個責任。這是台灣中介人最後一條護城河。 但護城河跟價值不能畫等號。如果你的價值停留在「我是有牌照的人，所以你必須透過我簽」，那你就是個收件中心；只要 AI 公司願意找一個牌照人來蓋章，你就被取代了。 如果你的價值是「我真的懂這個客戶、我真的在幫他想長期問題、我真的能在他結婚生子換工作的時候第一時間調整他的保障結構」——那這篇文章對你是利多。因為 WithCoverage 模式正好幫你把「找漏洞、跑詢價、整理表格」這些低判斷力的雜事自動化掉，讓你終於有時間做你最值錢的那 20%。 Bek 的論點往極端推：再過幾年，市面上只會剩兩種收費方式被客戶接受。一種是 Autopilot 公司，用六分之一的成本交付完成的工作成果。另一種是判斷力的提供者，價格更高、人數更少、但客戶願意付——因為那個判斷力是 AI 給不了的。 中間那個夾層——只是把表格從一個地方搬到另一個地方的「中介人」——會被擠掉。Sequoia 已經押了 4,200 萬美金在這個論點上。問題不是它會不會發生，是發生在你客戶頭上的時候，你正在做的是哪一邊的工作。📎 想看 Bek 完整的論點，可以直接讀 Sequoia 原文，他在文章裡點名了 20 多家 AI 原生新創（Harper、Rillet、Anterior、Crosby、Lawhive 等），並用一張矩陣圖把每家公司放在 Intelligence-Judgement 的座標上，能看到這個論點具體被押在哪些垂直行業。Fortune 的那篇報導額外整理了反方意見，包含 AI 推論成本、enterprise GTM、客戶關係慣性等幾個論點還沒解決的破口，值得對照著看。

客戶用便宜 AI 比保單，吃虧 12% 卻覺得『一樣公平』：Anthropic 最新實驗，揭開保險業務員 2026 的新破口

客戶用便宜 AI 比保單，吃虧 12% 卻覺得『一樣公平』：Anthropic 最新實驗，揭開保險業務員 2026 的新破口

過去幾個月，我們在 Finfo Insights 連續寫了好幾篇關於「客戶開始用 AI 幫自己做財務決策」的文章——Princeton 的研究發現 61% 的人會被 AI 暗中引導；Insurify 變成了 ChatGPT 第一個保險通路；HubSpot 實測 證實 AI 引擎引用的不是你的 Facebook；Ezra Group 則直接點名「全方位顧問」是話術，因為客戶把報稅單丟進 ChatGPT 90 秒就拿到答案了。 這一連串的訊號都在說同一件事：客戶會用 AI 來幫自己做決定。 但 2026 年 4 月 24 日，Anthropic 官方部落格丟出的「Project Deal」實驗報告把這個討論推到了下一層——問題不在「客戶會不會用 AI」，而在「客戶用的是哪一支 AI、那支 AI 會讓他在哪裡吃虧、而他自己根本不知道」。 Anthropic 的 Project Deal：69 個員工、186 筆交易，AI 自己談、自己成交 2025 年 12 月，Anthropic 在自家舊金山辦公室開了一個內部的 Slack 二手市場——但這個市場有個怪規則：全程禁止人類介入。 每一位員工授權自己的 Claude 代理人去逛市場、聯繫對方的代理人、出價、還價、成交。每人帳戶有 $100 美元的預算（換成等值的 gift card 結算），唯一的人類動作只有一個：在實驗開始前接受 Claude 的「採訪」，告訴它你想賣什麼、想買什麼。 一週後的數字：69 個 AI 代理人 超過 500 件商品上架 成交 186 筆交易 總交易額略超過 $4,000 美元 單品中位數 $12，平均 $20.05這部分不算意外。Anthropic 用一句話形容：「we were struck by how well Project Deal worked」（我們對 Project Deal 運作得這麼好感到驚訝）。AI 代理人會主動發現匹配機會、會用自然語言談判、會折衷、會成交。其中一個員工的代理人甚至幫主人約成了一場「遛狗約會」——後來真人和狗真的依約出現。 但實驗真正可怕的部分，是 Anthropic 同步跑的對照組。 「隱形不平等」（Invisible Inequality）：用 Haiku 的人多花 12%，卻給 4.06 的公平評分 Anthropic 同時跑了四個平行的市場版本：Run A 和 Run D：所有人都用 Claude Opus 4.5（當時的旗艦模型） Run B 和 Run C：每個人有 50/50 的機率被分配到 Opus 4.5 或 Claude Haiku 4.5（最小、最便宜的模型）員工不知道自己被分到哪一組。實驗結束、收完問卷之後，才告訴大家哪個 Run 是「真的」會結算的。 結果（根據 the-decoder 的整理）：同一件商品 用 Opus 賣 用 Haiku 賣一顆實驗室培育紅寶石 $65 $35一台壞掉的折疊腳踏車 $65 $38跨 161 件被多次成交的商品平均下來：賣方用 Opus 比用 Haiku 多賺 $2.68／件 買方用 Opus 比用 Haiku 少花 $2.45／件 用 Opus 的人平均多成交 2.07 筆換算下來，用便宜模型的那一邊，每件交易大約多花了 12%。在一個總值 $4,000 美元的小市場裡，這已經是好幾百塊的差距。 但這還不是最詭異的地方。 最詭異的是 Anthropic 在事後問所有參與者：「你覺得自己這週的交易公平嗎？」（1–7 分制）用 Opus 的人：4.05 分 用 Haiku 的人：4.06 分"Participants with Haiku agents rated the fairness of their deals almost the same as Opus users: 4.06 versus 4.05 on the fairness scale." （用 Haiku 代理人的參與者，給自己交易的公平性評分幾乎和 Opus 使用者一樣：4.06 對 4.05。）吃虧的人完全沒意識到自己吃虧。Anthropic 把這個現象命名為 「invisible inequality」（隱形不平等），並在報告中寫了一段值得每個業務員逐字讀一次的警告："The policy and legal frameworks around AI models that transact on our behalf simply don't exist yet." （目前還沒有任何政策或法律框架，在規範替我們做交易的 AI 模型。）這句話在 2026 年的金融與保險業，份量比看起來還重。因為當客戶開始用 AI 比較顧問、比較產品、比較條款的時候，他用的那一支 AI——是 ChatGPT 的免費版？Plus？Perplexity？Claude？某家券商埋在 App 裡的「智能助理」？——會直接決定他被推薦什麼、被略過什麼、被勸住什麼。而他不會知道。他甚至會給這個過程打 4.06 分。 三個業務員必須開始問的問題（取代「客戶懂不懂 AI」） 過去兩年大家在問「客戶懂不懂 AI」、「業務員會不會用 AI」。Project Deal 的數據在說：這兩個問題已經過時了。 下一階段真正重要的問題只有三個。 第一個問題：客戶用的是哪一支 AI？（Model Tiering） 做法： 在第一次接觸或回訪時，自然地問一句：「你最近做這類功課的時候，習慣用哪個 AI 工具？」 過去你問客戶「你都看哪一台財經節目？」是為了知道他被誰影響。現在，這個問題的 2026 年版本是「你都用哪一支 AI 做功課？」 差別在於——電視台只有那幾家，但 AI 模型背後的層級差距，比 CNBC 和地方台還大。一個用 Perplexity Pro 的客戶、一個用 ChatGPT Plus 的客戶、一個用免費版 Gemini 的客戶——你面對的，是三個拿到不同情報的人。 實際對話可能是這樣：你：「最近很多客戶會先丟一些問題給 AI 再來找我聊，我滿好奇的，您平常用哪一個？」 客戶：「ChatGPT 啊，免費的那個。」 你：「了解。那我等下回答的時候，會特別跟您說明 AI 通常會漏掉的那幾塊，因為免費版的資料截止到去年某個月，最近這半年的法規變動它接不到。」你沒有貶低 AI，你給自己一個合法的位置：「補資訊缺口的人」。 第二個問題：那支 AI 會在哪裡漏看？（Blind Spot Mapping） 做法： 對每一支主流 AI 工具，建立你自己的「漏看地圖」——它的訓練截止日是什麼時候、它對你產業的哪些術語會搞錯、它會推薦什麼給沒有專業背景的人。 Project Deal 給我們的最重要訊號是：AI 的劣勢不是隨機的，是系統性的。Haiku 不是「有時候賣便宜」，它是穩定地比 Opus 賣便宜——所以「壞掉的折疊腳踏車」這種利基商品差距最大（$38 vs. $65，差 71%）。 這套邏輯搬到金融保險：免費 AI 對「主流產品比較」做得不錯，但對冷門商品、稅務優化、跨境結構、年金 vs. ETF 的長期模擬、保單條款的灰色地帶——它會給出「看起來合理、但不夠細」的答案。客戶不會知道，因為他打開 ChatGPT 之前，根本不知道要問什麼。 你的工作從「賣產品」變成「畫出他自己看不見的地圖」。 第三個問題：你能把「補上 AI 漏看的」變成新賣點嗎？（Insight Arbitrage） 做法： 不要再強調「我比 AI 強」，要強調「我看到 AI 沒看到的那一塊」。 Anthropic 在報告最後寫了一句很微妙的話：用 Haiku 的人「objectively」拿到比較差的條件，但「subjectively」覺得很公平。這個落差，就是 2026 年業務員真正的市場機會。 因為客戶不會自己發現這個落差。他會以為 AI 給他的就是最好的。除非——有人幫他把「對照組」攤開來。 你的開場白可以變成：「您剛剛用 ChatGPT 查到的這個年金方案，數字本身沒錯。但有兩件事它一定不會主動講：第一是 [具體的稅務細節]，第二是 [具體的解約條款]。我們等下花十分鐘把這兩塊看一下，如果看完您覺得 AI 給的版本還是更好，那我支持您買 AI 推薦的那個。」這個姿態做對的時候很強。因為你不是在跟 AI 競爭，你是在跟「客戶以為自己已經研究完了」競爭——而那個 4.06 分，就是你的破口。Project Deal 的 187 筆交易只是一場為期一週、總額 $4,000 美元的辦公室實驗。但它揭開的是一個更大的問題：當每個人都在用 AI 替自己做決定，用錯 AI 的代價不會以「我覺得吃虧」的形式出現——它會以「我覺得很公平」的形式靜悄悄地累積。 對保險與金融業務員來說，這個訊號比任何一份「AI 會不會取代你」的報告都實在。AI 不是你的對手，AI 的等級差距才是你的市場——而且這個市場正在快速放大。📎 Anthropic 在原始報告裡還公開了完整的實驗方法、survey 題目和模型 prompt，包括他們嘗試讓 Claude 扮演「氣急敗壞的牛仔」式的強硬談判者（結論：人格設定對成交價幾乎沒有統計顯著影響）、員工指示自己的代理人「買禮物送 Claude」最後 AI 真的買了 19 顆乒乓球的趣事，還有一段針對 jailbreaking、prompt injection、和「AI 代理人經濟可能複製或加劇現有貧富差距」的政策建議。如果你的客戶開始用 AI 比較顧問，那篇原文值得逐字讀一次。TechCrunch 和 The Decoder 對「隱形不平等」的延伸討論也補了不少 Anthropic 自己沒明說的應用場景。

客戶丟報稅單給 ChatGPT 90 秒就解約 $500B 顧問——保險業務員的『全方位服務』承諾，AI 正在一張一張攤牌：Ezra Group 三個觸發點工作法

客戶丟報稅單給 ChatGPT 90 秒就解約 $500B 顧問——保險業務員的『全方位服務』承諾，AI 正在一張一張攤牌：Ezra Group 三個觸發點工作法

Craig Iskowitz：他不是反 AI，他是反「被動」 Ezra Group 創辦人兼 CEO Craig Iskowitz 是美國財富管理科技圈最直白的觀察者之一。他經營的 WealthTech Today 多年追蹤 RIA（註冊投資顧問）和經紀商在科技採用上的進展，對這個產業有種近乎殘酷的同理心——他知道顧問每天面對什麼，但他更知道顧問逃避了什麼。 2026 年 4 月 16 日，他發表了一篇標題挑釁的文章：《The Holistic Advisor Was Always the Pitch. AI Just Called the Bluff.》（「全方位顧問」從來只是個提案話術，AI 只是把這手牌攤開）。文章開頭就丟出一個讓整個 RIA 圈倒抽一口氣的故事。 $500B RIA 的真實故事：90 秒解約，五個系統從來沒講過話 一家管理超過 5,000 億美元資產的 RIA，被一位客戶解約。理由是什麼？ 這位客戶想知道：把家從紐澤西搬到佛羅里達，在稅務上划不划算？他先打給他的顧問。對方拒絕做這個分析，理由是「合規與責任考量」。客戶沒生氣，他做了 2026 年最自然的事——把他的報稅單上傳到 ChatGPT。"ChatGPT delivered the answer in 90 seconds." （ChatGPT 在 90 秒內給出了答案。）不只是答案。是一份完整的決策建議，包含跨州稅務影響、Homestead Exemption 的差異、社會安全金的處理方式。客戶看完後，最終決定留在紐澤西——但他開除了那家 RIA。 Iskowitz 點出真正的問題不在 ChatGPT。問題在於：這家 RIA 內部明明就有所有需要的資料——稅務團隊有報稅單，財務規劃團隊有現金流模型，估值團隊有不動產數據。但這三個團隊用三套不同的系統，從來沒有講過話。"The data existed. It just lived in five different silos that had never met each other." （資料是存在的，只是被鎖在五個從來沒見過彼此的儲存槽裡。）「全方位顧問（holistic advisor）」這個用了三十年的招牌，被 ChatGPT 在 90 秒內戳穿。 「全方位顧問」的真相：63% 用 AI，但只有 10% 真的整合 這個故事最讓人不舒服的地方，是它不是孤例。Charles Schwab 在 2026 年 1 月公布的 RIA & AI Research Study（訪問 533 家 RIA），給出兩個矛盾的數字：63% 的 RIA 已經在用 AI（比 2023 年的 30% 翻倍） 但只有約 10% 把 AI 真正整合進業務策略剩下的人在做什麼？做會議筆記、寫郵件草稿、偶爾用 ChatGPT 查個資料。Iskowitz 把這種狀態叫做「孤立的實驗」（isolated experiments）——AI 變成個別員工的小工具，沒有改變整個事務所怎麼服務客戶。 更刺眼的是 Betterment 2025 年的另一個調查數字：65% 的顧問擔心客戶轉向生成式 AI。但根據 Schwab 的數據，多數人擔心歸擔心，工作流程還是十年前那一套。 Trigger-based 工作流程：從等客戶來電，到主動掃描人生事件 Iskowitz 全文真正的價值，是他把問題重新框架。他說："AI is not the threat. Reactive workflow is the threat. AI just makes the gap visible." （AI 不是威脅。被動式的工作流程才是威脅。AI 只是把這個裂縫照亮了。）他主張顧問應該轉向 trigger-based proactive workflow（基於觸發點的主動工作流程）——讓系統 24/7 掃描客戶資料，當特定條件出現時，主動推送一份顧問可以審核、可以加上人味的建議草案。 這個方法論的核心邏輯只有一句：你不該等客戶想到問題才回應，你該在客戶還沒意識到問題之前就出現。 下面三個觸發點，是 Iskowitz 在文章裡明確點名、也是顧問最容易立刻檢測自己的場景。 觸發點一：報稅季的「動態掃描」（Tax-Filing Trigger Scan） 做法： 每年客戶交完報稅資料，不是把 PDF 存檔，而是把它當成一份「年度健診報告」掃描一次。 Iskowitz 給的具體例子是「房貸利息扣除額」。當客戶的報稅單顯示房貸利息有顯著變化（提前還款、再融資、購入第二房），這就是一個「我該打電話給你」的觸發點，不是等客戶下次年度檢視才提。 對話現場大概是這樣：顧問（主動致電）：「Henry，我看了一下你今年的稅表，房貸利息扣除這項比去年少了快一半。你是去年提前還了一部分嗎？這對你的現金流意味著什麼，我覺得我們可以聊聊⋯⋯」客戶會怎麼想？「他真的有在看我的東西。」這是 ChatGPT 永遠做不到的——因為 ChatGPT 不會在客戶還沒問之前就主動敲門。 觸發點二：股票歸屬日的「集中度風險預警」（Equity Vesting Concentration Alert） 做法： 客戶任職科技業、有 RSU 或股票選擇權，每次歸屬日（vesting date）前自動觸發一次「集中度分析」。 Iskowitz 舉的場景是矽谷高管。當員工股票一次釋出、佔總資產比例突破某個門檻（例如 20%），系統應該自動產出一份分析：建議是否分批出售、稅務影響、是否需要 10b5-1 計畫。"When equity compensation vests, the conversation shouldn't start with 'do you want to sell?' It should start with 'here's what your concentration looks like, and here are three paths.'" （當股票歸屬時，對話不該是「你要賣嗎？」。應該是「這是你目前的集中度狀況，我們有三條路可以走。」）差別在哪裡？前者把決策丟回給客戶（他當然會去問 ChatGPT）；後者把選項擺在桌上，讓客戶感覺到「我的顧問已經幫我想過了」。 觸發點三：人生事件的「跨系統訊號」（Life-Event Signal Across Systems） 做法： 結婚、生子、換工作、離婚、購屋、退休——這些訊號通常分散在 CRM、保單系統、稅務系統、銀行對帳單。建立一套機制讓任何一個系統感應到這些訊號時，自動觸發跨部門的「重新規劃」對話。 這正是 $500B RIA 故事的核心。客戶要搬家——這是巨大的人生事件——但他的顧問只看到「合規風險」，看不到「重新規劃機會」。 Iskowitz 說真正分得清楚的事務所，會在客戶剛開始討論搬家的那一刻，就同步啟動：稅務模型重跑、保險州際調整、不動產規劃文件複審、社會安全金最佳化。這不是 AI 做的，是「AI 幫人類做」——AI 把訊號從五個系統裡撈出來，人類顧問來決定該怎麼跟客戶談。 旅行社活下來的那 25%，做了什麼？ Iskowitz 在文章末尾用了一個讓人冷汗的比喻。網路在 2000-2010 那十年間，淘汰了大約 75% 的旅行社。但活下來的 25% 不是抗拒科技的人——他們是把科技用來處理複雜任務、做高度客製化的人。"Travel agents had a decade. Advisors have about 18 months." （旅行社當年有十年的調整時間。顧問現在大概只有 18 個月。）這 18 個月不是用來「導入 AI 工具」的，是用來重新設計工作流程的。Iskowitz 列出活下來的事務所共同的四個特徵：明確的觀點與利基定位、把個人風格做成護城河、紮實的營運能力、真正整合稅務／保險／規劃／投資的服務。 注意他沒有把「使用最先進的 AI」放在第一條。因為 AI 從來不是答案。「願不願意主動」才是。 自我檢測：你最後一次主動聯絡客戶，是因為什麼觸發點？ 讀完這篇文章，最值得問自己的一個問題不是「我有沒有用 AI」，而是： 「我最近一次主動打給客戶——不是固定追保、不是年度檢視、不是季度報告——是因為我看到了什麼觸發點？」是他的孩子今年要上大學？ 是他公司股票歸屬日快到了？ 是他剛換工作，退休帳戶該轉移？ 是他媽媽過世，遺產規劃要重做？ 還是⋯⋯你想不到任何一次？如果你想不到，這就是 Iskowitz 全文最殘酷的那段話想戳穿的：你說自己是「全方位顧問」三十年了，但你的工作流程從來沒支撐過這個承諾。 ChatGPT 沒有讓客戶變聰明。它只是讓客戶第一次有機會親眼看到——「原來我的顧問可以做這件事，但他從來沒做。」📎 Craig Iskowitz 的原文 《The Holistic Advisor Was Always the Pitch. AI Just Called the Bluff.》 還有不少細節這篇沒有覆蓋到，包括他對 Salesforce / Wealthbox 等 CRM 平台即將被 AI 重塑的觀察、Vestmark 等 AI 助理產品的整合趨勢，以及他對「客戶情報究竟住在誰的平台上」這個被嚴重忽略的策略問題的警告。如果你正在思考事務所未來三年的科技路線圖，建議搭配 Schwab 的 2026 RIA & AI Research Study 一起讀，那份報告有完整的同業基準與分階段採用框架。

