歷來，低失業率被視作經濟繁榮的標誌，象徵着就業市場活躍，市民收入穩固。據政府統計署公布數據顯示，經季節性因素調整後，本港失業率由 2023 年 12 月至 2024 年 2 月的 2.9% 微升至 2024 年 1 月至 3 月的 3%，就業不足率為 1.1%，可見香港的失業率總體上仍維持在全民就業水平。然而，現實是自疫情過後，香港各行各業普遍面臨人力短缺困境，甚至不得不依賴輸入外勞以應對。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！…

在當前的經濟大環境下，香港的餐飲零售業彷彿正處在一個微妙的轉折點。政府統計處資料顯示，本港 2024 年 4 月零售業總銷貨價值較去年同期大幅下跌 14.7%。筆者近日走在街上，也看到很多「吉舖」。然而，作為一名 IT 從業者，我堅信科技是引領零售及餐飲行業走出困境的關鍵。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 儘管經濟形勢嚴峻，但香港的失業率卻保持在 3% 左右的較低的水準，這反映出各行業普遍面臨的人手短缺問題。對於餐飲零售業而言，如何在資源有限的情況下，既增加銷售額又降低成本，成為了亟待解決的問題。 在這個問題上，科技提供了諸多可能。首先，越來越多的企業開始借助網路平台拓展線上市場，抓緊電子商務的機遇。對於中小餐飲零售企業來說，過去開設網店需要投入大量成本和時間，但現在利用現成的平台，可以輕鬆進入線上市場，為顧客提供網購、送餐等便捷服務，從而增加銷售額。 其次，在降低成本方面，企業可以引入先進的 IT 系統和工具，提高生產效率，降低人力資源成本。一些 IT 解決方案還提供了靈活的合作模式，如「即租即賺」、「按月訂購」或「分期付款」等，大大降低了企業的初期投入成本。這些方案讓企業能夠根據實際情況靈活調整資源配置，保持業務的持續發展。 延伸閱讀：【新加坡更渴求自動化解決方案】 此外，面對人手短缺的問題，企業可以引入機器人和自助設備來實現部分工作的自動化。在餐飲業，機器人送餐服務已經開始出現；在零售業，自助購物機、自助結帳機等設備也已被廣泛應用，也被酒店應用於配合「走塑」政策。而物業管理業亦引入了清潔／消毒／巡邏機械人，食品生產商使用自動貼標籤機械人也越趨普遍。這些自動化解決方案不僅解決了人力不足的問題，還為企業創造了更大的價值。…

自香港今年年初重新開關，並且撤銷所有社交距離措施後，多個行業的業務均見反彈，同時創造更多就業機會，2023 年 4 月至 6 月的失業率下跌至 2.9%，是 3 年半以來的新低。與此同時，旅遊業、零售業、酒店業和餐飲業均面對不同程度的人手短缺，因此僱用兼職員工、承辦商和自由職業者的做法越見普遍。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 大型企業和專業服務公司亦相繼聘用外部顧問和合作夥伴來擴充人力，以擴大營運規模、提高彈性並增強競爭力。這些非僱員勞動力，包括服務帳戶、機械人和智能設備等非人類科技，一般亦需要公司網絡和資源的存取權才能運作，這正正為香港 IT 業界帶來新挑戰。 管理非僱員身分的挑戰 僱員身分比非僱員身分較容易管理。簡單而言，企業能更直接控制員工的身分和存取權限－ 員工的身分識別生命週期完全由單一部門（例如人力資源部）管理，一般涉及有序管理、追蹤及記錄活動進展，由職位空缺、揀選候選人、錄用、篩選和入職活動、職位晉升或調動，以至終止僱用均包括在內。 相反，從身分管治角度來看，向兼職員工和供應商等非僱員用戶授予適當存取權限便沒那麼直接，甚至可說混亂得多。即使是大型企業，也往往缺乏專為非僱員而設的正式採購審查和身分管理程序。這些相關職責通常散落於不同部門，而現時程序中出現的斷點，加上非僱員身分欠缺透明度，均增加不當存取、過度配置存取權及非活躍帳戶成為被遺棄帳戶的風險。 事實上，非僱員用戶存取權管理不當所引致最顯而易見的負面結果，正是網絡漏洞風險。舉例而言，用戶在企業不知情下，與供應商終止聘約，或者轉而與其他客戶合作，但原本的供應商仍然掌握該企業平台的存取權，大大增加企業所面對的風險。過度配置亦可能導致非僱員擁有過多存取權限，攻擊者可以利用這些存取權限來取得更高級別的特權。 有見及此，採用非僱員風險管理解決方案，是對付這些問題的關鍵。 開展你的非僱員身分管理旅程…

在 2023 年短短的幾個月裡，AI 的發展十分迅速，中外多個科技龍頭企業，都紛紛先後推出了多個針對不同應用場景的 AI 服務平台及開源工具，比如是針對智能聊天及語言訓練的 ChatGPT 和 Bing Chat，針對圖像處理的 Mid Journey、Stable Diffusion、Adobe Firefly，或是針對影片和直播處理的騰訊智影、D-ID 等等，無疑都大大提高了企業、員工、及獨立工作者的工作效率及生產力，並降低了很多工作對於特定專業技術的需求，亦節省了不少營運及生產成本和時間，更能激發出更多創新的營商及工作模式。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 縱眼一看，AI 為商業活動所帶來的影響，貌似是百利而無一害，像是文書處理、圖像設計、影片製作、銷售客服、市場分析、風險管理、甚至更專業的工作，都已經可以運用 AI 處理問題及制定解決方案，而成效有時更比人工處理出色。隨著…