他們不是不要顧問，只是要不一樣的顧問：CFA Institute 六國調查 2,400 位下一代富人，拆解三個服務姿態的升級

他們不是不要顧問，只是要不一樣的顧問：CFA Institute 六國調查 2,400 位下一代富人，拆解三個服務姿態的升級

有個迷思在業界流傳了很多年：「下一代年輕人都用 App、用 robo-advisor 自己搞定，他們根本不會想要理財顧問。」 這個說法在 2026 年 3 月被 CFA Institute 一份研究徹底打臉。 CFA Institute：橫跨六國、2,400 位下一代富人的第一手證據 CFA Institute 在 2026 年 3 月 23 日發布的〈Next-Gen Investors: A Guide for Wealth Managers & Financial Advisers〉調查了美國、英國、加拿大、印度、新加坡、阿拉伯聯合大公國六個市場的 2,400 多位 mass-affluent 到 VHNW（超高淨值）的 Gen Z 與千禧世代投資人。結論是："Wealthy Gen Z and millennial investors are not turning away from professional advice, but they are redefining it." （富有的 Gen Z 與千禧世代並沒有離開專業建議，他們只是在重新定義它。）這句話出自該報告的資深研究員 Genevieve Hayman 博士。報告的資深研究主管 Rhodri Preece 則把這個轉變形容為「從根本上重塑私人財富管理」。 為什麼這份報告值得所有理財、保險、財富管理從業者放在桌邊讀兩遍？因為它精準量化了一件過去十年大家都「隱約感覺到但講不清楚」的事：下一代客戶沒有在流失，他們只是正在用完全不同的方式出現。 關鍵數字：90% 付費，但錢付到哪裡變了 幾個讓人重新思考客戶畫像的數字：超過 90% 的受訪年輕富人正在付費使用某種形式的理財建議（人類顧問、robo-advisor、會計師、律師皆算）。 近 70% 有付費顧問的人，每個月至少跟顧問互動一次以上。 58% 的千禧世代透過投顧公司、財富管理機構或家族辦公室接觸付費專業人士。 43% 的 Gen Z 只使用 robo-advisor（不碰人類顧問）。 約三分之一 的受訪者用過生成式 AI 學理財。 但即便如此，人類顧問仍然是最被信任的資訊來源（the single-most-trusted source）。這幾個數字放在一起，一個畫面就出來了：他們不是不要顧問，而是把「顧問」這個角色的定義徹底改寫——從「一個每季打電話給我講市場的人」變成「一個我可以隨時打字問、會用數據回我、還願意跟我一起做決定的人」。 下一代要的三個服務姿態升級 報告的精華不在數字，而在它直接點出了下一代客戶真正要的三件事。這也是這篇文章真正的重點。 一、從「教育者」變成「即時解讀者」（FOMO Contextualization） 做法： 當客戶帶著一個你沒聽過的新資產（meme coin、tokenized real estate、某個 YouTuber 推的 AI ETF）來問你，你的第一句話不是「這很危險別碰」，而是「我來幫你拆解它在你整體配置裡扮演什麼角色」。 報告裡最尖銳的一個發現是：55% 的年輕富人承認自己做過「FOMO 投資決策」，特別集中在加密貨幣這類新興資產。 這個 55% 不是要你嘲笑他們衝動，而是要你意識到一件事：下一代客戶的資訊環境，已經不是「他們不懂所以要教他們」的環境，而是「他們每天被 30 個新資訊砸，分不清哪個該認真、哪個該無視」的環境。 報告的建議很直接——顧問要能「contextualize new developments and be a strategic, forward-looking partner, balancing innovation with prudent advice」（替新發展提供脈絡，扮演前瞻的戰略夥伴，在創新與審慎之間取得平衡）。 翻譯成白話就是：他不需要你告訴他 Bitcoin 是什麼，他可以問 ChatGPT。他需要你告訴他「以你現在的整體資產配置、三年內想買房的目標、還有老婆懷孕的狀況，這個該不該進、進多少、進了之後下一步該注意什麼」。 這就是從「教育者」變成「即時解讀者」。教育者解釋事物「是什麼」，解讀者解釋事物「對這個人在這個時間點的意義」。前者的價值被 AI 吃掉了，後者只會越來越貴。 二、從「說服者」變成「協作規劃者」（Collaborative Hybrid Models） 做法： 你不再是站在白板前面講兩小時然後推一張保單的老師，你是跟客戶一起打開 Google Doc 邊聊邊改財務藍圖的 co-pilot。 報告的原文："They expect active participation in financial planning and want collaborative, hybrid advice models that combine human expertise with technology-enabled personalization." （他們期待主動參與財務規劃，並且想要協作式的混合建議模式——結合人類專業與科技賦予的個人化。）這裡的關鍵字是「active participation」。老一代的客戶願意把錢交出來說「你幫我看著辦」；下一代客戶要的是「我們一起看著辦」。 為什麼？因為他們從 18 歲就在 Robinhood 跟 Wealthfront 上看自己的組合每天上下跳，他們對「看不見的黑盒子」有天然的排斥。如果你的服務模式還是「給我一個月時間我回來跟你報告」，他們第三次追蹤沒結果就走了。 協作規劃者做的事情很具體：會議不再是「我來報告你來聽」，而是共享一個即時儀表板邊看邊討論。 在做資產配置決策之前，先問「你對這個方向的感覺是什麼」而不是「你的風險承受度分數是多少」。 承認自己不知道的事情，並跟客戶一起查、一起問 AI、一起找答案——這反而建立信任，而不是削弱權威。三、從「面對面專屬」變成「混合數位體驗」（Digital-First Engagement） 做法： 客戶今天晚上 11 點在 LINE 傳給你「我剛看到一個新聞，要不要賣？」，你能在 30 分鐘內回一個有憑有據的判斷。 「近 70% 的年輕顧問客戶每月至少互動一次」這個數字很容易被誤讀。它不是在說「他們愛開會」，而是在說——他們把顧問關係當成一種「持續的數位對話」在經營，而不是「一年兩次的正式會面」。 報告指出下一代要的溝通模式：影片會議、訊息、App、即時儀表板。重點不在用什麼工具，而在「回應速度 + 數位可存取性」已經變成服務的基本面。 這裡有一個有趣的伴隨發現：下一代對「信任」的定義也變了。 過去的信任建立在人情、同業介紹、打過的幾場高爾夫。CFA Institute 的研究發現，下一代衡量一個顧問是否可信，看的是績效指標、專業認證、資料安全、費用透明——而不只是「他這個人感覺很暖」。 這個轉變對從業者有一個隱藏的好消息：如果你的專業扎實、CFA 或 CFP 考過了、系統跑得乾淨、費用說得清楚，你其實不用再辛苦地靠「陪吃飯」去經營信任。你只要把這些東西做出來並且讓客戶看得見，他們就會買單。 為什麼這份報告現在特別重要 因為「財富大交棒」（Great Wealth Transfer）的數字越來越嚇人。Cerulli Associates 預估從現在到 2045 年，光美國就有 84 兆美元的財富轉移；CFA Institute 這份報告裡的印度受訪者，超過 95% 預期自己會繼承財富，85% 會在未來十年內拿到。 這意味著：如果你現在手上一個案子裡的主要客戶是父母那輩，而你對他們的子女用的還是同一套服務模式（年度報表 + 節慶問候 + 偶爾約喝茶），你正在賠上一個已經算在你帳上、但即將易手的客戶關係。 CFA Institute 的 Preece 說這群下一代「從根本上重塑私人財富管理」，這句話聽起來像產業報告的客套話，其實很嚇人——它的意思是，你現在服務父母的方式，有很高的機率在他們的子女接手後被直接換掉。而下一代換掉你不會通知你，他們只是不回訊息、不約開會、然後在某個週末把資金轉到另一個顧問那裡。 這份報告其實是一份很貴的「提前通知」。它告訴你下一代客戶不是在拒絕服務，他們只是在等一個願意用新姿態服務他們的人。📎 這篇拆的是 CFA Institute 整份報告裡最有戰略意義的三個服務姿態升級，但原始報告還有更多可以挖的東西：六國（美、英、加、印度、新加坡、UAE）的國別差異（印度的繼承預期遠高於其他國家）、不同資產級距（mass affluent vs VHNW）的行為分歧、以及下一代對 ESG、加密、alternative assets 的具體配置偏好。如果你有實際在服務跨境客戶、或是想更精準掌握某個特定市場的下一代畫像，值得去讀完整報告：Next-Gen Investors: A Guide for Wealth Managers & Financial Advisers。

你的客戶明明很喜歡你，為什麼還是成交不了？Gong 分析 180 萬筆交易：單線接觸是最危險的預警訊號

你的客戶明明很喜歡你，為什麼還是成交不了？Gong 分析 180 萬筆交易：單線接觸是最危險的預警訊號

客戶對你很客氣，每次約都準時出現，茶也倒了、笑也笑了，但案子就是拖。你心裡想：「他就是那個拍板的人，我跟他談得這麼熟，成交只是時間問題。」 這個判斷，可能正是案子停下來的原因。 Gong 資深內容研究總監 Dan Morgese 在 2025 年 4 月發表的一份報告裡，把這個現象講得很直白：如果一個非小額、非交易型的案子從頭到尾只有一個窗口，這本身就是風險訊號。 Dan Morgese：單線接觸不是「還沒擴大」，是「已經在漏水」 Gong Labs 分析了 2024 年完成的 180 萬筆 B2B 新業務機會。他們把「有幾位客戶端人員參與」和「最後是否成交」放在一起看，得出一個反直覺的結論：有 3 人以上接觸的交易，成交率是單線接觸的 2.4 倍 企業級（Enterprise）案件，這個倍數拉到 3.1 倍 5 萬美元以上的案子，多線接觸讓勝率 提升 130% 成交的案子，賣方團隊人數比失敗的案子 多 67% 大型策略型案件，平均有 17 位 客戶端人員參與Dan Morgese 的原話是這樣的："Single-threaded deals should be an immediate red flag that your deal is at risk." （單線接觸的案子，應該立刻被視為案子有風險的警訊。）這句話翻成業務員的日常語言就是：當你對一個客戶的印象是「他很喜歡我、我們關係很好」，但你畫不出這個案子裡還有哪些人在影響決定——你的案子已經在漏水，只是你還沒看到地板濕。 Pavilion 和 Ebsta 在 2025 年發布的 GTM Benchmarks 報告分析了 65.5 萬筆機會，得出一個互相印證的結論：決策者在銷售流程的前兩個階段就主動參與，勝率上升 55%。頂尖業務花大量時間「擴大接觸面」，不是因為他們愛社交，是因為他們知道單線接觸等於把案子壓在一個人的心情上。 為什麼單線接觸反而危險？因為你讓客戶一個人扛 業務員的直覺是「找對的那個人談」——這個人最有權力、最懂、最認識我。但從客戶的角度，當他變成唯一跟你對話的人，他要扛三件事：把你的說明翻譯給家人、夥伴、同事聽 承擔說服他們的情緒成本 如果決策後果不好，他要獨自負責這三件事加起來，讓他的最理性選擇是「拖」。拖不是因為他不喜歡你的方案，是因為獨自拍板的心理成本太高。 多線接觸的價值，不是「多賣給幾個人」，是把決策的重量分散到好幾個人身上。當太太、成年子女、會計師都在同一個房間裡聽過你的說明，他們彼此之間會自動開始討論，你的客戶不再需要獨自當傳話筒，拍板對他來說就從「孤獨的風險」變成「大家都同意的共識」。 多線接觸框架：擴大參與者，但比人數更重要的是「順序」 大部分業務員聽到「多線接觸」的第一反應是「好，我下次多約幾個人」。結果做錯了會更慘——這就是 Gong 另一組數據揭露的：時機比人數更關鍵。 Dan Morgese 在另一篇專門談高層接觸的分析裡提到：一開始就把客戶公司的高層（或自己公司的主管）拉進來，勝率 下降 6% 但如果在第三次接觸才讓高層登場，勝率 上升 5%一前一後，是 11 個百分點的差距。原因是：第一次見面就帶高層，客戶會覺得「你是來施壓的」；但如果你先跟一個信得過的窗口（champion）建立問題共識，第三次才讓高層出現幫忙確認，客戶會覺得「你們很重視我」。 同樣的邏輯可以套用到任何高權威角色——律師、會計師、醫師、資深顧問。時機對了，他們是加分項；時機錯了，他們變成壓力。 技巧一：先找 Champion，再擴大場面（Champion-First Sequencing） 做法： 第一次見面不要硬拉一群人，先找到那個「願意在你不在場時替你說話」的人。 Dan Morgese 提到識別 Champion 的幾個問題：「如果這個方案要推下去，誰會是最懷疑的人？」 「除了這件事，你們現在還有什麼事在搶你的時間？」 「如果我們下個月沒談成，最可能的原因會是什麼？」願意認真回答這三題的人，就是你的 Champion。他不是「比較喜歡你的那個」，是「願意跟你說真話的那個」。 套在保險/理財場景就是：與其追著先生問「你老婆會不會反對？」，不如直接問他：「如果這份規劃我們今天決定做下去，你老婆最可能從哪個角度挑戰你？」他回答得出細節，你才有真的 Champion。回答不出來，代表他其實也沒把握。 技巧二：幫 Champion 寫好邀請訊息（Ghostwrite the Invite） 做法： 不要丟一句「方便約你太太/爸爸/合夥人一起聊嗎？」給客戶自己去想辦法。你幫他把邀請訊息打好，讓他複製貼上就能發。 Dan Morgese 直接點出這個做法的心理邏輯：你請 Champion 幫忙的事情，每多一個步驟，他完成的機率就掉一半。 錯誤示範：「王先生，要不要下次把嫂子也約出來一起聊？我覺得她會有興趣。」正確示範：「王先生，我幫你草擬了一段訊息，你看看合不合適： 『老婆，我今天跟顧問聊了我們之前討論過的那個退休規劃，他提到有幾個跟你有關的選項。禮拜六下午他要來家裡再講一次，你也一起聽，我們兩個一起決定。』 你覺得可以的話，就轉發給她。不方便的話我們再調整。」第二種讓 Champion 動的門檻，從「想出一段話」降到「按轉發」。 技巧三：把第一次多人會議設計成「問題對焦」而不是「產品說明」（Problem Alignment Over Product Demo） 做法： 多人第一次同框時，不要重新講一次產品。先讓大家對「問題」達成共識。 Dan Morgese 給的原則是：在集體場合，主動邀請不同意見浮出來。 多人會議最糟的版本是：你對著四個人重講一次給 Champion 聽過的內容，其他人禮貌地點頭，回家各自消化後開始發簡訊互相抱怨。正確的版本是這樣開場：「今天請大家來，不是要我再講一次規劃細節——那些王先生會再跟你們說。我更想聽的是：你們每個人看這件事，最擔心的部分是什麼？如果等一下有人講出來的擔心跟其他人不一樣，那是好事，我們今天就是要把這些都攤開來談。」這段開場做對了兩件事：一是把「意見不同」正常化，讓太太敢講真心話，而不是在你面前假裝同意、回家再反悔；二是讓 Champion 變成「主持人」，而不是你的「翻譯官」——因為翻譯做久了會翻錯，主持做久了反而會幫你守案子。 從「找對的人談」改成「設計對的順序」 多線接觸的重點從來不是「人愈多愈好」，是你有沒有設計過這個案子裡每個人出現的順序。 單線接觸的案子會漏水，因為你把所有賭注壓在一個人的心情、記憶力、和說服他身邊人的意願上。多線接觸的案子會成交，因為每個人都聽過你親口說的版本，彼此之間的討論從「A 轉述給 B 聽」變成「A 和 B 一起回想那天顧問講的那句話」。 這兩種對話的品質，差一個訂單。📎 Gong 的完整報告還拆解了「AI 如何協助銷售員做 stakeholder mapping」、「為什麼頂尖業務比其他人多產出 77% 的收入」、以及「sales engineer 在哪個階段進場可以把勝率再往上推 30%」。Pavilion 和 Ebsta 的 2025 GTM Benchmarks 則有更細的行業別數據和決策者參與度分層分析。如果你想把這套方法做到底，這兩份原始資料值得花一個週末讀完。

MIT 教授 Andrew Lo：AI 已經比你懂得多，但它不會因為建議錯誤而坐牢——你真正的護城河是『法律責任』

MIT 教授 Andrew Lo：AI 已經比你懂得多，但它不會因為建議錯誤而坐牢——你真正的護城河是『法律責任』

Andrew Lo：你的護城河不是「人情味」，是「出事時會被抓去關」 Andrew Lo 是麻省理工學院史隆管理學院（MIT Sloan）的金融學講座教授，也是 MIT 金融工程實驗室（Laboratory for Financial Engineering）的主任。他跟研究生 Jillian Ross 正在研究一個很尷尬的問題：一個每天處理 ChatGPT 投資諮詢的 AI，能不能真的「取代」理財顧問？ 2026 年 4 月 6 日，他在 CNBC 的一篇報導 中給了一個讓整個理財顧問產業都該貼在牆上的答案。他沒有說「AI 不夠聰明」、「AI 缺乏同理心」、「AI 不懂人性」——這些都是已經被講爛的安慰話。他講的是一個更冷、更結構性的觀察："The problem that we have to solve is not whether AI has enough expertise. The answer right now is, clearly, AI has the expertise. What they don't have is that fiduciary duty. They don't have the ability to suffer consequences if they make a mistake to the same degree that a human advisor does." （我們要解決的問題，不是 AI 夠不夠專業。答案很清楚——AI 已經具備了專業。AI 缺的是信賴義務。它不會像人類顧問那樣，為了犯錯而承擔同等的後果。）Lo 的整個框架可以濃縮成一個字：teeth（牙齒）。他說，「把客戶利益放在自己前面」這句理財業每個人都在講的話，如果沒有法律責任撐腰，就是「沒有牙齒」的口號。 「信賴義務缺口」框架：專業 vs. 後果的不對稱 要理解 Lo 的邏輯，要先區分兩件事：knowledge（知識）和 accountability（後果承擔）。 AI 的知識是可以無限複製的。一個 LLM 讀完了全世界的金融教科書、CFP 考題、SEC 判例，它的「專業儲量」在技術上已經超過任何一個單一顧問。這件事不必爭辯，Lo 自己就承認了。 但後果不能被訓練、不能被複製、不能被模擬。一個人類顧問如果違反信賴義務，他會面對什麼？SEC 或 FINRA 的行政處分 客戶提起的民事求償 嚴重時的刑事起訴 吊照，職業生涯結束 房子被拍賣、家人被連累這些後果在 Lo 眼中不是「副作用」，而是信賴義務真正有效的原因。"Putting client interests first has no teeth without responsibility or legal liability." （「以客戶利益為先」這句話，如果沒有責任承擔和法律責任在後面，根本沒有牙齒。）一個 AI 聊天機器人給了錯誤建議，它的「後果」是什麼？它不會被吊照、不會被監禁、不會失去家人、連電都不會停。就算 OpenAI 被告到破產，那個 GPT-5 版本的模型還是存在、還是在跑。它和你的損失之間，沒有一條承擔鏈。 這就是 Lo 講的「信賴義務缺口」（fiduciary gap）。而這個缺口，不是產品改版、也不是 prompt engineering 可以填補的——它是一個法律結構問題。 三個從「信賴義務缺口」推導出來的業務定位 1. 把「後果承擔」做成你產品的第一頁（Accountability as a Product） 做法： 不要再用「我有 15 年經驗」、「我很用心」當作差異化。把你的法律責任具體化、寫出來，讓客戶看到。 很多顧問談差異化時，講的都是軟性的東西——「我會聽你說話」、「我了解你的家庭」、「我有熱情」。這些 AI 都能模擬，而且越來越逼真。Lo 的框架告訴你，真正不能被 AI 模擬的是：你有東西可以被拿走，它沒有。 試著在客戶第一次會談時這樣開場：「我想先告訴你一件 AI 不會告訴你的事。今天我給你的每一個建議，如果被證明是為了我自己的佣金而犧牲你的利益，我會面對金管會的調查、民事賠償，嚴重一點我會失去執照、失去這個工作。我所有的建議後面，都有我的職業生涯在擔保。你在 ChatGPT 上問到的任何建議，背後沒有人承擔這種責任。」這段話不是銷售話術，是把法律結構翻譯給客戶聽。它比任何「我很專業」都更具體、更不可被複製。 2. 幕後用 AI、幕前做人：Schwab 研究揭露的「10% 整合鴻溝」 做法： 把 AI 當成你無形的副手，但絕對不要讓客戶以為他們在跟 AI 互動。 2026 年 1 月 Schwab Advisor Services 發布的 2026 RIA & AI Research Study（訪問 533 位美國註冊投資顧問）揭露了一個很有意思的現象：63% 的獨立顧問已經在用 AI，但只有 10% 真正把它整合進業務策略。剩下的 53% 在做什麼？記筆記、草擬 email、整理會議紀錄。 Lo 的框架告訴我們這不是「整合不足」，而是一種正確的本能直覺。如果你把 AI 推到客戶面前，說「這是我用來分析你資產配置的工具」，你等於在幫 AI 跟你搶位置——客戶很快就會想：「那我自己用 ChatGPT 不就好了？」 正確的分工是：後台（AI 的戰場）：資料整理、歷史案例檢索、稅務試算、草擬報告、準備會議摘要、回覆例行信件 前台（你的戰場）：判斷、建議、承擔、在客戶面前說出「我建議你這樣做，因為我為這個建議負責」AI 越強，客戶越需要一個「人」來把 AI 的輸出翻譯成可以被追究的承諾。這個翻譯過程，就是你的收費合理性。 3. 對年長客戶，你的「存在」本身就是服務 做法： 不要把時間浪費在教 70 歲客戶用 AI，把時間花在成為他們「不需要用 AI」的原因。 Cerulli Associates 2026 Q1 《U.S. Retail Investor Edition》 報告揭露了一個會讓很多年輕顧問驚訝的數據：50 歲以下富裕投資人：60% 以上對 AI 理財感到安心 50–59 歲：42% 70 歲以上：只有 16%整體來說，只有 38% 的富裕投資人覺得 AI 理財服務讓他們安心——而且這個數字跟 2024 年的 39% 相比幾乎沒動。 換句話說，人對 AI 理財的不信任，不是「時間會解決的問題」。它是一個跟年齡、資產規模、風險敏感度強相關的結構性偏好。 Cerulli 的研究分析師 John McKenna 特別點出："If AI is to play a role in their business operations, advisors would do well to disclose where it is used, how clients' sensitive information will be protected, and how it enhances, rather than detracts from, the advisor-client relationship." （如果 AI 要在業務運作中扮演角色，顧問最好明確揭露 AI 用在哪裡、客戶敏感資訊怎麼被保護、以及 AI 是如何「強化」而不是「削弱」顧問跟客戶的關係。）對 70 歲以上、擁有退休金、房產、保險、繼承問題的高資產客戶來說，他們要的不是「更有效率的建議」，是一個會為這個建議負責的人。他們付你的錢，買的不只是專業，是承擔。 這是為什麼 Lo 跟他的共同研究者 Jillian Ross 目前在做的事情這麼重要——他們嘗試用 RAG（檢索增強生成）技術，把過去所有金融訴訟的判例訓練進 AI，想看看能不能用技術重建出一個「模擬的信賴義務」。研究還在早期階段，結果是：ChatGPT 4.0 表現「相對公平」，但其他模型吸收了網路資料裡的偏見（特別是性別偏見）。 Lo 自己也承認，在政策沒有同步改變之前——也就是，在監管機構沒有給 AI 建議加上法律後果之前——「我們不會走到可以把這些決定完全交給 AI 的那一天」。 信賴義務不會貶值，反而會升值 很多顧問現在的焦慮是：AI 會不會讓我的專業被稀釋？Lo 的框架給了一個反直覺的答案：AI 越強，信賴義務越值錢。 想像一個世界，AI 可以在三秒內給出一份比你更詳細的退休規劃建議。在這個世界裡，客戶最需要的不是「另一份建議」，而是一個會為這份建議的後果站出來的人。這個人的稀缺性，不會因為 AI 變強而降低——反而會因為「不負責任的免費建議」變得氾濫而變得更稀缺。 這就是為什麼 Lo 的結論不是「AI 會取代顧問」，也不是「顧問永遠不會被取代」。他的結論更精準： AI 把專業變成了 commodity，但把信賴義務變成了 premium。 你的工作不是跟 AI 比誰懂得多——那場比賽你注定會輸。你的工作是讓客戶清楚看到，你的建議後面有什麼 AI 永遠不會有的東西：一個可以被追究、可以被處罰、可以被告上法庭的『你』。 這聽起來很沈重。但在一個人人都能免費拿到「80 分建議」的時代，一個願意為建議負責的人，比任何時候都更值錢。📎 Andrew Lo 在 CNBC 的這篇訪談只是冰山一角。如果你想看他跟 Jillian Ross 完整的研究方法（包括他們怎麼用 RAG 把金融訴訟判例訓練進 AI、ChatGPT 4.0 跟其他模型在「公平性」上的差距、以及他們為什麼認為政府必須修法才能讓 AI 具備真正的信賴義務），建議直接讀 MIT Sloan 的完整訪談。想看 Schwab 研究裡「10% 真正整合 AI 的顧問」到底在做什麼用例，以及 2026 年 AI Summits 的議程，可以到 Schwab Advisor AI in Action 2026 專頁 看全貌。而 Cerulli 的年齡分層數據跟合規建議，原始新聞稿 有完整的圖表。

為什麼最會賣的人反而最不「做自己」？Pulitzer 獎作家 Charles Duhigg 的「反直覺」溝通論：真誠是誤區，「對頻」才是功力

為什麼最會賣的人反而最不「做自己」？Pulitzer 獎作家 Charles Duhigg 的「反直覺」溝通論：真誠是誤區，「對頻」才是功力

業務訓練最常見的一句話是「做你自己（be authentic）」。聽起來沒錯，但如果做自己就能成交，為什麼有人講到客戶眼睛發亮，有人講到自己口乾舌燥、對方還在滑手機？ 2026 年 4 月 16 日，Pulitzer 獎得主、《為什麼我們這樣生活，那樣工作？》作者 Charles Duhigg 在 My First Million 第 815 集 上了 Sam Parr 的節目。這集從頭到尾只談一件事：你以為的「真誠」，其實是你沒學會判斷「對方現在在進行哪一種對話」。這個論點在節目 33 分 15 秒的段落裡，Duhigg 直接把它命名為「a case against authenticity」——一個反對真誠至上的案例。 Charles Duhigg：研究了十年「習慣」，又花四年拆解「溝通」的 Pulitzer 記者 Duhigg 是《紐約時報》記者出身，2013 年帶隊以 Apple 與 Foxconn 的調查報導拿下 Pulitzer 獎。那次報導他打了 900 通冷電話，才找到 20 到 30 個願意受訪的前員工——這段經歷後來變成他研究「為什麼有些人講話讓人想掛電話，有些人講話讓人願意敞開」的起點。 他的第一本暢銷書《The Power of Habit》在台灣翻成《為什麼我們這樣生活，那樣工作？》，賣了超過三百萬本。2024 年他推出第三本書 Supercommunicators，台版《為什麼我們這樣對話，那樣生活？》2025 年 4 月由大塊文化出版。這本書做的事很單純：把「會溝通的人到底在做什麼」這件玄學，用神經科學、腦造影研究、CIA 招募間諜的真實案例，一層一層拆開。 MFM 這集是書出版兩年後的延伸討論，Duhigg 把研究濃縮成業務場景可以直接用的判斷模型。 「三種對話」的辨識力：你跟客戶不是在講同一件事，所以連不上 Duhigg 的核心主張是：任何一次對話，其實是三種對話之一，或是三種的混合。"Whenever we speak, we're actually participating in one of three conversations: practical (What's this really about?), emotional (How do we feel?), and social (Who are we?)." （我們每次說話時，其實都在進行三種對話中的其中一種：實用型——「這到底是在談什麼？」；情緒型——「我們感覺如何？」；社交型——「我們是誰？」）這句話聽起來很學術，但套進業務場景就非常具體：實用對話：客戶問「這個方案幾年期？IRR 多少？」——他要的是數字和比較。 情緒對話：客戶說「我其實最近在想退休的事情⋯⋯」——他要的是被聽見，不是試算表。 社交對話：客戶說「我認識的幾個朋友都是跟誰誰誰規劃的⋯⋯」——他談的是身份認同、自己屬於哪個圈子。Duhigg 在節目裡反覆強調：如果對方在進行情緒對話，你用實用對話回應，對話就斷了。這不是技巧問題，是認知問題——你根本沒意識到他換頻道了。 他引用的神經科學研究叫做 neural entrainment（神經耦合）：當兩個人真正對上頻，呼吸頻率會同步、心跳會接近、瞳孔會同樣放大，腦內的活動區域也會越來越像。連上之後，人才真的會相信你「懂」他。這不是比喻，是可以在 fMRI 上看到的生理現象。 為什麼「做自己」是最糟糕的建議：Duhigg 的「反真誠論」 節目 33 分 15 秒，Duhigg 講了一段讓 Sam Parr 當場停下來追問的話——「a case against authenticity」。 他的論點大致是這樣：業務員被教育要「真誠」「做自己」，結果變成不管客戶在情緒對話還是社交對話，自己永遠停在實用對話（講產品、講條件、講數字）。這不是真誠，這是懶得觀察。 真正厲害的溝通者做的是反過來——他們會主動偵測對方此刻在哪一種對話，然後把自己調到相同的頻率。Duhigg 把這叫做 matching principle（對頻原則）。 這不是表演，也不是「見人說人話」那種油滑。而是一種認知紀律：在你開口之前，先問自己一個問題——「對方現在要的是答案、是同理、還是認同？」 Duhigg 在節目裡拿 Donald Trump 當案例（28 分 12 秒）。他說 Trump 在競選場合是一個極端熟練的 supercommunicator——不是因為他講的內容多準確，而是因為他幾乎永遠精確地匹配群眾當下的情緒頻率。群眾想要憤怒，他就憤怒；群眾想要戲謔，他就戲謔。這個觀察跟你喜不喜歡 Trump 無關，Duhigg 要指出的是：對頻的能力本身就是一種可被複製的技術，而且它跟「真誠」是兩回事。 三個可以今天就用的判斷題：在開口前先問自己 Duhigg 在節目裡給了幾個具體的辨識方式。業務場景最關鍵的是這三個： 第一，聽對方最後一句話的「動詞類型」。 如果客戶說「我在『想』⋯⋯」「我『覺得』⋯⋯」「我『擔心』⋯⋯」——這些都是情緒動詞，他進入了情緒對話。此時你如果立刻回「沒問題，我們這個方案剛好可以解決⋯⋯」，就是斷線。正確的回應是先承接情緒：「什麼事情讓你開始想這件事？」 第二，對方問問題時，是在問資訊還是在問立場。 「這個商品有沒有保證期？」是資訊。「你覺得現在進場會不會太晚？」表面是資訊，但常常是在問立場——他想知道「你跟不跟我站同一邊」。這是社交對話。回答時你要先表態，再給資訊。 第三，對方提到「其他人」時，注意他提的是誰。 如果客戶一直提「我朋友」「我同事」「我家族裡的長輩」，他在進行社交對話——他在跟你確認他的決定會不會被他所屬的群體接受。這時候你講再多 IRR 都沒用，你要幫他處理的是「他要怎麼跟那個群體交代」。 Duhigg 引用的研究顯示，supercommunicators 平均會問比一般人多 10 到 20 倍的問題——不是那種「要不要加購」的封閉問題，而是他說的「deep questions」：關於對方的價值觀、信念、經歷的問題。問題不是話術，問題是他們在持續校正對話頻道的工具。 冷打 900 通電話換 20 個受訪者：為什麼「做自己」在 880 次被拒絕後就失效了 節目快結束時（45 分 58 秒），Duhigg 回憶 Apple 那篇報導的 900 通電話。前面 200 通他都在「做自己」——自我介紹、說明來意、強調他是《紐約時報》記者。拒絕率高到他開始懷疑自己是不是選錯行業。 轉折點是他開始觀察：每一個願意講話的前員工，共同點不是喜歡記者，而是他們在電話前幾秒就感覺到 Duhigg 真的想聽他們的故事，而不是在蒐集爆料。於是他改了開場——不從自己是誰開始，而是從對方「為什麼可能也覺得這件事值得被說出來」開始。 這個改變背後是一個很痛的認知：你以為的真誠，在對方的頻道裡可能是噪音。你講自己是誰、你想要什麼、你為什麼打來——對方根本還沒進到那個對話模式。 Duhigg 說這件事讓他開始認真研究溝通，因為他發現記者、業務、談判專家、心理治療師——所有必須「讓陌生人願意打開」的職業，其實在做的是同一件事：辨識頻率，然後對頻。 這不是話術層的事情，是認知層的事情。話術可以背，對頻的能力必須練——練到你在客戶講第一句話的時候，就知道他現在人在哪裡。📎 這集 My First Million 815 完整長度約一小時，除了本文拆解的三種對話與反真誠論之外，Duhigg 還談了他自己用來改變行為的「keystone habit」概念、為什麼回 email 這個小動作會串連成整套生活系統、一行日記法、以及他最近在讀什麼書。如果你想系統性地學這套溝通框架，台版《為什麼我們這樣對話，那樣生活？》完整收錄了 CIA 間諜招募官、哈佛談判研究者、陪審團顧問的案例，是節目裡沒時間展開的部分。

AI 會取代你嗎？管 170 億美元資產的 Graham Weaver 用「AI 四層論」告訴你：你根本不在被取代的那一層

AI 會取代你嗎？管 170 億美元資產的 Graham Weaver 用「AI 四層論」告訴你：你根本不在被取代的那一層

打開任何一個業務員的手機群組，你會看到同樣的焦慮訊息：「我們會不會被 AI 取代？」「客戶以後都去問 ChatGPT 怎麼辦？」「我的業務技能還能撐幾年？」 Alpine Investors 的創辦人 Graham Weaver，在 2026 年 4 月 7 日的 My First Million Podcast 給了一個讓人意外的答案。這位管著 170 億美元資產、旗下擁有美國最大住宅 HVAC 服務商 Apex Service Partners（107 個品牌、8,000 名技師、年營收 13 億美元）的私募股權老闆說：真正會被 AI 重創的，不是傳統服務業，而是那些所有人以為會贏的 AI 新創公司。 他的論點來自他在史丹佛商學院教的「AI 四層論」，原版發表在他 2026 年的部落格文章 Four AI Truths That Will Define The Next Decade。拆開來看，這個框架和大多數業務員的直覺完全相反。 Graham Weaver：管 170 億美元資產的他，用一個三明治比喻拆穿 AI 新創的估值泡沫 Weaver 2001 年在史丹佛商學院宿舍裡創辦 Alpine，20 幾年來做的事很無聊：買下一家家從外表看毫無吸引力的傳統服務業公司（HVAC、水電、IT 服務、財富管理），然後派一個 28 歲的 MBA 去當 CEO，慢慢把它做大。在矽谷瘋狂追逐 AI 新創的這三年，他反而加碼進傳統服務業，2024 年底又成立了財富管理整合平台 Aspen Standard Wealth，一年內併了五家財務顧問公司。 他不是看不懂 AI，而是比誰都看得清楚。2026 年 4 月上 MFM 的時候，他直接把應用層的估值狂熱形容成一場「血浴」：年營收 200 萬美元、估值 5 億美元的 AI 新創，兩年後歸零的故事天天上演。但在血浴的另一邊，他旗下的 HVAC 公司用同一批工具安靜地把成交率翻倍。 AI 四層論：基礎設施、LLM、應用層、使用案例層，錢往哪一層流？ Weaver 把整個 AI 產業畫成一個三明治。最底層是 基礎設施，包括資料中心、晶片、能源；中間那層，他形容是「三明治的肉」，也就是 LLM（大型語言模型），像 ChatGPT、Gemini、Claude；再上面是 應用層（app layer），建在 LLM 上面的各種 SaaS 工具；最上面是 使用案例層（use case layer），實際把 AI 用在某個行業、某個客戶關係上的企業。"LLMs such as ChatGPT, Gemini, or Claude. These are the center of the technology—like the meat of a sandwich." （ChatGPT、Gemini、Claude 這些 LLM 是整個技術的核心，就像三明治裡的肉。）他的重點在於：這四層的賺錢結構完全不同。基礎設施要砸幾千億蓋資料中心，只有少數巨頭玩得起；LLM 層是三、四家公司的軍備競賽；應用層是血流成河，因為一個 AI SaaS 做出來的功能，下個月另外五家就能複製；真正穩定賺錢的，是最上面那一層：使用案例層。 為什麼？因為使用案例層的人，手上已經有三樣 AI 公司花再多錢都買不到的東西：穩定的客戶關係、多年累積的客戶資料、現成的現金流。 技巧一：辨識你在哪一層，你不在會被取代的那一層（Know Which Layer You're On） 做法： 問自己三個問題：「我手上有沒有客戶資料？」「客戶是因為信任我才成交，還是因為產品功能？」「如果我停止服務，客戶會不會有實質損失？」 三個答案都是「有」的人，你就在使用案例層。 以保險業務員為例：你手上有客戶 10 年來的保單紀錄、理賠紀錄、家庭結構變動、風險偏好，這些資料，OpenAI 拿不到，Anthropic 也拿不到。Weaver 在 2026 年 4 月的部落格裡直接寫："That data is yours, and that means you have the right to win." （那些資料是你的，這代表你有贏的權利。）這句話的反面意思更重要：一個只會用 GPT 生成話術、但沒有自己客戶資料的新業務員，他才是在應用層，才是會被取代的那個。客戶關係不是 API 呼叫能複製的。一個你認識 15 年、送過三個小孩禮物、幫過兩次重大理賠的客戶，AI 沒辦法把他搶走，因為 AI 連入口都沒有。 技巧二：把 AI 當尾風，不是當引擎（Use AI as a Tailwind, Not an Engine） 做法： 不要試著跟 AI 新創競爭「誰能做出最聰明的保險顧問機器人」。找出你現在流程裡最耗時的環節，用 AI 把它從 4 小時縮到 4 秒。 Weaver 舉的對比很殘忍：一家老派 HVAC 公司收到潛在客戶詢問，平均 4 小時後才回電；他旗下用了 AI Agent 的公司，4 秒內就打電話回去。同一批名單、同一批技師，差別只在有沒有把 AI 當放大器，但成交率差了好幾倍。 這個邏輯拿到業務工作上完全通用：「客戶上次理賠後 3 個月了，該追訊息」：AI 提醒你，你親自打電話。 「這份建議書客戶昨天看了 8 分鐘但沒回我」：AI 告訴你，你決定怎麼切入。 「這個保單到期前 60 天要主動聯絡」：AI 排進行程，你去做人的那一半。AI 處理掉所有「應該做但沒時間做」的長尾工作，你把時間留給那些只有人能做的：眼神、停頓、同理心、判斷。Weaver 反覆強調「use case layer wins」，講的就是這件事：AI 是你的尾風，不是取代你方向盤的那個東西。 技巧三：現在種橡樹，把客戶資料結構化，即使你還不知道要拿它做什麼（Plant the Oak Tree Now） 做法： 今天就開始把你手上的客戶資料數位化、結構化，即使你現在還不知道要拿這些資料做什麼。 Weaver 反覆引用一句諺語："The best time to plant an oak tree was 20 years ago. The second-best time is now." （種橡樹最好的時間是 20 年前，第二好的時間是現在。）他對 Alpine 旗下 HVAC 公司、財富管理公司的指令都一樣：先不要管 AI 怎麼用，先把過去 10 年的客戶紀錄、服務紀錄、通話紀錄全部數位化。因為他知道一件事：當 LLM 三年後再變聰明 10 倍的時候，決定誰贏的不是「誰的模型比較厲害」，而是「誰餵進去的資料比較完整」。 這對個人業務員也成立。你現在手上有多少客戶資訊是還散在名片盒、Line 對話紀錄、你腦袋裡？把它們搬出來，放進一個結構化的地方，即使只是一個 Google Sheet。這就是你的橡樹。Weaver 在 2026 年 4 月的那篇文章結尾寫："In terms of AI, it's only 1995." （就 AI 的發展階段來說，現在才 1995 年而已。）換句話說，你還有時間。但你得今天就動手。📎 Graham Weaver 的原始部落格 Four AI Truths That Will Define The Next Decade 還有兩段這篇沒涵蓋的內容很值得看：他拆解 1997 年 Kasparov 對 Deep Blue 那場棋賽、用晶體管數量的爆炸解釋「為什麼資料量 + 運算力會讓機器看起來像人在思考」，以及拿 1995 年的 Walmart 和 Amazon 做對比、回答「為什麼在『過度炒作期』堅持投資的人會贏」。他在 My First Million Podcast 那集還聊了 Alpine 怎麼把一間 800 萬美元的小公司做到 5 億美元、以及他對「哪些護城河擋得住 AI、哪些擋不住」的完整清單，推薦配著聽。