人工智能可取代大量人力工作，但與此同時好多人最驚 AI 連人力市場都一併取代。到底廣泛使用AI會否增加失業率，還是可以提高個人生產力？就要視乎雇主同僱員點樣應對這種變化。 軟件開發商 InRule 最新一項調查發現，隨著機器學習（Machine Learning）和其他形式的人工智能應用愈趨普遍，近三分之二的企業決策者擔心工作不保。他們不僅擔心輸給機器人，同時亦憂慮人工智能可能存在數據分析缺陷或判斷錯誤，導致他們使用了錯誤的分析作決策，有可能被追究責任。研究員認為這種想法源自決策者對人工智能的誤會太深，他們仍以為人工智能必須由數據科學家等專家才能駕馭，同時仍從取代人類勞動力去評估AI的「危險性」，因此打從心底對AI存有戒心。事實上，人工智能並不一定擔當淘汰人力的壞角，它可以幫助組織各級員工，提高他們的生產力。 SymphonyAI 的專家 Pradyut Shah 說，當企業或組織決定引入人工智能時，它不可能一開始便懂得自己要做什麼事，反而須由人去教懂它。這方面數據科學家將承擔大部分責任，但打後人工智能便會交由低級別員工管理，擔起重複性及無聊的任務。在已經受到 AI 影響的員工中，75% 的人表示 AI 正在幫助他們做出更好的決策，而且不少人認為人類和 AI 合作，雙方都會獲得提升。專家認為單純為了減少人手而部署 AI…

財務及人力資源企業雲端應用程式供應商 Workday 公布《企業財務數碼轉型：行業應變指數及引領下一個新常態》調查結果，發現 62% 香港企業對 2021 年第一季度的業務復甦表現感不樂觀，而調查結果與亞太區其他市場（包括新加坡、澳洲及紐西蘭）的受訪者的想法一致。該調查披露，香港在應對業務受阻時表現最不理想，有接近三分之二的受訪者（64%）難以應對業務受阻，其次為澳洲（59%）、新加坡（46%）及紐西蘭（25%）。另外，61% 香港企業表示，當業務嚴重受阻時，需要至少四天解決復原。 此次調查以網上及電話訪問的形式於 2020 年 11 月在新加坡、香港、澳洲及紐西蘭進行了 675 次訪問，只有高級財務（70%）及IT（30%）專業人員接受了訪問，所有受訪者均來自擁有超過 1,000 名員工的企業。四個市場中，以醫療保健業（75%）、工業和化工業（74%）及公共部門（67%）在應對業務受阻時，準備最充足。而高等教育業（84%）、房地產和建築業（65%）及消費者服務業（59%）最受衝擊，部分原因或因缺乏基礎建設、失業率及新業務的流失。Workday 亞洲區 CFO 業務主管陳利同（Lee…

疫情令香港就業市場天翻地覆，表面上失業率由 3 點幾升上 5.2%（5 月政府數據），但數據未能完全反映變化，例如好多人被炒、由全職轉為 Gig Worker；即時暫時保得住份工，都有可能要放無薪假，影響收入。而當全民關注就業嘅時刻，又係黑客出擊嘅好機會。 疫情初黑客以口罩等物資為餌，引大家開城迎接木馬；而家全球失業率暴升，美國馬上出現一股針對失業救濟金嘅釣魚攻擊，資訊保安平台 Checkpoint 發現網上湧現 250 個含「Employment」字眼登記嘅網域，當中 7％ 和 9 ％ 分別被介定為「Malicious」同「Suspicious」；各國逐步解封時，黑客又識得向企業自薦職場衛生管理顧問，以 CV 包裝黑客攻擊。Check Point…

疫境下全球失業率急升，但有幾個行業不受影響，如常運作，其中一個就係協助堵塞網絡保安漏洞嘅白帽黑客。 講到黑客，好似一定犯法，其實不然。有道德嘅一班高手，選擇向網絡保安服務商舉報漏洞，以前可能當響朵贏得一官半職，隨著網絡安全得到重視，賞金平台 HackerOne 開張大吉，一班白帽黑客就可以靠賞金過活。係咪好想知點樣入行？賞金行情？由曾黑入美國政府嘅 Tommy DeVoss、由程式員轉職嘅 Cosmin、HackerOne 首位累計過百萬美元賞金嘅 Santiago Lopez，三位全職賞金獵人向大家披露入行心得。小編將之總結成以下 5 大重點。 實質工作流程係點先？ 要睇大量文件、熟用 Burp、Sublist3r、dnscan，亦要開發個人工具、不斷吸收最新網絡保安資訊、寫報告、搵出自己擅長嘅保安範疇與策略等。技巧方面，唔可以只參考一個黑客嘅工作方式，要喺唔同人身上偷師，融會貫通，建立個人風格。呢份工好花時間，有時埋門一腳會被人截糊，第 2 名係一蚊都分唔到，所以唔好以為真係篤吓電腦就有錢袋咁 naive，真係要有興趣「捉蟲」，保持好奇心，享受破解嘅快感，唔好下下用錢衡量付出。 收入有幾多？ 一個有料嘅白帽，每星期做…

Robotic Process Automation（RPA）將會係大勢所趨，坊間好多文章嘗試以學術性手法去探討，但唔係人人都睇得明，或者未想像到 RPA 點落地。今日用個 layman 小小嘅方式解釋一下，希望大家了解流程機械人係幾咁重要，可以慳到幾多時間同減少幾多失誤。 今日講嘅 RPA ，唔好覺得佢係 Buzzword 或 Rocket Science，其實佢無機械臂，亦只係一個存在於 desktop 入面嘅 UI (User Interface)，主要係處理 UI…