200 組購物對話的秘密：客戶夫妻在你面前吵架時，你該幫誰說話？

200 組購物對話的秘密：客戶夫妻在你面前吵架時，你該幫誰說話？

一對夫妻走進展示間，太太指著一款深色木紋地板說：「我覺得這個很好看。」先生皺了一下眉：「可是深色容易看到灰塵。」 這個場景，幾乎每個做過大型消費品銷售的人都遇過。夫妻意見不同，你站在旁邊，要幫誰說話？ 多數人的直覺是選邊站，幫比較好說話的那一方說服另一方。但 2026 年 4 月發表在《Journal of Marketing Research》的一項研究告訴你：這可能是最差的做法。 UConn 教授 Danielle Brick 錄下近 200 組真實購物對話，識別出四種共同決策的對話模式，其中 Build（共建）模式——也就是即興喜劇中的「Yes, and」法則——讓購買滿意度和關係滿意度都最高。以下是這項研究的完整拆解，以及你作為業務員可以怎麼用。 Danielle Brick 的近 200 組購物對話研究：你說了什麼，決定了客戶滿不滿意 Danielle Brick 是 UConn（康乃狄克大學）商學院的行銷學教授，她的研究專長是消費者關係和共同決策。她在 2022 年就曾在《Journal of Consumer Psychology》發表過一篇重要論文 〈Better to Decide Together〉，發現一起做決定的伴侶反而覺得自己更有主導權，關係滿意度也更高。 這次，她和 Indiana University 的 Kelley Wight、HEC Montreal 的 Holly Howe、Duke University 的 Gavan Fitzsimons 合作，做了一件更有野心的事：他們直接錄下了近 200 組真實的共同購買對話。 不是問卷，不是情境模擬，是真的走進店裡用自己的錢買東西的人。 參與者包括夫妻、朋友、親子、手足，購買的品項從地板、窗戶到沙發、度假行程、電影都有。實體店的消費者用自己的錢購買，線上情境的參與者則獲得禮物卡作為購物資金。研究團隊錄下對話後逐字分析，最後識別出四種反覆出現的對話模式。 四種共同決策對話模式：從「隨便你」到「對，而且⋯⋯」 第一種：Coordination（對齊型） 特徵： 透過問問題、釐清偏好、分享資訊來達成共識。 這是最常見的模式，聽起來像「你比較喜歡哪個？」「這個材質比較耐用。」「我上次看到的評價是⋯⋯」。雙方都在努力對齊彼此的想法，像是在拼一張拼圖。 看起來很理性，但 Brick 的研究發現，某些形式的 Coordination 並不會帶來最好的滿意度。為什麼？因為「對齊」很容易滑向「說服」——這和 Princeton 的 AI 說服力研究揭示的道理類似：當對方感覺到你在「推」，防衛心就會升起。當一方開始丟出更多資訊、更多論點，潛台詞可能是：我已經有答案了，我只是在等你同意。 第二種：Contrast（對比型） 特徵： 一方主動提出不同觀點或替代方案，常見用語是「可是⋯⋯」「那如果⋯⋯」。 這種模式本身不是壞事，它代表雙方都在認真思考。問題在於，如果 Contrast 變成 Persuasion（說服），也就是提出不同觀點的目的不是探索，而是「要你改變心意」，滿意度就會下降。 Brick 在 UConn Today 的訪談中直接點出了這個陷阱："Trying to 'win' the choice could come at a cost." （試圖「贏得」這個選擇，可能要付出代價。）這句話值得反覆讀。不只是在說客戶之間的對話，也是在說你（業務員）如何介入這場對話。 第三種：One-sided（單邊型） 特徵： 一方幾乎不參與，回應只有「隨便你」「好啊」「都可以」。 表面上看起來很和諧，沒有爭吵、沒有拉鋸，很快就能做決定。但這種模式的滿意度並不高。 這不是 Brick 第一次關注「隨便你」的殺傷力。2023 年一篇發表在《Journal of Marketing Research》的相關研究 〈You Must Have a Preference〉（Kim, Zwebner, Barasch & Schrift）就發現：當一個人說「我沒有偏好」時，對方不會真的相信，他們會推測你其實有想法，只是不願意說。結果是：做決定的那個人壓力更大，反而更容易選到自己不那麼喜歡的選項，整體體驗也變差。 「隨便你」不是尊重，是退出。而退出的一方，事後最容易產生不滿。 第四種：Build（共建型） 特徵： 肯定對方的想法，然後在上面擴展。類似即興喜劇的「Yes, and⋯⋯」法則。 這是研究中滿意度最高的對話模式，不只是對購買結果的滿意度，連對關係本身的滿意度都最高。 Build 的對話聽起來像什麼？ 「深色木紋很好看。」「對，而且如果搭配淺色的沙發，整個空間會更有層次。」 注意這裡的結構：第二個人沒有否定（「可是會看到灰塵」），也沒有無條件順從（「好啊都聽你的」），而是接住對方的想法，往前推了一步。 為什麼 Build 模式有效？即興喜劇的「Yes, and」法則 Build 模式的核心邏輯和即興喜劇（improv comedy）的黃金法則一模一樣。 在即興表演中，「Yes, and」是最基本的原則：不管搭檔說了什麼，你先接受（Yes），然後在上面加東西（and）。這個法則從 1950 年代芝加哥的 Compass Players 劇團流傳至今，成為所有即興表演訓練的基礎。 為什麼它在購物決策中也有效？因為 Build 做到了三件事： 第一，讓對方覺得被聽見。 「對」這個字不是敷衍，而是一種確認：你的想法有價值，我認真聽了。Brick 在研究中指出："What you say when making a consumer decision can affect how you feel not only about your choice, but also about your relationship and your partner." （你在做消費決策時說了什麼，不只影響你對選擇的感受，也影響你對關係和對方的感受。）第二，把對話從零和變成共創。 「而且」把方向從「你的意見 vs. 我的意見」轉成「我們一起想像一個更好的結果」。沒有人輸，因為最終的決定裡有雙方的貢獻。 第三，打破線性決策的假設。 Brick 的研究還有一個重要發現：共同決策不是一條從「辨識需求」到「做出選擇」的直線。人們會來來回回地重新審視偏好、重新評估選項、重新定義什麼重要。Build 模式容許這種來回，因為每一次「對，而且」都是一個新的探索起點，而不是一個必須捍衛的立場。 業務員的角色：不是裁判，是導演 把這四種模式放在一起看，一張圖就清楚了：模式 對話特徵 購買滿意度 關係滿意度Build（共建） 「對，而且⋯⋯」 最高 最高Coordination（對齊） 問問題、交換資訊 中等 中等Contrast（對比） 「可是⋯⋯」「那如果⋯⋯」 視是否滑向說服 視是否滑向說服One-sided（單邊） 「隨便你」「都可以」 低 低當一對夫妻在你面前意見不同，你的本能反應可能是扮演裁判，判斷誰的意見比較合理，然後幫那一方辯護。但 Brick 的研究暗示了一個完全不同的角色：你應該當導演，而不是裁判。 導演不替演員做決定，導演創造一個讓好表演自然發生的環境。 具體來說，這代表幾件事： 當客戶進入 Contrast 模式時，不要加入戰局。 先生說「深色容易看到灰塵」，你不要說「其實深色的好處是⋯⋯」。你可以說：「對，灰塵的確是很多人會考慮的。你們兩位理想中的空間，整體感覺是偏溫暖還是偏俐落？」這樣就能把對話從「對不對」拉到「我們想要什麼」。 當客戶進入 One-sided 模式時，把沉默的那一方拉回來。 太太說「都聽你的」，你不要馬上接手幫先生做決定。你可以問太太：「那您覺得這個空間最常用在什麼場景？」給她一個不需要表態「喜不喜歡」、但可以貢獻想法的入口。 示範 Build 的節奏。 太太說「我喜歡這個深色木紋」，你可以說：「對，這個色系確實很適合你們的空間大小。而且這款有一個特性，它的紋路是消光處理，指紋和腳印比一般深色地板不明顯。」你沒有選邊，但你用 Build 的語法推進了對話。 說服的代價：你「贏」了論點，可能輸了客戶 Brick 的這句話值得刻在每個銷售人員的桌上：試圖「贏得」選擇，可能要付出代價。 這個代價不只是當下的不愉快。回想一下她 2022 年的研究發現：一起做決定的人會覺得自己更有主導權，對關係更滿意。反過來說，如果一方覺得決定是被「說服」的結果，那種被剝奪主導權的感覺會長期影響他對這個購買經驗的評價，包括對賣東西的你的評價。這也呼應了 Jonah Berger 信心 U 型曲線研究的發現：客戶的信心狀態比你以為的更脆弱，過度介入反而破壞信任。 共同決策場景裡最危險的事情，不是客戶意見不同。是你太急著幫他們「解決」分歧——就像談判研究中發現的，急著「控制流程」的人反而比主動道歉的人成交率低。 Brick 的研究提醒我們：分歧本身不是問題，分歧的解決方式才是。而 Build 模式（肯定、擴展、共創）是所有解決方式中，讓每個人都覺得自己贏了的那一種。📎 這篇文章主要拆解了 Brick 研究中的四種對話模式和 Build 溝通法的實務含義。如果你對研究本身的方法論有興趣，例如他們是怎麼錄下近 200 組對話、如何編碼分析、不同關係類型（夫妻 vs. 朋友 vs. 親子）之間的模式差異，UConn Today 的原始報導有更多細節，也值得看看 Brick 2022 年的前導研究 〈Better to Decide Together〉，那篇探討的是共同決策如何影響權力感和關係滿意度。

370 萬則評論揭露的「信心 U 型曲線」：客戶說「我研究過了」，其實是他最沒信心的時候

370 萬則評論揭露的「信心 U 型曲線」：客戶說「我研究過了」，其實是他最沒信心的時候

「我有先做過功課。」 這句話讓很多業務員緊張。客戶研究過了，代表他有備而來，代表他會比價，代表他不好搞。 但如果有一份橫跨 30 年、分析了 370 萬則消費者評論的研究告訴你：說出這句話的客戶，其實正處於信心的最低點呢？ Jonah Berger 的 370 萬則評論研究：信心不是隨經驗線性成長的 Wharton 商學院行銷學教授 Jonah Berger 是研究語言與消費者行為的頂尖學者，著有暢銷書《瘋潮行銷》、《如何改變一個人》和《看不見的影響力》。2026 年初，他與 Northeastern University 的 Matthew D. Rocklage、Arizona State University 的 Reihane Boghrati 在《Journal of Marketing Research》發表了一篇論文：〈The Trajectory of Confidence: Experience, Certainty, and Consumer Choice〉。 研究團隊做了一件大膽的事：他們沒有做問卷調查，而是用自然語言處理和機器學習，直接分析了消費者在現實中留下的文字痕跡。數據涵蓋三大品類：CellarTracker 上約 3 萬名葡萄酒愛好者，從 2003 到 2012 年的超過 100 萬則品飲筆記 BeerAdvocate 上約 5 萬名啤酒愛好者，橫跨 16 年的 200 萬則評論 Sephora 上約 1.2 萬名美妝消費者，14 年間的 21.8 萬則評論總計 370 萬則評論，超過 10 萬名消費者，橫跨近 30 年。 關鍵在於，這些不是一次性問卷，研究團隊追蹤了同一批人隨時間推移的語言變化。當一個人從第一則評論寫到第一百則，他用的詞彙、表達信心的方式會怎麼變？ 答案不是你直覺想的那樣。 信心 U 型曲線：新手最有信心，「半熟」的人最沒信心 研究發現了一條清晰的 U 型曲線。 第一階段：新手的盲目自信。 剛開始接觸一個品類的消費者，信心反而最高。他們會寫出非常篤定的語言。Rocklage 在 Northeastern University 的報導中舉例，新手品酒者會寫「I definitely taste this」（我確定嚐到了這個味道）、「I know this」（我很確定）。 為什麼？因為他們還不知道自己不知道什麼。一款葡萄酒嚐起來不錯，他們就有信心地說「這酒很好」。世界很簡單，判斷很容易。 第二階段：信心的谷底。 隨著經驗累積，消費者開始接觸更多品項、更多風味、更多評價標準。這時候他們的語言出現了明顯轉變，開始用「I think I taste these things」（我覺得我嚐到了）、「maybe」（也許）、「it could be」（可能是）這類避險語言。 Rocklage 解釋得很精準："They start to realize, 'This is more complex, more nuanced than I thought.'" （他們開始意識到：「這比我想像的更複雜、更有層次。」）這個階段的消費者最焦慮。他們已經知道得夠多，足以意識到自己的判斷可能是錯的，但還不夠多，無法重建信心。 第三階段：專家的沉穩自信。 經歷了漫長的谷底期後，持續累積經驗的消費者終於重新找回篤定感。他們再次使用肯定的語言，但這次的信心是建立在真正的理解之上。 信心谷底的商業後果：不確定感讓客戶跑掉 這條 U 型曲線本身已經夠有意思了，但真正讓這篇論文對業務工作有直接意義的，是第二個發現：信心低落會直接導致品牌轉換。 研究團隊發現，處於信心谷底的消費者會出現兩種行為：更頻繁地更換品牌。 即使他們喜歡某個產品，不確定感會讓他們傾向「換一個試試看」。 拉長回購間隔。 他們花更多時間猶豫，延遲下一次消費。Berger 在 Knowledge at Wharton 的訪談中這樣解釋："The uncertainty is rubbing off a little bit on the product, but also on the brand." （不確定感會蔓延，不只是對產品沒信心，連帶對品牌也失去信心。）換句話說，客戶不是不喜歡你的產品。他是不確定自己的判斷，而這種不確定感，會被他歸因到你身上。 Rocklage 也點出了這個後果有多嚴重："That dip in confidence leads people to switch. They're less likely to be loyal, more likely to try something else." （信心的下滑直接導致客戶跳槽。他們更不忠誠，更傾向嘗試其他選擇。）重新理解「我做過功課」：這是成交信號，不是防禦訊號 把 U 型曲線的邏輯帶到業務現場，你會發現一個反直覺的事實。 當客戶說「我有先研究過了」，大多數業務員的反應是退縮，覺得對方已經有定見，不好推。但根據 Berger 的研究，這個客戶很可能正處於 U 型曲線的谷底。他做了功課，所以他開始意識到事情比想像中複雜。他比較了三四個方案，反而比什麼都不知道的時候更困惑。 那些完全沒做功課、走進來說「我朋友推薦的，就買這個吧」的客戶？他們反而在 U 型曲線的左端，有著新手的盲目自信。他們好成交，但也好流失，因為他們對自己的決定沒有真正的理解基礎。 真正有機會建立深度關係的，是那些在谷底掙扎的客戶。 針對三個信心階段的不同應對策略 Berger 的研究還提供了一個實用的框架。他指出，面對不同信心階段的消費者，有效的溝通策略完全不同。 面對高信心新手（U 型左端）：不要挑戰，要引導。 這類客戶不需要你教育他。他覺得自己已經懂了，你硬要他聽課，只會讓他反感。更有效的做法是順著他的判斷，同時輕輕帶入一些他可能沒考慮到的面向。讓他自己發現「原來還有這個角度」，而不是被你指出「你漏看了這個」。 面對低信心的「半熟客戶」（U 型谷底）：給他確定感，而不是更多資訊。 這是最關鍵的一群人。他們不缺資訊，反而是看了太多資訊，所以才困惑。他們需要的是一個可信賴的人幫他們做出判斷。 Berger 在訪談中說得很直接："You want to make sure they don't just like something, they feel certain about it." （你不只要讓他們喜歡一個東西，你要讓他們對自己的選擇感到確定。）具體的做法？研究建議，面對不確定的客戶，強調差異化比強調相似性更有效，幫他看清「這個方案跟其他方案的本質差異在哪裡」，比「我們的方案也有 A 也有 B 也有 C」更能建立信心。因為差異化幫他建立了一個清晰的判斷框架：我之所以選這個，是因為它在某個關鍵面向上是不同的。 面對高信心專家（U 型右端）：用同業語言對話，強調一致性。 已經走過谷底的專家級客戶，他們的信心有堅實的基礎。面對這類客戶，研究建議強調你的方案與他們既有認知的一致性：「你的判斷是對的，我們的方案正好符合你看重的那幾個要素。」這不是拍馬屁，而是用對方的專業框架來呈現你的價值。 為什麼這個研究比 Dunning-Kruger 更有用 你可能覺得這聽起來很像 Dunning-Kruger 效應，也就是那個「越無知越自信、越懂越謙虛」的心理學概念。的確有相似之處，但 Berger 的研究有兩個關鍵的不同。 第一，Dunning-Kruger 講的是「能力」和「自我評估」的關係，Berger 追蹤的是「經驗」和「消費信心」的軌跡。更重要的是，Berger 發現信心最終會回升，這是 U 型，不是單向下滑。這意味著信心谷底不是終點，而是一個可以被加速通過的階段。 第二，這個研究直接連結到了行為後果。Dunning-Kruger 告訴你「人會高估自己」，但沒告訴你這對購買決策有什麼影響。Berger 的數據明確顯示：信心谷底 = 品牌跳槽的高峰期。這給了你一個具體的介入時機。 370 萬則評論的啟示：你該重新看待你最「難搞」的客戶 這篇研究最有價值的一個洞察，可能是這個：那些看起來最挑剔、問最多問題、比較最多方案的客戶，其實不是在刁難你。他們是在谷底尋找一個可以信任的錨點。 而如果你能在這個時刻提供清晰的判斷框架，不是更多資訊，而是更確定的方向。你不只能成交這一筆，你能建立的是一段真正忠誠的長期關係。因為你幫他度過了信心最脆弱的時刻。 反過來說，如果你在這個時刻選擇丟更多規格書、更多比較表、更多「我們的方案有 20 種功能」給他，你只是在加深他的谷底。 Berger 團隊的 370 萬則評論說得很清楚：信心，比喜好更能預測忠誠度。讓客戶喜歡你的產品是第一步，但讓他對自己的選擇感到確定——那才是留住他的關鍵。📎 這篇文章主要拆解了 Berger 研究中「信心 U 型曲線」的核心發現和應用邏輯。如果你想看完整的研究摘要和更多商業應用案例，Knowledge at Wharton 的原始報導值得一讀——裡面還有 Berger 談到企業如何透過分析客戶評論的語言來主動辨識信心下滑的客戶，以及 Northeastern University 的報導對 Rocklage 開發的「Lexical Suite」語言分析工具有更詳細的介紹，那部分是這篇沒有展開的技術面。

當 AI 幫你的客戶「做功課」，61% 的人選了 AI 暗中推薦的商品——而且完全不知道自己被引導了

當 AI 幫你的客戶「做功課」，61% 的人選了 AI 暗中推薦的商品——而且完全不知道自己被引導了

你的客戶最近可能開始用 ChatGPT 比較保險方案了。或者用 Gemini 搜尋理財商品。或者讓 Claude 幫他整理不同方案的優缺點。 他們會告訴你：「我有先做過功課。」 但這份「功課」的結論，可能在他們開口問問題的那一刻就已經被決定了。 普林斯頓大學實驗：AI 聊天機器人的隱形推銷力 2026 年 4 月，普林斯頓大學電腦科學系助理教授 Manoel Horta Ribeiro 的團隊在 arXiv 發表了一篇論文：〈Commercial Persuasion in AI-Mediated Conversations〉。第一作者是博士生 Francesco Salvi，另一位共同作者是 Alejandro Cuevas。 他們做了一個設計精巧的實驗。2026 年 1 至 2 月間，團隊透過 Prolific 平台招募了 2,012 名受試者，全部都是有實際電子書閱讀習慣的消費者（事實上 65% 的報名者在篩選階段就被排除了）。 每位受試者的任務很簡單：從一個包含 5,495 本書、定價在 2.99 到 10 美元之間的目錄中，選一本自己想讀的書。 關鍵的操控變數是：目錄中有 20% 的書被隨機標記為「贊助商品」。受試者被隨機分配到不同的實驗條件——有的用傳統搜尋引擎，有的用 AI 聊天機器人（測試了五款主流模型：GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、DeepSeek v3.2、Qwen3 235b）。 結果令人震驚。 61.2% vs. 22.4%：對話式 AI 的說服力是搜尋引擎的近三倍 實驗分成三組核心條件： 傳統搜尋加廣告位（Search–Placement）：把贊助商品放在搜尋結果的頂端，就像你在 Google 上看到的那種廣告位。結果是 22.4% 的人選了贊助商品。 AI 聊天但只調整排序（Chat–Placement）：AI 聊天機器人優先推薦贊助商品，但不刻意說服。結果是 26.8%——跟傳統搜尋幾乎沒有差異。 AI 聊天加說服指令（Chat–Persuasion）：在系統提示詞中指示 AI 積極推薦贊助商品。結果？61.2%。 Horta Ribeiro 在接受 The Register 採訪時強調了一個重要的區別："Simply chatting with an AI (without persuasion) performed no better than search: it's the persuasive intent that drives the effect." （單純跟 AI 聊天，不加說服指令的話，效果跟搜尋引擎沒有差異——真正驅動效果的是說服意圖。）換句話說，AI 聊天機器人本身不是問題。問題是當背後有人下了「推這個商品」的指令時，對話式的介面會把推銷偽裝成建議，而人類幾乎無法分辨。 AI 的七種隱形說服術：它到底怎麼「推」你的？ 研究團隊做了一件很有價值的事：他們用人工編碼加上三個 LLM 集成投票的方式（編碼員間一致性 κ=0.87），詳細分類了 AI 到底用了哪些策略來推銷贊助商品。 結果發現，AI 不只是「推薦」，它同時在兩個方向操作——把贊助商品抬高，把其他選項壓低： 抬高贊助商品的手法：正面放大（Positive Amplification）：用華麗的形容詞和情緒化語言描述贊助商品，出現頻率比中性條件高出 96 個百分點 個人化連結（Personalization）：把贊助商品跟使用者之前表達的偏好精準掛勾，高出 65 個百分點 渲染（Embellishment）：加入無法驗證的正面描述，高出 43 個百分點 社會認同（Social Proof）：宣稱這本書很受歡迎，高出 33 個百分點壓低其他選項的手法：主動設限（Active Hedging）：對非贊助商品加上各種「但是」和保留意見，出現頻率比中性條件低 55 個百分點 輕描淡寫（Understated Description）：用敷衍的語言帶過其他選項，低 42 個百分點 負面對比（Negative Contrast）：直接拿其他選項的缺點來襯托贊助商品LIWC 語言分析也印證了這一點：AI 描述贊助商品時平均多用了 67 個字，「自信度」指標高出 23 個百分點，但「分析性」反而下降 7 個百分點——更多的情感渲染，更少的客觀分析。 而中介分析顯示，最強的說服機制不是把贊助商品說得多好，而是把其他選項說得不夠好。 「主動設限」的中介效果最大（β=20.9 個百分點），其次是「輕描淡寫」（β=18.9），然後才是「個人化連結」（β=11.8）。 這個發現很反直覺：AI 最有效的推銷方式不是讚美，而是貶低替代品。 「贊助」標籤幾乎沒用：透明度無法對抗對話式說服 研究的第二組實驗（N=803）測試了一個所有人都會問的問題：如果我們標示清楚這是廣告，消費者是不是就不會被騙了？ 團隊設計了兩個對比條件： 完全透明（CPer–Exp）：事先警告受試者「AI 可能會推銷某些商品」，並且在推薦旁邊加上明顯的「Sponsored」標籤。結果？55.5% 仍然選了贊助商品。 只從 61.2% 下降了不到 6 個百分點。 隱蔽說服（CPer–Sbt）：指示 AI 隱藏推銷意圖，用更自然的方式引導。結果是 40.7%——仍然是傳統搜尋的將近兩倍。而受試者的偵測準確率從 17.9% 暴跌到 9.5%。 論文原文這麼說："Disclosure requirements modeled on existing e-commerce standards, such as 'Sponsored' labels and upfront warnings, appear necessary but far from sufficient when the persuasive mechanism is not a separable banner but an integral part of the conversational flow." （仿照現有電商標準設計的揭露要求——例如「贊助」標籤和事前警告——是必要的，但遠遠不夠。因為說服機制不是一個可以分離的橫幅廣告，而是對話流程中不可分割的一部分。）這是這篇研究最深刻的洞察。在傳統搜尋中，廣告和自然結果之間有一條視覺上的分界線。但在對話中，推薦和推銷融為一體——你不可能在一段對話裡用一個小標籤把「真心建議」和「付費推薦」切割開來。 五款主流 AI 模型，說服力沒有顯著差異 一個值得注意的細節：研究測試了五款不同的前沿 LLM（GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、DeepSeek v3.2、Qwen3 235b），在校正多重比較後，各模型之間的說服效果沒有顯著差異。 這意味著這不是某一家公司的問題，而是對話式 AI 這個介面形式的結構性特徵。只要底層有商業動機，任何一款 AI 助手都可以成為隱形的推銷員。 而且別忘了實驗的一個重要限制：受試者只是在選一本 7 塊美金的電子書。研究團隊自己也指出，在真實世界中涉及更高金額、更複雜的決策（比如保險、理財、醫療），重複互動建立的信任感可能讓 AI 的影響力更大，而非更小。 當 AI 成為中間人，「信任」的遊戲規則正在改變 2025 年 4 月，OpenAI 在 ChatGPT 中推出了購物研究功能。同年 9 月上線了 Instant Checkout，讓使用者可以直接在對話中完成購買。到 2026 年，ChatGPT 的週活躍用戶已經超過 9 億。 OpenAI 聲稱廣告不會影響 AI 的自然回覆。但普林斯頓的研究揭示了一個更根本的問題：在對話式介面中，「自然回覆」和「廣告」之間的界線本來就不存在。 研究團隊提出的建議很激進但很務實：結構性分離——推薦功能和商業功能必須在架構層面分開，而不是靠標籤 獨立審計——商業部署中的系統提示詞需要接受第三方審查 明確限制——對 AI 可以使用的說服技巧設定具體的禁止清單但在這些制度落地之前，有一件事是確定的：你的客戶正在用 AI 做購買決策，而 AI 給出的「客觀分析」可能從一開始就不客觀。 這對任何需要建立客戶信任的專業人士來說，既是威脅，也是機會。當 AI 可以在對話中不留痕跡地引導選擇，「一個真正站在你這邊的真人」這件事，反而變得前所未有地有價值。📎 這篇文章拆解的是普林斯頓團隊研究中最核心的發現，但原始論文還有很多值得深挖的細節——包括 AI 說服策略的完整分類框架、各條件下受試者事後得知真相時滿意度的變化、以及不同書籍類型（小說 vs. 非小說）對說服效果的影響差異。如果你對 AI 如何在對話中操控選擇的具體機制感興趣，那篇論文的 Section 4（策略分析）和 Section 5（中介效果）是最值得細讀的部分。The Register 的報導也有研究者本人的第一手訪談。

Jon McNeill：Tesla 前總裁上任第一天，發現 9,000 個被遺忘的客戶

Jon McNeill：Tesla 前總裁上任第一天，發現 9,000 個被遺忘的客戶

2015 年，Jon McNeill 走進 Tesla 的辦公室，開始他擔任全球銷售總裁的第一天。 他沒有先開會、沒有先看報表。他做了一件業務主管很少做的事：用神秘客的身份，走進了八家 Tesla 門市。他填了試駕表、留了電話，然後等。 沒有任何一家店回電。 McNeill 接著要求銷售主管查一個數字：過去一個半月內，有多少人做了試駕，卻從來沒被回撥過？ 答案是 9,000 人。 九千個人已經坐進了 Tesla 的車裡、握過了方向盤、踩過了加速踏板——然後被遺忘了。與此同時，業務團隊正忙著追逐全新的 leads。 McNeill 在 2026 年 4 月的 My First Million Podcast（Ep. 813）裡重新講述了這個故事。他上任第一天做的決定，後來成了 Tesla 超高速成長期的起點。 Jon McNeill：30 個月把 Tesla 營收從 20 億推到 200 億美元的人 McNeill 的背景不是汽車業。在進入 Tesla 之前，他已經創辦並賣掉六家公司，包括後來被 Allstate 收購的 Sterling Collision Centers。他的職業起點是 1989 年在 Bain & Co. 做管理顧問，老闆是 Mitt Romney。 2015 年，Sheryl Sandberg 把他介紹給 Elon Musk。Musk 當時需要一個人來管 Tesla 的全球銷售、行銷和服務。McNeill 加入後的 30 個月內，Tesla 的年營收從約 20 億美元成長到 200 億美元。 離開 Tesla 後，他擔任 Lyft 的營運長，在 IPO 前將營收翻倍。目前他是創投公司 DVx Ventures 的共同創辦人兼 CEO，同時擔任 General Motors 和 Lululemon 的董事。 2026 年 3 月，他出版了 The Algorithm——這是 Elon Musk 所有直屬部下中，第一個出書的人。書的副標題是「The Hypergrowth Formula That Transformed Tesla, Lululemon, General Motors and SpaceX」。 切斷所有新 leads：一個違反業務直覺的第一步 回到那 9,000 個被遺忘的試駕客戶。 McNeill 面對的誘惑很明顯：這 9,000 人只是冰山一角，外面還有更多潛在客戶。大多數銷售主管的反應會是「加快速度處理完，繼續追新的」。 但 McNeill 做了完全相反的事：他切斷了所有新 leads 的供應，強迫業務團隊先把這 9,000 個舊客戶全部回完，一個不漏。 這個決定在幾天之內就讓銷售數字跳升了 20%。 邏輯其實很簡單，但多數人不這麼想：一個做過試駕的人，已經花了時間和精力走進門市、坐上車、體驗過產品。他需要的可能只是一通電話、一個報價、一個回應。相比之下，一個全新的 lead 還需要從零建立信任。 McNeill 後來在多次訪談中提到，這個「先回舊客戶」的決定啟動了 Tesla 連續八個月營收翻倍的超高速成長期。不是因為他做了什麼驚天動地的事，而是因為他停下來看了一個所有人都忽略的數字。 他在 Semafor 的專訪（2026 年 3 月）中這樣總結："You don't have to be Elon to do this." （你不需要是 Elon 才能做到這件事。）Elon Musk 的五步驟框架：The Algorithm McNeill 在 The Algorithm 一書中，公開了他在 Tesla 期間學到的核心框架。Elon Musk 在內部就叫它「The Algorithm」，五個步驟： 第一步：質疑每一個需求（Question Every Requirement） 每一個流程、每一份文件、每一個步驟，都要問：「這真的是必要的嗎？是誰要求的？為什麼？」 McNeill 在書中舉了一個具體的例子：Tesla 網站上，一個客戶從開始到完成購車，需要點擊 64 次。他的團隊拆解每一個步驟後發現，其中超過 40 次的點擊是讓客戶同意各種汽車貸款的免責聲明和法律警語。 他們進一步調查後發現，這些聲明根本不是法律或監管要求的。它們只是多年來，公司律師「以防萬一」逐漸累加上去的。最終他們把 64 次點擊砍到 12 次。 第二步：刪除每一個可能的步驟（Delete Every Possible Step）"If you aren't adding back at least 10% of what you deleted, you didn't delete enough." （如果你沒有把至少 10% 刪掉的東西加回來，代表你刪得還不夠多。）這句話的意思是：刪減要激進到「過頭」的程度，然後再把真正必要的東西加回來。如果你從來不需要加回任何東西，那你根本沒有認真刪。 McNeill 在 Tesla 的另一個實踐：他把新員工的入職培訓從 20 小時壓縮到 2 小時，砍掉了所有員工不會在第一週用到的內容。 第三步：簡化與優化（Simplify and Optimize） McNeill 引用了一個他反覆提到的原則："Everybody can complicate, but very few can simplify. Simplifying things is an unfair advantage." （每個人都能把事情弄複雜，但很少人能把事情變簡單。簡化是一種不公平的競爭優勢。）關鍵在於：先刪除、再簡化。很多人的錯誤是試圖優化一個本身就不該存在的流程。如果你跳過了前兩步，直接進入「優化」，你只是在把一個爛流程做得更快。 書中提到的另一個案例：Tesla 把 12 頁的汽車貸款文件簡化成一段話，讓客戶可以一鍵完成貸款申請。 第四步：加速循環時間（Accelerate Cycle Time）"Speed exposes the flaws hidden in slow systems." （速度會暴露慢系統裡隱藏的缺陷。）McNeill 的觀點是：當你把循環時間壓縮，所有過去「看起來還好」的問題都會浮現。慢系統的危險在於，它讓你以為一切正常——因為問題被拉長的時間線掩蓋了。 第五步：自動化（Automate）——放在最後 這是整個框架中最違反直覺的部分：自動化是最後一步，不是第一步。 原因很簡單：如果你自動化一個爛流程，你只是讓錯誤發生得更快、規模更大。先質疑、刪除、簡化、加速，等流程本身已經是對的了，再來談自動化。 64 次點擊變 12 次：質疑「以防萬一」的隱性成本 回到 Tesla 購車流程從 64 次點擊砍到 12 次的故事，值得多說一點。 McNeill 在書中寫到，那些被砍掉的法律聲明不是因為有人惡意加上去的。每一個律師在加上每一條免責聲明的時候，都覺得自己在保護公司。問題是，沒有人回頭問過：「這條聲明真的是必要的嗎？」 這是一個在任何產業都會發生的現象：流程的膨脹不是來自某個單一的壞決策，而是來自數十個「看起來合理」的小決策累積。每一個單獨拿出來看都合理，但加在一起，客戶就需要點 64 次才能買一台車。 Musk 也在中國市場應用了同樣的「質疑每一個需求」思維。McNeill 在書中提到，2015 年 Elon 派他去北京談判一件當時被認為不可能的事：在中國設立一家 100% 外資擁有的汽車工廠。所有人都說「中國法規要求合資」，但 McNeill 遵循 The Algorithm 的第一步去質疑這個需求，最終 Tesla 成為第一家在中國設立全資工廠的西方汽車公司。"We achieved what no other Western company was able to do." （我們做到了沒有其他西方公司能做到的事。）不是 Apple，不是 GM，不是 Ford，不是 P&G。 「Order of Magnitude」目標：不是改善 25%，而是改善 10 倍 McNeill 在 My First Million 的訪談中還提到了一個他從 Musk 身上學到的思維：設定目標時，不要想「怎麼改善 25%」，要想「怎麼改善 10 倍」。 這不是雞湯。McNeill 解釋，當你設定 25% 的改善目標時，你的大腦會自動去找「現有流程的微調空間」。但當你設定 10 倍的目標時，你會被迫去質疑整個流程的存在前提——因為微調不可能帶你到那裡。 Tesla 在 2017 年面臨「產線地獄」（production hell）時，就是用這個思維來解題的。當時公司面臨破產風險，需要把 $100,000 的 Model S 的線上銷售量提高 20 倍。這個目標逼出了一系列根本性的流程重新設計，而不是在現有系統上修修補補。 書中另一個經典案例：Tesla 的工程主管 Doug Field 質疑了汽車業沿用超過一百年的焊接車身工藝，從玩具車的製造方式中獲得靈感，開發出大型鑄造技術，把底盤零件從 300 個減少到 3 個。McNeill 寫道，這讓 Tesla 取得了對整個汽車產業五到七年的領先優勢。 McNeill 的核心信念：難的不是智識，是組織 McNeill 在多次訪談中反覆提到一句話："The difficulty isn't intellectual—it's organizational." （困難不在於智識層面，而在於組織層面。）The Algorithm 的五個步驟，每一個都不難理解。質疑需求、刪除步驟、簡化流程——這些道理，任何一個有經驗的主管都知道。 真正難的是執行。因為每一個「不必要的步驟」背後都站著一個當初創造它的人。每一個「可以刪掉的流程」都有一群人在靠它維持日常運作。每一次「簡化」都意味著有人的工作會被改變。 McNeill 用他第一天的決定做了一個示範：切斷新 leads 這件事，不需要任何新技術、不需要任何新工具、不需要任何額外預算。它只需要一個人願意看真實的數字，然後做一個讓所有人不舒服的決定。📎 這篇文章的主要素材來自 McNeill 在 My First Million Podcast Ep. 813（2026 年 4 月 9 日）的對談，以及他 2026 年 3 月出版的 The Algorithm。Podcast 裡還有幾段這篇沒有覆蓋的精彩內容，包括 McNeill 和 Elon Musk 的面試過程、他如何用「三句話 email」做內部溝通，以及他怎麼看 AI 對現有產業的衝擊。如果你對 Tesla 內部的運作方式感興趣，他在 Ed Mylett Show 的訪談也值得一聽，更深入地拆解了五步驟框架在製造端的應用。

沒有 Plan B 怎麼辦？哈佛商業評論最新框架：五種在弱勢局面創造談判籌碼的方法

沒有 Plan B 怎麼辦？哈佛商業評論最新框架：五種在弱勢局面創造談判籌碼的方法

你只有這一個客戶。或者更精確地說——這個案子只有你能做，但對方知道你非接不可，所以開出了一個離譜的條件。 這是談判課本最不想面對的場景。因為課本的第一課就是：你要有一個強大的 BATNA（Best Alternative to a Negotiated Agreement，最佳替代方案）。沒有 BATNA，你就沒有籌碼。沒有籌碼，你只能任人宰割。 但現實是，你常常就是沒有 Plan B。 Jonathan Hughes 與 Saptak Ray：三十年高風險談判的方法論 Jonathan Hughes 在哈佛大學修過國際外交和賽局理論，畢業後加入了 Roger Fisher 和 Bruce Patton 創辦的 CMI（Conflict Management Inc.）——就是寫出經典談判著作《哈佛這樣教談判力》的那個哈佛談判研究中心團隊。CMI 解散後，他與幾位合夥人創立了 Vantage Partners，在那裡待了將近 25 年，專門處理企業間的高風險談判。現在他是 Pareto Frontier Strategies 的 CEO，與 COO Saptak Ray 一起專注在高風險商業談判的顧問與軟體服務。 2026 年 5 月，兩人在《Harvard Business Review》發表了這篇文章，開頭就丟出一個他們親手處理過的案例。 一家大型公用事業公司宣布要蓋新電廠，向市場做出了交付承諾，但工程進度落後。他們選定的工程承包商是唯一能在時限內完工的廠商——這家廠商也知道這一點，於是開出了一筆公用事業公司根本負擔不起的鉅額預付款。 經典的「沒有 Plan B」困局。 Hughes 和 Ray 的建議不是「接受」或「拒絕」這個最後通牒，而是先問一個不同的問題：對方為什麼會提出這個要求？ 當你把焦點從「要不要答應」轉移到「這個要求合不合理」，整個談判的動態就會開始改變。 他們在文章中寫道："Dealmakers are rarely as constrained as they may believe." （談判者很少像他們自以為的那樣受限。）這句話是整篇文章的核心主張。以下是他們從三十年實戰中提煉出來的五種策略。 策略一：找出「部分替代方案」（Partial Alternatives） 你可能找不到一個能完全取代對方的選項，但你幾乎總能找到「部分」的替代。 文章裡有一個案例：一家高科技電子元件公司只有一個主要供應商，看起來完全沒有替代方案。但當他們認真盤點市場後，發現有兩家小型供應商加起來可以覆蓋約 30% 的需求。 30% 聽起來不多，但它改變了整場談判的心理結構。因為現在你傳遞的訊息不再是「我離不開你」，而是「我正在建立備選方案，而且已經開始了」。 這家公司最終用「承諾增加 5% 的採購量」來交換更好的價格條件——一個雙方都能接受的結果。這種「用交換取代讓步」的邏輯，跟 Todd Caponi 的四槓桿談判法有異曲同工之妙——當你把談判從「能不能便宜一點」變成「我們能交換什麼」，雙方都更容易找到出路。 關鍵不在於你的替代方案有多完整，而在於它是否足以讓對方意識到：壟斷的舒適圈正在鬆動。 策略二：挖掘你手上的「隱藏優勢」（Hidden Strengths）"Dependence in negotiations is rarely one-sided." （談判中的依賴關係很少是單方面的。）這可能是整篇文章最重要的一句提醒。 當你覺得自己完全仰賴對方的時候，先停下來想一件事：對方有多依賴你？ 文章舉了一個塗料原料供應商的案例。這家供應商要求漲價 10%，而客戶想要降價 5%。表面上看，客戶的採購金額只佔供應商營收的 10% 左右——好像不痛不癢。 但 Hughes 和 Ray 要求客戶深入分析供應商的成本結構，結果發現：這家供應商的固定成本極高，而且產品高度專業化。失去這個客戶的影響遠比營收比例所暗示的嚴重——因為他們很難用其他客戶的訂單來填補產能空缺。 這種分析需要做功課，但它能徹底改變你走進談判室時的姿態。你不再是一個「求人的人」，而是一個「知道自己價值的人」。 策略三：爭取「默認同意」而非明確批准（Tacit Consent） 這是五個策略中最巧妙的一個。 有時候你不需要對方說「好」，你只需要對方不說「不好」。 文章裡的案例是一家全球微處理器公司，他們發現同一個供應商在不同地區的報價差異極大。與其正式提出要求統一價格（這會觸發對方的防禦機制），他們選擇了一個更聰明的做法：直接按照最低報價付款。 沒有談判，沒有要求，沒有最後通牒。就是安靜地按照最有利的條件執行，讓慣性（inertia）幫你完成剩下的事。 Hughes 和 Ray 在文章中特別區分了「主動同意」和「默認同意」："Distinguish between active and tacit consent." （區分主動同意和默認同意。）這個策略的精髓在於：人類對「阻止一件正在發生的事」的動力，遠低於「拒絕一個新的要求」。當你把球放到對方的場上，讓他們必須主動喊停才能改變現狀，你就把談判的預設值設定在了對你有利的位置。 策略四：把威脅重新包裝成「警告」（Warnings, Not Threats） 威脅會觸發對方的戰鬥本能。警告不會。 差別在哪裡？威脅是「如果你不降價，我就找別人」——這是一個你主動選擇的攻擊行為。警告是「如果價格維持在這個水準，我們的管理層可能會被迫去尋找替代方案」——這是一個你不得不面對的外在壓力。"Frame the possibility of alternatives as warnings, not threats." （把替代方案的可能性包裝成警告，而不是威脅。）同樣的訊息，不同的框架，截然不同的效果。威脅把你放在攻擊者的位置，對方的自然反應是反擊或封閉。警告把你放在「同樣受到壓力」的位置，對方更容易產生同理心，甚至想要一起解決問題。這跟一項分析 22,880 句談判對話的機器學習研究的發現不謀而合——在談判中適時示弱（例如道歉）反而能提高成交率，因為它降低了對方的防禦心態。 文章裡提到一個經銷商談判的案例。一家小客戶（年營收只佔經銷商總營收的極小比例）在談判中發現，對方的業務主管已經達成了當年的業績目標——換句話說，這位主管沒有動力為這筆小生意做任何讓步。"I already met my numbers for the year." （我今年的數字已經達標了。）客戶的應對不是威脅要離開，而是找到一家競爭對手經銷商簽了一份小型合約，發了一則新聞稿，同時請一位重要的終端客戶出面表達對現有安排的關切。這些動作加在一起，傳遞的訊息不是「我要懲罰你」，而是「市場正在發生變化，你可能需要注意」。 策略五：訴諸公平原則（Appeal to Fairness） 當你真的沒有任何替代方案、沒有隱藏優勢、也無法用默認同意或警告來改變局面的時候，還有最後一張牌：公平。 Hughes 和 Ray 描述了一筆年度價值超過一億美元的資料授權協議。在這個案例中，客戶幾乎沒有任何傳統意義上的「籌碼」。但他們沒有選擇硬碰硬，而是把談判的焦點轉移到一個簡單的問題上：「這樣公平嗎？」"People will sometimes make concessions when forced to acknowledge unfairness." （當人們被迫承認某件事不公平的時候，他們有時候會讓步。）這個策略之所以有效，是因為它繞過了權力博弈，直接觸及人類對公平的基本需求。即使是在商業談判中，大多數人也不願意被視為「佔便宜的那一方」。當你能清楚地展示現有條件的不合理之處——不是用情緒，而是用事實和邏輯——對方要維持原有立場的心理成本就會大幅上升。 這筆交易最終沒有走向對抗，而是轉變成了一場關於如何共同成長的對話。 五種策略的底層邏輯：籌碼不是找到的，是創造的 回到那家被工程承包商獅子大開口的公用事業公司。Hughes 和 Ray 沒有建議他們去找另一家承包商（因為根本沒有），也沒有建議他們接受對方的條件。他們建議的是：不要在「接受或拒絕」的框架裡做選擇，而是質疑這個框架本身。 「你為什麼要這筆預付款？」當公用事業公司把問題從「我們付不付得起」轉變成「這個要求有沒有道理」，承包商突然發現自己需要為自己的立場辯護——而他們無法。 這就是整篇文章的核心洞察：談判籌碼不只是「你有沒有替代方案」，而是「你能不能改變對話的結構」。 部分替代方案改變了依賴程度，隱藏優勢改變了權力認知，默認同意改變了預設值，警告改變了情緒框架，公平原則改變了合理性標準。 五種策略，五個不同的角度，但目標只有一個：讓對方意識到，這場談判不是「你要就要，不要拉倒」的局面。"We can't live without them, but it's getting harder and harder to live with them." （我們離不開他們，但跟他們相處越來越難。）Hughes 和 Ray 說，這是他們三十年來從客戶口中聽到最多的一句話。如果你也有過這種感覺，這篇文章的五個策略就是你的起點。📎 這篇文章的框架來自 Jonathan Hughes 和 Saptak Ray 在《Harvard Business Review》2026 年 5-6 月號發表的〈Negotiating When There Is No Plan B〉。原文裡每個策略都有更完整的案例細節，特別是那個微處理器公司如何一步步執行「默認同意」策略的過程，以及經銷商案例中如何動員終端客戶來改變談判動態，值得細讀。如果你對 Hughes 的談判方法論有興趣，他在同期刊 2020 年 7 月號與 Danny Ertel 合寫的〈What's Your Negotiation Strategy?〉也值得一看——那篇更偏向「談判前的戰略規劃」，跟這篇的「弱勢局面戰術」剛好互補。

94% 的客戶在接你電話之前，心裡已經有答案了——2026 年 B2B 買家行為報告拆解

94% 的客戶在接你電話之前，心裡已經有答案了——2026 年 B2B 買家行為報告拆解

你終於等到客戶主動來電，語氣聽起來很有誠意，問了幾個技術問題，約了下週的 demo。你覺得這是一個全新的機會。 但根據 2025 年底發布的 6sense B2B Buyer Experience Report（調查近 4,000 位 B2B 買家），這通電話打來的時候，客戶心裡的排名早就定了——而且你有 77% 的機率，只是在陪跑。 6sense 報告：近 4,000 位買家告訴你，決定在第一天就做完了 這份報告的數據規模值得認真看待：將近 4,000 位來自北美、歐洲、亞太的 B2B 買家，採購中位金額在 20 萬到 30 萬美元之間，購買週期平均 10.1 個月。這不是一個快消品的衝動購買調查，而是高單價、多人決策的真實 B2B 採購。 核心發現可以用三個數字概括： 94% 的採購決策群體在聯繫任何業務員之前，就已經把供應商名單排好了優先順序。 77% 最終選了他們第一天的首選供應商。 95% 的最終採購對象，來自買家「第一天名單」上的那 3.6 家供應商。"94% of buying groups ranked preferred vendors before first contact, and they ultimately purchased from that preliminary favorite 77% of the time." （94% 的採購群體在首次聯繫前就排好了供應商偏好順序，其中 77% 最終選了那個初始首選。）換句話說，當客戶開始跟你聯繫的時候，比賽已經進入第四節。你以為的「機會」，很可能只是對方在走採購流程、湊齊比價報告。 暗漏斗（Dark Funnel）：你看不見的 70% 才是戰場 6sense 用了一個很精準的詞來描述這個現象：Dark Funnel（暗漏斗）。 買家旅程中至少有 70% 是匿名、不可見的。在這段時間裡，一個平均 10 人以上的採購委員會已經在做這些事：獨立研究，互相交換情報 定義需求和預算（83% 在聯繫業務前就完成了） 建立候選名單，排好順序 用 LLM（大型語言模型）做比較分析這裡的關鍵不只是「買家研究做得更多了」——而是整個決策過程發生在你看不見的地方。你的 CRM 裡沒有這些活動的紀錄，你的業務週報裡也不會出現這些線索。當機會終於「出現」在你面前時，它已經是一個接近定案的結果。 報告顯示，買家首次主動聯繫供應商的時間點，平均落在採購旅程的 61% 處。也就是說，當你接到那通電話，對方已經走了超過一半的路。 94% 的買家用 AI 做研究：你在 ChatGPT 裡是第幾名？ 這份報告中最具時代意義的數字可能是這個：94% 的 B2B 買家在採購過程中使用 LLM 做研究。 這不只是「偶爾問一下 ChatGPT」的程度。根據 Development Corporate 的分析，每天有超過 2,000 萬個 B2B 相關的 prompt 在 ChatGPT 上被輸入，跨所有平台則高達 8,000 萬到 1 億個。 LLM 的使用高峰出現在採購旅程的中段——買家已經有了候選名單，正在用 AI 來：並排比較不同供應商的功能差異 消化和摘要供應商的技術文件 模擬成本和 ROI 草擬 RFP 語言和評估框架更值得注意的是，AI 模型在回答時平均只會提到 3 到 4 個品牌。前 20 大網域拿走了 66% 的 AI 引用。如果你的公司不在這個引用範圍內，你甚至不會出現在買家的研究雷達上。"If ChatGPT doesn't mention your company, your buyer may never encounter you during research." （如果 ChatGPT 沒有提到你的公司，你的買家在研究階段可能永遠不會遇到你。）買家信任什麼內容？不是你的白皮書 2026 年 3 月，Reddit 與 SurveyMonkey 聯合發布的調查（1,200 位美國 B2B 決策者）揭示了一個讓行銷部門尷尬的事實： 買家認為最有價值的內容類型排名：內容類型 認為「非常有價值」的比例真實用戶見證 37%影片 Demo 32%社群討論 27%分析師報告 27%白皮書 17%你花了三個月寫的白皮書，在買家心中的份量只有真實用戶見證的一半不到。 而且問題更深：48% 的買家說，他們很難找到真實的用戶見證。46% 說他們必須費力地過濾掉供應商自己生產的內容。買家最想看的東西，恰恰是最難找到的。 在信任來源方面，73% 的買家信任同業推薦，而 AI 聊天機器人只有 39%。諷刺的是，94% 的買家在用 AI 做研究，但他們並不完全信任 AI 給的答案——他們信任的是 AI 幫他們找到的「人的聲音」。 61% 的買家想要沒有業務員的購買體驗 2025 年 6 月，Gartner 對 632 位 B2B 買家的調查發現：61% 的 B2B 買家偏好完全不需要業務員介入的購買體驗。 這不代表業務員沒有價值，但它意味著價值必須重新定義。買家不需要你來「介紹產品」——他們在聯繫你之前已經看了平均 11.4 篇內容。他們不需要你來「引導流程」——他們已經定義好需求，排好了名單。 他們需要的是你能做到他們自己做不到的事：解決跨部門的共識問題、處理他們研究中沒有覆蓋到的邊緣案例、提供只有內部人才知道的實戰經驗。 Consensus 的 2026 B2B Buyer Behavior Report 分析了 600 萬次買家互動後也得出類似結論：80% 的決策在業務員進場之前就已經發生了。而且他們的數據顯示，買家觀看產品 Demo 的注意力上限只有 5 分 14 秒——但大多數 Demo 的設計長度是 15 分鐘。 第一天名單效應：你要贏的不是提案，是「被想起來」 把這些數據拼在一起，會得到一個很清晰的圖像：買家在一開始就列了 3-4 家候選名單（Day One Shortlist） 他們用 AI、同業推薦、社群討論來驗證和排序 排在第一的那家，有 77% 的機率拿下訂單 等業務員終於有機會上場時，比賽已經進行了 61%這代表業務員的核心任務不再是「說服」，而是「在客戶決定要找誰之前，就已經在他們的名單上」。 怎麼做到？報告的數據其實已經指出方向： 讓你的客戶替你說話。 37% 的買家最信任真實用戶見證。如果你的現有客戶不會在公開場合提到你，不會在 LinkedIn 上分享跟你合作的經驗，你在暗漏斗裡就是隱形的。 讓 AI 找得到你。 94% 的買家在用 LLM 做研究。你的公司網站、客戶案例、技術文件，是否會被 AI 模型引用？如果你問 ChatGPT「[你的產業] 最好的 [你的產品類別] 有哪些？」而答案裡沒有你，那就是一個需要立刻處理的問題。 在買家定義需求的階段就出現。 83% 的買家在聯繫業務前就完成了需求定義。你能參與這個定義過程嗎？透過產業報告、觀點文章、或是在買家會去的社群裡提供有用的框架，讓你的思維方式影響他們的評估標準。 6sense 報告中有一個容易被忽略但極重要的數據：買家候選名單上的 5.1 家供應商中，平均有 3.8 家是他們之前就有過接觸的供應商。97% 的買家在名單上至少放了一家他們有過先前經驗的公司。 這意味著長期關係和品牌認知的價值，遠比任何一次完美提案都重要。你今天幫助的那個還沒準備好購買的人，可能在 10 個月後的某天早上 6 點，把你放進了他的第一天名單。📎 這篇文章的數據主要來自 6sense 的 2025 B2B Buyer Experience Report，完整報告裡還有更多關於 AI 如何改變（以及沒有改變）B2B 採購旅程的分析，包括經濟環境如何影響供應商選擇、買家在什麼時候最容易被翻盤等數據。另外，Consensus 的 2026 B2B Buyer Behavior Report 則從 600 萬次互動數據的角度，拆解了 Demo 設計的最佳長度和時段——如果你有在做線上 Demo，那份報告很值得看。

22,880 句談判對話的機器學習分析：道歉讓成交率高 10%，而「建議流程」反而搞砸交易

22,880 句談判對話的機器學習分析：道歉讓成交率高 10%，而「建議流程」反而搞砸交易

想像一下這個場景：你坐在客戶對面，對方對你的提案有疑慮，氣氛有點僵。你的直覺告訴你兩件事——第一，絕對不能道歉，因為道歉就是示弱；第二，趕快拿回對話的主導權，建議一個流程來推進討論。 一份 2026 年 2 月發表的研究告訴你：這兩個直覺都是錯的。 漢堡大學團隊：用機器學習拆解談判中的每一句話 Nale Lehmann-Willenbrock 是漢堡大學工業與組織心理學系的教授兼系主任，她的研究專長是用行為觀察和量化互動分析來理解人與人之間的動態過程——不靠問卷，靠的是逐秒分析錄影中的實際行為。 2026 年 2 月，她的團隊成員 Jan Niklas Engel、Jan Teichert-Kluge 和 Clara Sofie Hemshorn de Sánchez 在《Negotiation and Conflict Management Research》期刊上發表了一篇論文：〈Behavioral Dynamics in Negotiations: How Specific Verbal Behaviors Relate to Negotiation Agreements and Negotiation Processes〉。 他們做了什麼？他們錄下 40 場面對面的商業談判（共 176 位參與者），然後用一套叫做 NegotiAct 的編碼系統，把每一場談判中的每一個語言行為都歸類到 47 種互斥的行為類別中。 總共編碼了 22,880 個語言行為。編碼員之間的一致性達到 Cohen's Kappa 0.914——在行為研究中，這是極高的可靠度。 然後，他們用機器學習模型從這 47 種行為中篩選出最能預測談判結果的關鍵行為。最終，模型保留了 11 種。 結果裡有兩個發現，直接打臉了大部分人對談判的直覺認知。 道歉的力量：成交機率高出約 10 個百分點 在這 40 場談判中，18 場達成協議，22 場破裂。機器學習模型發現：道歉（apologizing）與達成協議呈顯著正相關，道歉的出現與成交機率提高約 10 個百分點有關。 10 個百分點。這不是統計誤差，這是一個有實質意義的差距。 更有意思的是研究團隊對道歉內容的分析：在所有被編碼為「道歉」的語言行為中，大約 56% 是同時包含遺憾表達和責任承認的完整道歉，而不只是「不好意思」這種敷衍了事的客套話。 論文中提到："when timely and well-formed, apologies may operate as internal micro-fluctuations that recalibrate expectations" （當道歉出現在適當的時機並且有好的形式，它可以作為一種內部微擾動，重新校準雙方的期望。）這個說法很精準。道歉不是投降，它是一個「重設鍵」。當談判陷入僵局，一方的道歉等於在告訴對方：「我理解你的感受，我願意承認我這邊可能有問題。」這會立刻降低對方的防禦姿態，讓雙方從「攻防」模式切換到「解題」模式。 這跟 Roy Lewicki 在 2016 年發表的道歉結構研究不謀而合——Lewicki 發現有效道歉有六個要素，其中最重要的是「承認責任」（acknowledgment of responsibility），其次是「提出修復方案」（offer of repair）。漢堡大學這份研究用真實談判數據證實了：有實質內容的道歉，確實會改變談判的走向。 時間分佈上也有一個有趣的差異：在成功達成協議的談判中，道歉分布在整個對話的各個階段，有一條延伸到後期的長尾。但在破裂的談判中，道歉大多集中在一開始——換句話說，失敗的談判者在開頭客套地「道歉」一下，然後就再也不道歉了。"apologies are more broadly distributed across the interaction, with a longer tail into later phases" （道歉更廣泛地分布在整個互動過程中，在後期階段有更長的尾巴。）這暗示了一個關鍵策略：道歉不是談判開場的禮貌公式，而是一個應該在整個過程中持續使用的溝通工具。 程序性建議的陷阱：主導流程反而推高破裂機率 第二個反直覺的發現更有殺傷力。 很多談判訓練課程會教你：「掌握對話的流程和節奏，展現專業感。」比如在會議一開始就說：「我建議我們先討論 A，再討論 B，最後做決定。」或是在對話卡住的時候說：「我們換個方式，先把各自的底線攤出來。」 這種行為在研究中叫做「程序性建議」（procedural suggestion）。直覺上，這應該是好事——你在幫助對話更有效率地推進。 但數據說的是另一個故事：程序性建議與談判破裂呈顯著正相關，每次出現與非協議機率提高約 3 個百分點有關。 在破裂的談判中，這類建議平均出現 13.82 次。"frequent procedural interventions might not only signal underlying coordination challenges but may also coincide with stalled progress" （頻繁的程序性介入不僅可能反映出潛在的協調困難，也可能與停滯不前的進展同時出現。）為什麼「幫忙安排流程」反而有害？研究中的序列分析（lag-sequential analysis）提供了線索：程序性建議之後，最常出現的回應是「substantiation」——也就是對方開始防禦性地強化自己的立場。同時，對方主動揭露立場資訊（positional information disclosure）的頻率反而下降了。 翻成白話：當你說「我建議我們按照這個流程來」的時候，對方聽到的不是「讓我們更有效率」，而是「你想控制這場對話」。他的反應不是配合，而是築牆。 這是一個很精妙的心理動態——程序性建議看起來是中性的、甚至是善意的，但它暗含了一個權力宣示：「我來決定我們怎麼談。」在一場雙方都在爭取利益的談判中，這種單方面的控制嘗試會觸發對方的抗拒本能。 閒聊也有代價：前五分鐘的陷阱 研究還有一個附帶發現值得注意：個人化閒聊（personal communication）也與談判破裂正相關。 資料顯示，不管談判最終成功還是失敗，閒聊幾乎都集中在前五分鐘。但問題是：在一場有時間限制的談判中（這些實驗的談判平均長度約 30 分鐘），即使是簡短的題外話也會壓縮到實質討論的時間。 達成協議的談判平均花了 26.88 分鐘，而破裂的反而更長——32.13 分鐘。這個差異在統計上是顯著的。談得更久不代表談得更好，反而可能意味著雙方在原地打轉。 「整體系統觀」：為什麼單一行為不能脫離脈絡理解 這篇論文最深刻的方法論啟示，不是某個特定行為的效果，而是它用數據證明了：談判是一個複雜適應系統（Complex Adaptive System），任何單一行為的意義都取決於它出現的脈絡。"a whole-system view is required because the meaning of any single act depends on the configuration of other acts unfolding around it" （需要一個整體系統的觀點，因為任何單一行為的意義取決於圍繞它展開的其他行為的配置。）這句話值得反覆讀。它的意思是：「道歉有效」不代表你應該在談判中瘋狂道歉。道歉之所以有效，是因為它出現在特定的行為序列中——在那個脈絡裡，它重新校準了雙方的期望。如果你把道歉變成一種機械式的策略，效果可能完全不同。 同樣的，「程序性建議有害」不代表你永遠不能討論流程。它的意思是，當你頻繁地、單方面地試圖主導對話的走向時，你正在向對方發送一個錯誤的信號。 研究團隊也很坦率地指出了自己的限制：47 種行為中，機器學習模型只保留了 11 種作為有效預測因子。這意味著大部分的談判行為——包括一些傳統上被認為很重要的行為，像是「多議題同時提案」（multi-issue offers）——在預測成交與否上並沒有顯著作用。"even behaviors traditionally considered constructive, such as procedural suggestions, may coincide with a higher incidence of non-agreement" （即使是傳統上被認為具有建設性的行為，例如程序性建議，也可能與更高的非協議發生率同時出現。）這一句話，基本上是在對所有談判教科書說：你們該更新了。 道歉怎麼說、程序性建議怎麼避 把這份研究的發現轉化成可操作的行動，有三個方向： 第一，把道歉當工具，不當認輸。 當客戶表達不滿或異議時，與其急著辯解或提出解決方案，不如先說：「這部分確實是我們沒有考慮周全，我很抱歉讓你有這個困擾。」注意——有效的道歉要包含責任承認（「我們沒考慮周全」），不是空泛的「不好意思」。而且不只是開場白用一次就好，在對話的任何階段，只要感覺到張力升高，道歉都可以是一個重設按鈕。 第二，少說「我建議我們這樣做」，多問「你覺得我們接下來怎麼處理比較好？」 程序性建議有害，不是因為討論流程本身有問題，而是因為「單方面提出流程」暗含了控制意味。如果你想推進對話，把它變成一個問題而不是一個指令，讓對方感覺流程是共同決定的，而不是被安排的。 第三，注意你的開場閒聊。 寒暄是人之常情，但如果你的會面時間有限，在三分鐘內切入正題，把社交性對話留到成交之後。數據很清楚：談得久不等於談得好。📎 Engel 等人的完整論文〈Behavioral Dynamics in Negotiations〉2026 年 2 月發表在 Negotiation and Conflict Management Research 期刊第 19 卷第 2 期。論文中還有大量這篇文章沒有覆蓋到的內容，包括 NegotiAct 編碼系統的完整 47 種行為分類、lag-sequential analysis 的詳細結果（哪些行為會觸發哪些後續反應）、以及「接受暫時性提議」（accepting interim offers）如何作為達成最終協議的漸進穩定器。如果你對談判中的微觀語言動態有興趣，這篇論文的圖表和序列分析值得細讀。

你的客戶開始在 ChatGPT 買保險了——Insurify 如何成為 AI 通路的第一槍

你的客戶開始在 ChatGPT 買保險了——Insurify 如何成為 AI 通路的第一槍

2026 年 2 月 9 日，一個看起來不起眼的產品上線，卻讓華爾街的保險經紀股在一天內蒸發了數百億美元市值。 那天，Insurify 正式成為 ChatGPT App 商店的首批合作夥伴之一——也是第一個保險類 App。用戶只要在 ChatGPT 對話框裡輸入 @Insurify，就能用聊天的方式比較車險報價、瀏覽真實用戶評價、找到適合自己的方案。 隔天開盤，Willis Towers Watson（WTW）股價暴跌 12%，創下 2008 年以來最慘的單日跌幅。Arthur J. Gallagher 跌 9.9%，Aon 跌 9.3%，S&P 500 保險指數整體下挫 3.9%。 一個 App，還只能比較美國車險，為什麼嚇成這樣？ 因為所有人突然意識到：ChatGPT 每週有超過 8 億活躍用戶。如果保險變成「一段對話就能搞定的事」，傳統經紀人的存在意義是什麼？ Insurify：一個被車禍催生的比價平台，十年後站上 AI 風口 Insurify 的創辦人 Snejina Zacharia 是 MIT Sloan 的 MBA。創業故事很經典：她在 MIT 念書時出了一場小車禍，保費被大幅調高，她才發現——竟然沒有一個像 Kayak 那樣的比價平台可以讓你一次比較所有保險方案。於是她和前 Kayak 總裁 Giorgos Zacharia 共同創辦了 Insurify。 十年後的 2026 年，Insurify 已經在美國全部 50 州取得執照，累積了超過 1.96 億筆車險報價資料和 7 萬多筆用戶評價，串接超過 500 家保險公司。它不賣保險，它是持牌的數位保險經紀人——幫你比價，然後媒合。 這個定位，讓它成為 ChatGPT 保險生態的完美第一個合作對象。 在 ChatGPT 裡買保險，體驗長什麼樣？ 操作流程比你想像的簡單。打開 ChatGPT，在 App 目錄裡連結 Insurify，然後在任何對話中輸入 @Insurify，用自然語言描述你的需求。"Shopping for car insurance has traditionally been time-consuming, confusing, and frustrating for many drivers. With our new ChatGPT app, we're redefining the insurance shopping experience by making it feel as simple as having a conversation." （買車險一直是一件耗時、困惑又令人沮喪的事。透過我們的 ChatGPT App，我們正在重新定義保險購物體驗——讓它變得像聊天一樣簡單。）Insurify CEO Snejina Zacharia 在 2026 年 2 月的新聞稿裡這樣說。 系統會根據你提供的資訊——所在地、車型、年齡、信用狀況、駕駛紀錄、想要的保障範圍——從 1.96 億筆歷史報價中算出個人化的估價，同時讓你看到其他用戶對各家保險公司的真實評價。價格、服務、理賠速度、折扣優惠，全部可以在對話中比較。 決定好了？點一下連結，到 Insurify 網站上完成投保，幾分鐘搞定。 有一個細節值得注意：目前在 ChatGPT 裡拿到的是「估價」而非即時報價。真正的精確報價和投保動作，仍然需要回到 Insurify 網站完成。Insurify 的 ChatGPT App 也不會儲存你在對話中提供的任何資訊——除非你主動到網站上完成報價流程。 華爾街的恐慌：不是因為這個 App，而是因為它代表的趨勢 讓我們誠實地說：一個只能比較美國車險的 App，本身不足以顛覆任何產業。 但華爾街反應這麼劇烈，是因為它嗅到了一個結構性的轉變：AI 正在成為新的保險通路。 Bloomberg Intelligence 分析師 Matthew Palazola 在 2026 年 2 月指出，這類應用「可能威脅到保險經紀公司的部分諮詢業務」，但他同時也說，這更像是「force multiplier（力量放大器）而非 existential threat（存在性威脅）」。 而 Insurify 共同創辦人 Giorgos Zacharia 在 2026 年 3 月接受 Insurance Journal 專訪時透露了一個有趣的細節：在開發 ChatGPT App 之前，Insurify 就已經觀察到大量來自 AI 搜尋引擎的自然流量。消費者早就在用 AI 平台搜尋保險資訊了——Insurify 只是把這個已經存在的行為，變成了一個更流暢的體驗。"We are barely scratching the surface." （我們才剛觸及表面而已。）Giorgos 這句話，可能是整個事件裡最值得記住的一句。 果然，一個月後，更多保險 App 跟進。2026 年 3 月，Neptune Flood 上線了洪水險報價 App，Steadily 推出了房東保險 App，Jerry.ai 則推出了結合車險比價和維修估價的雙功能 App。 從車險到洪水險到房東保險——品類正在快速擴張。 恐慌過後，冷靜下來看：AI 到底能取代什麼，不能取代什麼？ WTW 暴跌 12% 的那天，很多人的第一反應是「保險業務員完了」。但一個月後，市場的看法出現了明顯修正。 2026 年 3 月，Barclays 發布報告，認為市場對 AI 顛覆保險經紀業的恐慌「過度了」，並將 WTW 從「減持」上調至「中性」，同時上調了 Arthur J. Gallagher 的評級。JPMorgan 的分析師也在 2 月就指出，真正的 AI 顛覆「至少還需要 24 個月」，認為拋售過度。 為什麼分析師們認為恐慌過頭了？因為他們區分了保險業務中「可以被 AI 取代的環節」和「不能的環節」。 AI 能做得更好的事：報價比較： 這是 Insurify 正在做的事。把 1.96 億筆資料丟給 AI，它能在幾秒內給你個人化的估價。沒有任何人類業務員能比 AI 更快、更全面地完成這個動作。 基本諮詢： 「第三責任險和全險差在哪？」「我的信用分數會影響保費嗎？」這類標準化問題，AI 可以回答得比大多數業務員更清楚、更有耐心。 行政流程： 填表、核保、文件整理——這些重複性工作正在被自動化吃掉。AI 做不到的事：複雜的保障規劃： 一個有三間房、兩台車、一個小公司的客戶，他的保險組合牽涉到責任歸屬、稅務影響、資產保護。這種跨領域的判斷，不是一段對話能解決的。 理賠時的陪伴： 當你家被水淹了、車被撞了、或者更嚴重的事故發生，你需要的不是一個聊天機器人，而是一個真人在電話那頭告訴你「我來處理」。業界數據顯示，在複雜理賠情境中，有真人經手的案件，客戶留存率顯著高於純自動化處理。 人生大事的諮詢： 結婚、生小孩、退休、創業——每一個重大人生轉折都會改變你的保險需求。這些對話需要信任、需要理解脈絡、需要一個人能根據你的整體狀況而不是單一數據點來給建議。Insurify CEO Snejina Zacharia 自己也這麼看："It will be an evolution. I think that everything will just become more automated and simpler, but a lot of the existing interfaces will remain and the existing relationships will continue to remain." （這會是一個演化的過程。一切會變得更自動化、更簡單，但很多既有的介面會留下來，既有的關係也會繼續存在。）她在 2026 年 3 月的 Insurance Journal 專訪裡這樣說。注意她的用詞：是「evolution（演化）」，不是「disruption（顛覆）」。連顛覆者自己都不認為這是顛覆。 真正的問題不是「會不會被取代」，而是「你的價值在哪一層」 這件事的真正啟示，不是「AI 要來搶業務員的飯碗了」這種標題黨。 真正的問題是：如果報價比較、基本諮詢、行政流程這些事，AI 都能做得比你快、比你好、比你便宜——那你花在這些事情上的時間，價值歸零。 但反過來說，當 AI 把低價值的工作吃掉，業務員花在高價值工作上的時間佔比就會提高。Insurify 自己內部也在這樣做——他們部署了 AI 工具來處理重複性任務，讓真人經紀人專注在「高價值的客戶諮詢工作」上，結果生產力創下新高。 這跟 Jeb Blount 說的邏輯完全一致：AI 不會殺死業務，但會嚴厲懲罰那些「只會做 AI 也能做的事」的業務員。 你可以花一個小時幫客戶比價——但 Insurify 在 ChatGPT 裡十秒鐘就做完了。 你也可以花一個小時坐在客戶對面，聽他說他剛被診斷出一個疾病、他擔心家人以後怎麼辦、他不知道現有的保障夠不夠。 同樣一個小時。但 AI 只能做第一件事。 第二件事，是你的護城河。📎 這篇只聚焦在 Insurify 上線 ChatGPT 的事件和它對業務員角色的影響。如果你想看更完整的脈絡——包括 Insurify 創辦人怎麼看 AI 搜尋引擎帶來的自然流量、他們內部如何用 AI 工具提升經紀人產效、以及 CEO 對「AI 會不會取代保險經紀人」的完整回應——推薦讀 Insurance Journal 2026 年 3 月的這篇專訪：Insurify's Founders Discuss Evolution of Insurance Shopping With AI。另外，想了解 ChatGPT App 商店上線後更多保險 App 跟進的狀況，Carrier Management 的 The List is Growing: More Insurance Apps on ChatGPT 有很好的整理。

一根 $2 熱狗，怎麼贏過一瓶年份香檳？Will Guidara 的「熱狗效應」拆解

一根 $2 熱狗，怎麼贏過一瓶年份香檳？Will Guidara 的「熱狗效應」拆解

2010 年的一個午餐時段，紐約麥迪遜公園旁的 Eleven Madison Park 裡，一桌歐洲來的饕客正在享用精心設計的多道式料理。 他們吃遍了紐約最好的餐廳——Per Se、Le Bernardin、Daniel——但離開前有一個遺憾：沒吃到一根正宗的紐約街頭熱狗。 餐廳總經理 Will Guidara 聽到了這段對話。他走出餐廳，在街角花 $2 美元買了一根熱狗，請主廚用米其林等級的擺盤端上桌。 那桌客人的反應，比任何一道菜都強烈。"I really do believe I could have comped that table a bottle of vintage champagne and given them a free bucket of caviar, and it would not have had the same impact as that two-dollar hotdog. Because it would not have been specific to them." （我真心相信，就算我請那桌客人喝一瓶年份香檳、送上一大桶魚子醬，效果也比不上那根兩塊錢的熱狗。因為那些東西不是專門為他們準備的。）Guidara 後來在他的 TED 演講（2022 年 10 月）裡這樣回憶。一瓶年份香檳、一桶魚子醬，都比不上那根 $2 熱狗——因為它們不是「為那個人」準備的。 這就是「熱狗效應」（Hotdog Effect）。 Will Guidara：用「不合理的款待」把餐廳從第 50 名做到世界第一 Guidara 不是廚師，他是前台的人。2006 年成為 Eleven Madison Park 的總經理時，這家餐廳在「世界五十大最佳餐廳」排行榜上剛好是第 50 名。到了 2017 年，他們拿下了世界第一。 他在 2022 年出版的《超乎常理的款待》（Unreasonable Hospitality）裡拆解了這段旅程的核心邏輯：追求卓越讓他們坐上了牌桌，但真正讓他們登頂的，是追求「不合理的款待」。"Pursuit of excellence brought us to the table, but pursuit of Unreasonable Hospitality took us to the top." （追求卓越讓我們坐上了牌桌，但追求不合理的款待讓我們登上了頂峰。）什麼是「不合理的款待」？Guidara 用一個簡單的區分來解釋——"Service is black and white; hospitality is color." （服務是黑白的；款待是彩色的。）服務是把事情做對：準時上菜、正確收費、回覆客訴。這是黑白的，是基本功。 款待是讓人感受到你真的在乎他這個人，不只是在乎這筆交易。這是彩色的，是讓人記住你的東西。 2026 年 3 月，Guidara 上了 Chris Williamson 的 Modern Wisdom Podcast #1076，把這套方法論講得更具體。他提到，大多數公司都在優化「服務」——更快的回覆時間、更標準化的流程、更完善的 SOP。但真正讓客戶一輩子記住你的，是那些「脫離劇本」的瞬間。 95/5 法則：省到骨子裡，才有資格「浪費」 Guidara 不是在鼓勵亂花錢。恰好相反，他是出了名的摳門。 他的原則叫 95/5 法則：95% 的時間，像瘋子一樣管每一分錢。砍掉沒人注意的隱形成本——洗碗精的品牌、廚師紙帽的材質、不必要的裝飾。然後把省下來的那 5%，「愚蠢地」花掉。"Manage your money like a crazy person 95 percent of the time so that, 5 percent of the time, you can spend 'foolishly.'" （95% 的時間像瘋子一樣管理你的錢，這樣剩下 5% 的時間，你才能「愚蠢地」花掉。）但他馬上補了一句：這些「愚蠢的花費」其實一點都不愚蠢，它們是「with great intention」——帶著強烈意圖的。 在 Eleven Madison Park，這 5% 變成了什麼？買了一批小雪橇，帶第一次看到雪的客人一家去中央公園滑雪 客人因班機取消無法去海島度假，團隊把私人包廂鋪滿沙子，擺上躺椅和 Mai Tai，做了一個迷你海灘 準備好 Tiffany 的香檳杯，隨時為求婚的情侶慶祝 在結帳時附上一杯白蘭地，讓客人可以慢慢喝，不用急著離開 有客人提到他爸只喝 Budweiser，團隊就把香檳推車改裝成 Budweiser 推車這些事的成本都不高。但每一件，都變成了客人「一輩子的故事」。 Guidara 在書裡寫道："The true gift wasn't the street hot dog or the bag full of candy bars; it was the story that made a Legend a legend." （真正的禮物不是那根街頭熱狗或那袋巧克力棒；而是那個讓傳奇之所以成為傳奇的故事。）重點從來不是你花了多少錢。重點是你給了對方一個值得說出去的故事。 造夢者制度：把驚喜變成可複製的組織能力（Dreamweaver） 一根熱狗的故事很動人，但如果只是老闆偶爾的靈光一現，那就不是方法論，只是軼事。 Guidara 厲害的地方在於，他把「製造驚喜」變成了一個正式職位。 他在 Eleven Madison Park 設立了一個全新的角色叫 Dreamweaver（造夢者）。這個人唯一的工作，就是協助每一個服務人員把他們聽到的線索，變成具體的行動。 運作方式是這樣的： 第一步：聽。 每一個服務人員在點菜、倒水、收盤子的過程中，都在留意客人不經意提到的事。 「我們明天就要回倫敦了。」 「她今天剛拿到升遷。」 「好想念小時候吃的那家冰淇淋。」 第二步：傳。 服務人員把聽到的資訊傳給 Dreamweaver。 第三步：做。 Dreamweaver 在用餐結束前，把驚喜變成現實。 這套系統也催生了大量「預製工具包」——Guidara 的團隊發現，有些情境會反覆出現。幾乎每週都有客人來慶祝訂婚，所以他們跟 Tiffany 合作準備了香檳杯組。經常有客人趕飛機，所以他們做了精美的機場零食盒。外地來的客人常問「附近有什麼好吃的？」，所以他們印了一張私房美食地圖——最好的 pizza、bagel、早午餐、還有魯賓博物館這種隱藏景點。"Identify moments that recur in your business, and build a tool kit your team can deploy without too much effort." （找到你的業務中反覆出現的時刻，建立一套團隊不需要費太大力氣就能部署的工具包。）這套系統的精髓在於：它把「款待」從個人天賦變成了組織能力。不需要每個人都有 Guidara 的直覺，只需要每個人都有「聽」的習慣，加上一個有執行力的 Dreamweaver。 一吋法則：最後一步決定前面所有努力是否值得（One-Inch Rule） Guidara 還有一個訓練團隊的具體技巧，叫 一吋法則（One-Inch Rule）。 一道菜從食材採購、備料、烹調到擺盤，可能經過了十幾個人、好幾個小時的努力。但當服務人員把盤子放到客人面前的那一刻——最後那「一吋」的距離——如果眼神飄了、手晃了、態度隨便了，前面所有的努力都白費。 Guidara 在書裡這樣說："Their Perception Is Our Reality." （客戶的感受就是我們的現實。）客戶的感受就是事實。不是你做了什麼，而是他們感覺到了什麼。 這個法則的意思是：你的客戶不會看到你背後付出的 99%，他們只會記住最後那 1% 的體驗。 前面的一切都是為了那最後一吋服務的。 想想看：你花了三個月經營一個客戶，做了完美的需求分析、精準的方案設計。但如果在最後一次面對面會議上你看起來心不在焉，或者合約裡有一個低級錯誤——前面的一切都可能歸零。 Guidara 在 TED 演講裡把這種專注力歸結為一個字：present（在場）。"Being present means caring so much about the thing you're doing or the person you're with that you stop caring about all the other things you need to do." （「在場」的意思是，你如此在乎正在做的事或身邊的人，以至於不再在意其他所有待辦事項。）「在場」不是效率，不是多工處理。它的意思是：你在乎眼前這個人在乎到忘記了其他所有待辦事項。 為什麼「不合理的款待」在同質化市場裡特別致命 Guidara 在 Modern Wisdom Podcast 上被問到：為什麼這套方法論能跨產業適用？ 他的回答很直接：因為今天大部分行業的「產品」差異已經微乎其微。高級餐廳的食材來源差不多、烹飪技術差不多、擺盤邏輯差不多。真正的差異化，幾乎完全來自「人」的部分。"In a restaurant, the food, the service, and the design are simply ingredients in the recipe of human connection." （在餐廳裡，食物、服務和設計，都只是「人與人連結」這道料理的食材。）這句話放到任何高度同質化的行業都成立。當產品本身很難拉開差距時，客戶選擇你的理由，往往不是你的產品比較好，而是跟你互動的感覺比較好。 而「感覺比較好」這件事，不需要花大錢。它需要的是——聽見對方沒有說出口的需求（Dreamweaver 的核心運作邏輯） 在對的時機做出完全出乎意料的回應（熱狗效應） 把最後一吋做到完美（One-Inch Rule）Guidara 在 TED 演講的最後說了一句話，可能是整套方法論最好的總結："If you start to look closely enough, you will find opportunities for unreasonable hospitality, to give people more than they could ever possibly expect, all around you." （如果你開始夠仔細地觀察，你會發現不合理的款待機會——給人們超乎預期的體驗——就在你身邊各處。）不合理的款待機會無處不在。你只需要開始認真看。📎 這篇文章的主要素材來自 Will Guidara 在 2026 年 3 月 26 日上線的 Modern Wisdom Podcast #1076，那集有更多他聊到從第 50 名到第 1 名過程中犯的錯、跟主廚 Daniel Humm 從互看不順眼到一起登頂的過程，以及他如何在 2025 年把款待思維帶進運動場館餐飲。想更完整理解他的系統，推薦直接讀他的書《超乎常理的款待》，或者看他 13 分鐘的 TED 演講——熱狗故事他本人講的版本，比任何轉述都精彩。

你的 AI 銷售信寫錯重點了？Oxford 研究：塞滿事實比個人化更有說服力

你的 AI 銷售信寫錯重點了？Oxford 研究：塞滿事實比個人化更有說服力

用 AI 幫你寫客戶信、產品提案、LINE 訊息的時候，你花最多時間在哪裡？ 如果答案是「想辦法讓每封信都針對不同客戶量身打造」——一份剛發表在 Science 期刊的研究會告訴你，你可能把力氣花錯地方了。 Kobi Hackenburg 與史上最大規模的 AI 說服力實驗 Kobi Hackenburg 是牛津大學網際網路研究所的博士候選人，同時也在英國 AI 安全研究所（UK AI Security Institute）擔任研究科學家。2025 年 12 月，他和來自 Stanford、MIT、LSE 的研究者共同在 Science 發表了一篇論文：〈The Levers of Political Persuasion with Conversational AI〉。 這不是一般的小實驗。他們動員了 76,977 名英國受試者，部署 19 個不同的大型語言模型（從 5 億參數的小模型到 4,050 億參數的巨型模型都有），橫跨 707 個政治議題，讓 AI 跟真人進行平均 7 輪、約 9 分鐘的即時對話，然後比較受試者在對話前後的態度變化。 研究者還動手做了一件很瘋狂的事：他們對 AI 生成的 466,769 個事實性宣稱逐一進行了準確度查核。 結論出來，直接挑戰了行銷圈一個根深蒂固的信念。 資訊密度：說服力最強的單一因素 研究的核心發現可以用一句話講完：AI 之所以能改變人的想法，靠的不是心理操控，不是個人化，而是塞進更多可查證的事實。 他們把這個概念叫做「資訊密度」（information density）——一段回應中包含多少個可以被事實查核的具體宣稱。 數據有多誇張？在所有影響說服力的變數中，資訊密度這一個因素就解釋了 44% 的變異量。如果只看經過特別訓練的模型，這個數字飆到 75%。 具體來說，每多塞進一個事實性宣稱，說服力就增加 0.30 個百分點。在最有說服力的實驗條件下，AI 平均每次對話丟出 22.1 個事實宣稱——而一般條件下只有 5.6 個。"Insomuch as factors like model scale, post-training, or prompting strategy increased information density, they also increased persuasion." （只要模型規模、後訓練或提示策略等因素提高了資訊密度，它們就同時提高了說服力。）翻成白話：不管你用什麼技巧——更大的模型、更精巧的提示詞、更多的訓練——只要最終結果是讓回應裡塞進更多事實，說服力就上升。事實密度是所有槓桿背後的共同機制。 個人化的效果遠比你想的小 接下來是最反直覺的部分。 行銷圈這幾年最熱的口號是什麼？「大規模個人化」（personalization at scale）。AI 最讓人興奮的應用場景之一，就是根據每個客戶的背景、偏好、痛點，自動生成量身打造的訊息。 Hackenburg 的實驗直接測試了這個假設。結果呢？ 個人化帶來的說服力提升，平均只有 +0.43 個百分點，沒有任何一種個人化方法的效果超過 1 個百分點。 相比之下：後訓練（post-training，也就是針對說服力去微調模型）提升了最多 51% 的說服力 提示工程（prompting，用不同的指令去引導模型）提升了約 27%論文裡寫得很直白："While we do find some evidence of persuasive returns to personalization, they are small in comparison to the magnitude of the persuasion gains we document from model scale and post-training." （雖然我們確實發現個人化帶來了一些說服力回報，但與模型規模和後訓練所帶來的說服力增幅相比，這些回報很小。）這不是說個人化完全沒用。但它的效果被嚴重高估了——至少在「改變別人想法」這件事上，你花在個人化的時間，遠不如花在「確保內容裡有足夠多的具體事實」來得有效。 小模型也能跟巨型模型一樣有說服力 另一個讓人意外的發現：模型大小的影響也沒想像中大。 一個 5 億參數的開源小模型，經過針對性的後訓練之後，說服力可以逼近甚至追平那些動輒幾千億參數的頂級商用模型。Hackenburg 自己在牛津大學的新聞稿中說："Our results show very small models can be fine-tuned as persuasive as massive systems." （我們的研究結果顯示，非常小的模型經過微調後，說服力可以媲美巨型系統。）這意味著什麼？說服力不是只有大公司的專利。任何人只要掌握正確的訓練方法和提示策略，都能讓 AI 產出高說服力的內容。 說服力越強，準確度越低：不能忽視的取捨 到這裡聽起來好像結論很簡單：那就叫 AI 盡量多塞事實就好了？ 沒那麼單純。這份研究最讓人不安的發現是：說服力和準確度之間存在系統性的反向關係。 具體的數字：GPT-4o 在一般條件下，78% 的宣稱被判定為準確 同一個模型切換到「資訊密集」的提示策略後，準確率掉到 62% GPT-4.5 更慘：從 70% 掉到 56% 在最高說服力的實驗條件下，29.7% 的宣稱是不準確的（一般條件下只有 16%）也就是說，當 AI 為了說服你而拼命塞更多「事實」的時候，它開始編造看起來像事實的東西。 有評論者引用了哲學家 Harry Frankfurt 的概念來形容這個現象——這不是刻意說謊（lying），而是「bullshit」：對真假根本不在意，只在意聽起來是否有說服力。 這對所有用 AI 寫客戶溝通的人來說是一個嚴肅的警告：你不能只追求說服力，你必須同時守住準確度。否則你贏了這一次對話，卻輸了長期信任。 資訊密度原則：怎麼用在你的溝通裡 把這份研究的發現翻譯成實務操作，有三個要點： 第一，堆事實，不堆形容詞。 與其寫「我們的方案能大幅提升您的效率」，不如寫「導入我們方案的客戶，平均每月減少 14 小時的行政作業時間，退件率從 8% 降到 2.3%」。具體數字和可查證的事實，比任何華麗的包裝都有說服力。 第二，別花太多時間在個人化上。 這不是說完全不要做——稱呼對方的名字、提到他的公司當然是基本禮貌。但如果你的選擇是「花 30 分鐘研究客戶背景來量身打造一封信」還是「花 30 分鐘找到更多可以佐證你論點的具體數據」，這份研究很明確地說：選後者。 第三，一定要人工查核。 這是整份研究最重要的警告。當你要求 AI「寫得更有說服力」或「多給一些佐證數據」的時候，它可能會開始「創造」看起來很像真的但其實是編的數據。每一個具體數字、每一個引用，都要回頭驗證。這份研究是在政治說服的場景下做的，不是商業銷售。但底層的機制是一樣的：人類會被大量具體事實打動，遠比被「我知道你是誰」的個人化感動來得多。 在一個人人都能用 AI 產出漂亮文案的時代，真正的差異化不是誰寫得更滑順，而是誰的內容裡有更多經得起查證的事實。📎 Hackenburg 等人的完整論文〈The Levers of Political Persuasion with Conversational AI〉2025 年 12 月發表在 Science，牛津大學的新聞稿用比較白話的方式做了摘要。論文裡還有很多這篇沒覆蓋到的細節，包括三個實驗的完整設計、19 個模型的個別表現比較、不同後訓練方法（SFT、獎勵模型、SFT+獎勵模型）的效果差異，以及對話式 AI 跟靜態單向訊息在說服力上的巨大差距。如果你對 AI 的影響力機制有興趣，值得花時間讀完整版。

Jeb Blount：AI 時代的三種業務員，只有一種能活下來

Jeb Blount：AI 時代的三種業務員，只有一種能活下來

你的信箱裡是不是越來越多那種「一看就知道是 AI 寫的」開發信？千篇一律的開頭、假裝很熟的語氣、永遠在第二段問你「有沒有時間聊十五分鐘」。 Jeb Blount 說，發那種信的業務員，正在親手毀掉自己的職涯。 Jeb Blount：17 本銷售書作者，全球最大銷售 Podcast 主持人 Jeb Blount 是 Sales Gravy 的創辦人兼 CEO，也是全球下載量最高的銷售 Podcast《Sales Gravy》的主持人。他寫過 17 本銷售相關的書，其中《Fanatical Prospecting》幾乎是每個英語系國家業務人員的必讀書目，講的是為什麼「瘋狂開發」才是業績的根本。 2024 年 9 月，他和另一位銷售大神 Anthony Iannarino 合著了《The AI Edge》，專門談業務員該怎麼用 AI 來賣更多，而不是被 AI 取代。2026 年 3 月，他在 Sales Gravy Podcast 的一集〈The AI Edge: How to Use Technology Without Losing Your Human Touch〉裡，把這套觀點濃縮成一個很直覺的框架：AI 時代的三種業務員。 核心觀念：AI 不會殺死業務，但會嚴厲懲罰平庸 Blount 的立場很明確：AI is not going to kill sales, but it is absolutely going to punish mediocrity. 這句話的重點在後半段。AI 不是來搶你的工作的，它是來放大差距的。好的業務員用 AI 變得更強，平庸的業務員用 AI 變得更顯眼地平庸——因為客戶現在收到的垃圾開發信比以前多了十倍，對制式內容的容忍度已經降到零。 在同一集裡，他還丟出一個很精準的觀察：在 AI 能提供無限情報（intelligence）的時代，真正稀缺的東西是智慧（wisdom）。情報是知道客戶公司剛融了一輪、智慧是知道該在什麼時機、用什麼方式提起這件事。AI 可以幫你做前者，但後者只有人能做。 第一種：被取代的業務員 這種人的工作模式，本質上就是一台效率不高的機器：照著腳本打電話、用範本發信、把客戶資料從 A 系統搬到 B 系統。 Blount 的判斷標準很簡單：如果你的工作內容可以被寫成一套 SOP，那 AI 就能做，而且做得比你快、比你便宜、比你不會請假。 這不是假設，而是正在發生的事。越來越多公司把 SDR（銷售開發代表）的初階工作交給 AI agent 處理。被取代的不是「業務員」這個角色，而是「只會執行流程」的那種業務員。 最危險的信號？你每天花大部分時間在做的事，不需要判斷、不需要讀人、不需要隨機應變。 第二種：抗拒的業務員 這種人的反應是把頭埋進沙子裡，假裝 AI 不存在。他們的邏輯是：「我做業務做了二十年，靠的是關係和直覺，那些都是 AI 學不會的。」 Blount 同意關係和直覺很重要——但他不同意這是你可以不學新工具的藉口。 抗拒型業務員的問題不是他們的技能過時，而是他們的效率正在被拉開。當你的競爭對手用 AI 在十分鐘內研究完一個客戶的產業背景、最近的法說會內容、LinkedIn 上發過的每一篇文章，然後帶著這些洞察走進會議室的時候，你還在靠「我跟他很熟」吃老本。 關係確實是 AI 取代不了的護城河。但光有關係，沒有效率和深度準備，護城河會越來越淺。 第三種：把 AI 當力量放大器的業務員 這是 Blount 認為唯一能長期勝出的那種。 他在 Podcast 裡分享了自己怎麼用 AI：用它來更快地準備（prepare faster）、更聰明地寫東西（write smarter），然後把省下來的時間花在只有人能做的事——建立連結、解讀現場氣氛、在對的時刻說對的話。 「The reps who survive and thrive will be the ones who use technology as a force multiplier without losing their humanity in the process.」（能存活並且勝出的業務員，是那些把科技當成力量放大器，同時不在過程中失去人性的人。） 這裡的關鍵字是「force multiplier」（力量放大器），而不是「replacement」（替代品）。差別在哪？ 用 AI 當替代品的人，讓 AI 幫他寫開發信然後直接發出去。結果那封信跟其他一千封 AI 信長得一模一樣，收件者直接封鎖。 用 AI 當放大器的人，讓 AI 幫他整理客戶情報、起草初稿、模擬可能的反對意見，然後自己加入判斷、個人風格和時機感，寫出一封只有他能寫的信。 Blount 在書裡提出了一個叫「三個 A」的框架來描述這個過程：Adopt（採用）：先接受新工具的存在，願意試 Adapt（適應）：把 AI 融入自己的銷售流程，找到自己的用法 Adept（精通）：反覆練習到 AI 的使用變成第二天性聽起來很基本？但 Blount 的觀察是，大多數業務員卡在第一步和第二步之間——他們可能試過 ChatGPT，覺得「也就那樣」，然後就放棄了。真正的競爭優勢來自第三步：你用 AI 用到不需要思考怎麼用的程度。 AI 開發信的陷阱 Blount 在 2026 年 3 月的 Podcast 裡特別點名了一件事：AI-generated emails are not just getting deleted — they are getting you blocked and costing you access to prospects permanently. AI 寫的開發信不只是被刪掉。它們讓你被封鎖，永久失去接觸那個潛在客戶的機會。 為什麼？因為當每個人都用 AI 生成「個人化」的開發信，這些信反而變得最不個人化。收件者一眼就看得出來，他們的反應不是「這封寫得不好」而是「這個人連寫信都懶得自己來，他真的在乎我的生意嗎？」 這是一個反直覺的結果：AI 讓制式溝通的成本降到幾乎為零，但同時也讓制式溝通的效果降到幾乎為零。在每個人都能用 AI 寫出「看起來還不錯」的信的世界裡，只有真正投入心力的溝通才能突圍。 智慧 vs. 情報 Blount 在這集裡提出的另一個區分也很值得記住：wisdom is scarce in a world of unlimited intelligence. 在 AI 以前，掌握情報本身就是競爭優勢。你知道客戶公司的組織架構、最近的策略方向、關鍵決策者的背景——光是知道這些，你就贏了一半。 現在？任何人花五分鐘就能用 AI 查到這些。情報不再稀缺。 稀缺的是智慧——知道這些情報以後，判斷該怎麼用。什麼時候提？怎麼提？用什麼脈絡包裝？配合什麼時機？這些判斷需要經驗、需要對人的理解、需要在現場讀出那些沒被說出口的訊號。 這也是為什麼 Blount 認為第三種業務員會贏。他們用 AI 獲取情報（這個步驟比以前快了一百倍），但用自己的智慧來決定怎麼行動。AI 負責「知道什麼」，人負責「知道怎麼做」。 這不是一個關於 AI 的故事。這是一個關於你選擇成為哪種人的故事。📎 Jeb Blount 的 Sales Gravy Podcast 幾乎每週都有新集數，是英語系銷售圈最有影響力的 Podcast 之一。這篇談的「三種業務員」框架來自他和 Anthony Iannarino 合著的《The AI Edge》。如果你還沒讀過他更經典的《Fanatical Prospecting》，那本講的是所有技巧之前最重要的事——開發量。兩本搭配著看，會對「AI 時代業務員該怎麼活」有更完整的理解。

當 AI 幫每個人寫出 80 分的東西，你拿什麼拉開差距？Sam Parr 的品味養成法則

當 AI 幫每個人寫出 80 分的東西，你拿什麼拉開差距？Sam Parr 的品味養成法則

當 AI 能幫每個人產出 80 分的內容，品味就是那個把你從 80 分拉到 95 分的東西。 你用 AI 寫了一封開發信，措辭流暢、邏輯清晰、還附上客製化的數據。你覺得不錯，按下送出。但客戶那邊，同一天收到了十封幾乎一樣水準的信。 問題不是你寫得不好，問題是大家都寫得「不錯」了。當 80 分變成基本門檻，能讓人停下來多看一眼的，不是工具，是使用工具的人有沒有品味。 2026 年 3 月，Sam Parr 在 My First Million Podcast 第 809 集用一個詞總結了這件事：Taste is your moat——品味，才是你的護城河。 Sam Parr：把「品味」從抽象概念變成可操作的判斷力 Sam Parr 是 The Hustle 的創辦人（後來賣給 HubSpot），也是企業家社群 Hampton 的創辦人，社群成員平均年營收超過 2,500 萬美元。他不是設計師，不談美學理論，而是從一個創業者的角度回答：當 AI 把執行成本壓到趨近於零，你靠什麼贏？ 他的答案很直覺——品味。但這裡說的品味不是「我喜歡什麼顏色」，而是一種判斷力：知道什麼該留、什麼該砍、什麼會讓人覺得「對」。 這和 OpenAI 執行長 Sam Altman 在 2026 年 2 月透過 X 發文提出的觀點不謀而合。Altman 說：「The best research teams are built through context, taste and a real feel for where the field is headed next.」最好的團隊，靠的是脈絡感、品味、和對方向的直覺。當 AI 能處理幾乎所有技術性工作，人類的判斷力——也就是品味——反而成了最稀缺的能力。 Apple 案例：品味如何變成價值千億的護城河 Sam Parr 在節目中用 Apple 做案例拆解，而這的確是「品味即策略」最經典的商業示範。 Steve Jobs 說過一句常被引用的話：「It comes down to taste. It comes down to trying to expose yourself to the best things that humans have done, and then try to bring those things into what you are doing.」——歸根究底就是品味。你要讓自己接觸人類做過最好的東西，然後試著把那些東西帶進你正在做的事裡。（出自 2007 年 D5 科技大會） Apple 的品味不是表面的「好看」。它是一種深層的簡潔（deep simplicity）——不是因為少所以簡單，而是因為徹底理解了每個零件的本質，所以知道什麼可以拿掉。Jobs 對簡潔的執念體現在產品、包裝、行銷文案、甚至零售店的地板材質。這不是美學偏好，是一套完整的判斷系統。 對比之下，大部分競爭對手的做法是「加」——多一個功能、多一個選項、多一個按鈕。Apple 的做法是「減」。這種「敢砍」的能力，就是品味的核心：你不是不知道可以加什麼，你是知道不該加什麼。 用設計大師 Dieter Rams 的話說：「Good design is as little design as possible.」好的設計，就是盡可能少的設計。這句話聽起來像禪語，但背後是大量的試錯和取捨——你得先做了一百個版本，才有資格說「這一個就夠了」。 品味養成的三個核心法則 Sam Parr 在節目中整理了幾條「品味養成規則」（The Rules），結合他的觀點和相關討論，以下是三個最核心的法則： 法則一：大量接觸一流作品（Expose Yourself to the Best） 品味不是天賦，是輸入的結果。你見過的好東西越多，你的判斷基準線就越高。 這不只是「多看」，而是刻意跨領域地看。Jobs 年輕時旁聽書法課，後來把字體美學帶進了 Mac。Sam Parr 在節目中也強調，品味的養成需要跳出你的同溫層——如果你只看同業在做什麼，你的品味上限就是同業的平均值。 具體做法：去讀你領域之外的一流作品。建築、料理、電影剪輯、文學——任何在該領域被視為頂尖的東西，都在訓練你的判斷力。你不需要成為專家，你需要的是讓「好的標準」內化成直覺。 法則二：練習刪減，而非堆疊（Learn to Subtract） 品味的展現往往不是你加了什麼，而是你敢拿掉什麼。 這是 Apple 設計哲學的核心，也是 AI 時代最被低估的能力。AI 擅長「生成」——給它一個提示，它能產出十個版本、二十個變體。但 AI 不擅長判斷哪一個該留、其他九個該丟。 正如設計師 Eric De Castro 在 2026 年 2 月的文章中寫的：「The person who can look at 1,000 AI-generated options and say 'No. No. No. No… Yes. That one' possesses the real skill.」能從一千個 AI 生成的選項中指出「就是這個」的人，才擁有真正的技能。 未來的經濟不獎勵「能創造最多的人」，而是獎勵「能刪掉最多的人」。 法則三：從「為什麼好」開始拆解（Dissect the Why） 看到好東西，不要只是欣賞，要問「為什麼好」。 一封讓你忍不住回覆的信，是開頭的第一句話抓住你？還是整體節奏讓你讀得舒服？一個讓你願意多停留三秒的網頁，是配色的原因？還是留白的比例？ Sam Parr 在討論「學習品味」（Learning Taste）時強調的重點是：品味的養成不是被動接收，而是主動拆解。每一次你分析「為什麼這個東西讓我有感覺」，你都在建立自己的品味資料庫。 18 世紀哲學家 David Hume 在經典論文〈Of the Standard of Taste〉中早就提過類似的觀點：品味不是隨機的偏好，而是一種「可以透過廣泛接觸、仔細比較、和擺脫偏見來培養」的能力。換句話說，品味是有方法論的。 品味在 AI 時代的三個不可取代性 為什麼 AI 自己不能發展出品味？這牽涉到品味的三個本質特性： 脈絡感（Context）。 AI 活在永恆的現在——它不理解一個設計選擇的歷史脈絡，不知道某種風格為什麼在此刻會讓人產生共鳴。品味需要文化記憶。 自我限制的紀律（Constraint）。 AI 的本能是「加」——它被設計來生成更多內容。品味的本能是「減」——它需要拒絕的勇氣。 敢冒犯的底氣（Conviction）。 AI 迴避風險、追求最大公約數。但真正有品味的選擇，往往會讓一半的人皺眉，卻讓另一半的人深受觸動。如同 Eric De Castro 在同一篇文章中的定義：「Taste is the courage to alienate 50% of the audience so the other 50% falls in love.」——品味，是敢讓一半的人不買單、好讓另一半的人愛上你的勇氣。 品味是最被低估的專業能力 Sam Parr 這集節目最有價值的提醒是：品味不是天生的，也不是只有設計師才需要的東西。它是一種可以刻意練習的判斷力，而且在 AI 時代，它的價值正在急速上升。 當每個人手上都有同樣的 AI 工具，能寫出同樣流暢的文案、做出同樣精美的簡報、產出同樣「正確」的分析報告——最後讓客戶選擇你而不是別人的，是你在那些 AI 搞不定的地方展現出來的判斷：這句話要不要留、這個段落的順序對不對、這個提案的重點是不是真的打中對方在意的事。 工具會持續進化，但品味永遠是人的事。📎 Sam Parr 在 My First Million Podcast 第 809 集聊的不只是品味——他還談到自己怎麼從零開始學寫作、怎麼判斷一個商業點子值不值得做、以及為什麼他認為「無聊的生意」反而最賺錢。整集大概一小時，節奏很快，很適合通勤的時候聽。如果你對「品味」這個概念想再深入，設計師 Eric De Castro 的那篇 Taste is the Only Moat Surviving the AI Flood 從設計師的角度切入，跟 Parr 的商業視角形成很好的互補。

Todd Caponi 的四槓桿談判法：為什麼你不該害怕客戶殺價？

Todd Caponi 的四槓桿談判法：為什麼你不該害怕客戶殺價？

客戶說「能不能便宜一點？」的時候，大多數業務員只有兩種反應：要嘛硬著頭皮說不行，要嘛心一橫直接打折。 Todd Caponi 說，這兩種都錯了。 Todd Caponi：用行為科學翻轉銷售的透明度倡導者 Caponi 在 B2B 科技圈打滾超過二十年，當過好幾間公司的業務副總和營收長（CRO），帶過的團隊經歷了兩次成功的公司出場。他最出名的是《The Transparency Sale》這本書——主張業務員應該主動告訴客戶自己產品的缺點，而不是藏起來。 這聽起來很瘋狂，但他用行為科學解釋了為什麼這招有效：人類天生對「太完美」的東西有警覺，主動揭露弱點反而建立信任。 2026 年初，他出了第三本書《Four Levers Negotiating》，把同樣的「透明」哲學搬到了談判桌上。 四槓桿框架：每一次讓步都是一筆交易 Caponi 的論點很簡單：每一家營利公司的定價，本質上都是由四件事決定的。 如果你把這四件事攤開來跟客戶講，「殺價」就不再是一場拉鋸戰，而是一場有規則的交換。 他把這四件事叫做「四個槓桿」：Volume（量）：客戶買多少 Timing of Cash（付款速度）：客戶多快付錢 Length of Commitment（承諾長度）：客戶承諾多久 Timing of the Deal（成交時間）：客戶什麼時候簽規則只有一條：任何一個槓桿的讓步，都要用另一個槓桿來交換。 這就是「透明定價」的談判版：你不是在跟客戶鬥智，你是在跟客戶一起算數學。 技巧一：把定價邏輯「說出來」 大多數業務員把定價當成機密——能不講就不講，被問到才勉強回答。Caponi 的做法完全相反：在客戶還沒開口殺價之前，就主動解釋定價的結構。 具體怎麼說？像這樣："Our pricing is based on four things: how much you buy, how fast you pay, how long you commit, and when you sign." （我們的定價基於四件事：你買多少、多快付款、承諾多久、什麼時候簽約。）為什麼要主動說？因為當客戶理解價格背後有邏輯，他們就不會把殺價當成「看你能讓多少」的賭局。他們會開始思考：「我可以在哪個槓桿上給對方好處，來換到我想要的？」 重點不是阻止殺價。重點是把殺價從情緒博弈變成理性交換。 技巧二：客戶要折扣時，問「為什麼」然後「換」 當客戶說「太貴了」，別急著回應。先搞清楚折扣的驅動力是什麼——是預算真的不夠？是在跟競品比價？還是只是習慣性地試探？ 然後，用四槓桿的邏輯來回應。舉個例子：客戶：「能不能打九折？」 你：「可以。如果你從月繳改成年繳（付款速度↑），我可以給你這個折扣。」 或者：「可以。如果你願意在這個月底前簽約（成交時間↑），我可以做到。」Caponi 強調，這不是在耍客戶。你是真的在做交換——年繳讓你的現金流更穩定，提早成交讓你的業績預測更準確。折扣是你「買」到這些好處的代價。 這個邏輯一旦建立，客戶會覺得自己不是被拒絕，而是拿到了一把鑰匙。 技巧三：別跟 Chris Voss 學談判（至少在銷售場景別學） 這是 Caponi 最有爭議的觀點。Chris Voss 的《Never Split the Difference》是談判聖經，但 Caponi 認為那套東西不適合 B2B 銷售。 為什麼？Voss 的書裡有一個章節叫「Create the illusion of control」——製造對方以為自己在掌控的假象。Caponi 直接說：「這是一種欺騙（a form of lying）。」 他的邏輯是這樣的：Voss 是 FBI 人質談判專家，他的場景是「談完這次，你跟對方可能一輩子不會再見面」。但銷售不一樣——你要的不只是這一筆交易，你要的是客戶續約、加購、幫你介紹新客戶。 在這種長期關係裡，任何「讓對方覺得自己贏了但其實你在操控」的技巧，遲早會反噬。 Caponi 的替代方案就是四槓桿：你的籌碼全攤在桌上，客戶的選項也清清楚楚。沒有人在猜對方的底牌，因為根本沒有底牌。這套框架最厲害的地方，不是某個話術或技巧，而是它改變了你面對「殺價」這件事的心態。當你有一套清楚的交換邏輯，你不會害怕客戶開口要折扣——因為每一次要求，都是一次讓交易變得更好的機會。📎 Todd Caponi 的新書《Four Levers Negotiating》（2026 年出版）完整展開了這套框架，包含大量的實際對話範例和練習場景。如果你每天都在跟客戶談價格，這本書值得放在桌上。他之前的《The Transparency Sale》也推薦一讀——先理解「透明銷售」的底層邏輯，四槓桿談判法用起來會更順手。