別再把忙碌當成上進！富比士職場選擇學：判斷×自律×選擇×合作，看懂在AI時代真正拉開差距的工作能力
Keys To Success: Personal Efficiency
活動訊息
2026年10月金石堂強力推薦
第48次中小學生讀物選介
人們為什麼願意掏錢？池上彰的行為經濟學入門
內容簡介
做得更多，不一定走得更遠？
有些事根本不值得做！
當所有人都在追求高效率，
你必須先懂得：什麼值得留下，什麼應該放下
▎在資訊過量的時代，重新學會判斷
工作世界正在快速改變。資訊更多、工具更快、AI更普及，很多事情看似比過去容易，真正困難的問題卻沒有因此消失：什麼值得做？什麼應該停止？什麼風險可以承擔？什麼機會其實不適合現在？當選項增加、速度提升，人更需要的往往不是再多一套技巧，而是一套能幫助自己看清方向的判斷方式。從職涯選擇、自律、堅持、創新，到團隊合作與溝通，所有能力最後都會回到同一個核心──能不能在條件不完整、結果還不確定時，做出有根據的選擇。
▎把努力從「撐下去」變成有方向的投入
勤奮與堅持常被視為成功的基本條件，但努力本身並不保證方向正確。真正重要的是分辨眼前的困難究竟屬於成長過程中的摩擦，還是支撐原有選擇的條件已經改變；也要看清沉沒成本如何讓人捨不得退出，以及過去投入為什麼不該決定未來還要投入多少。從建立退出條件、設定檢查點，到辨認哪些工作仍值得繼續，成熟的堅持需要判斷，也需要適時調整。自律同樣如此，重點不是每天靠意志力硬撐，而是降低反覆猶豫與重新決定的成本，讓重要行動更容易穩定發生。
▎在工作現場，能力要能真正接上成果
個人能力再強，若無法進入團隊與流程，價值仍然有限。分工會提高專業效率，也會增加交接、等待、資訊遺失與重做的可能，因此合作的關鍵在於共同成果、清楚角色與彼此依賴。好的團隊允許不同意見存在，也需要讓異議在還來得及修正時被提出；好的溝通則讓接收者快速理解重點、知道下一步該做什麼。傾聽、重述需求、提早回報問題、留下工作脈絡，這些看似平凡的行為，往往比華麗表達更能降低組織摩擦，也更能建立長期可靠度。
▎AI讓速度提升，也讓選擇變得更重要
生成式AI正在降低初稿、原型、分析與內容製作的成本，讓試錯變得更便宜，也讓大量相似方案更容易出現。當所有人都能快速產生內容，競爭差距會逐漸移向問題定義、資料品質、情境理解與執行能力。創新的起點因此不在追求奇特，而在發現真正需要改善的問題；實驗的價值則是縮短回饋時間，讓錯誤假設在投入大量資源以前暴露。工具愈強，人愈需要知道什麼值得做、哪些資訊足以支持決策，以及什麼時候應該停止搜尋、開始行動。
▎真正的效率，是把有限人生留給值得的事
職涯最後是一場資源分配。收入、時間、注意力、能力與關係都有限，每一次選擇都會排除其他可能。儲蓄能換來等待與轉換的空間，誠信能讓能力被長期信任，勇氣則是在看見風險與代價之後，仍願意為自己的決定負責。當外界不斷要求更快、更多、更有效率，真正成熟的工作者需要重新確認自己的價值排序：哪些事情值得開始，哪些值得繼續，哪些已經完成階段任務，可以讓它停下來。效率走到最後，不在於把生命塞滿，而在於讓有限的時間持續流向自己真正願意承擔、也願意留下的選擇。
〔本書特色〕
在資訊爆炸、AI加速工作的時代，真正拉開差距的，不只是做得更快，而是能否判斷什麼值得投入。從自律、堅持、創新、團隊合作與溝通，到財務選擇、誠信與職涯方向，本書帶你重新理解工作的核心能力：看清問題、做出選擇、承擔結果，並把有限時間留給真正重要的事。
有些事根本不值得做！
當所有人都在追求高效率，
你必須先懂得：什麼值得留下，什麼應該放下
▎在資訊過量的時代，重新學會判斷
工作世界正在快速改變。資訊更多、工具更快、AI更普及，很多事情看似比過去容易，真正困難的問題卻沒有因此消失：什麼值得做？什麼應該停止？什麼風險可以承擔？什麼機會其實不適合現在？當選項增加、速度提升，人更需要的往往不是再多一套技巧，而是一套能幫助自己看清方向的判斷方式。從職涯選擇、自律、堅持、創新，到團隊合作與溝通，所有能力最後都會回到同一個核心──能不能在條件不完整、結果還不確定時，做出有根據的選擇。
▎把努力從「撐下去」變成有方向的投入
勤奮與堅持常被視為成功的基本條件，但努力本身並不保證方向正確。真正重要的是分辨眼前的困難究竟屬於成長過程中的摩擦，還是支撐原有選擇的條件已經改變；也要看清沉沒成本如何讓人捨不得退出，以及過去投入為什麼不該決定未來還要投入多少。從建立退出條件、設定檢查點，到辨認哪些工作仍值得繼續，成熟的堅持需要判斷，也需要適時調整。自律同樣如此，重點不是每天靠意志力硬撐，而是降低反覆猶豫與重新決定的成本，讓重要行動更容易穩定發生。
▎在工作現場，能力要能真正接上成果
個人能力再強，若無法進入團隊與流程，價值仍然有限。分工會提高專業效率，也會增加交接、等待、資訊遺失與重做的可能，因此合作的關鍵在於共同成果、清楚角色與彼此依賴。好的團隊允許不同意見存在，也需要讓異議在還來得及修正時被提出；好的溝通則讓接收者快速理解重點、知道下一步該做什麼。傾聽、重述需求、提早回報問題、留下工作脈絡，這些看似平凡的行為，往往比華麗表達更能降低組織摩擦，也更能建立長期可靠度。
▎AI讓速度提升，也讓選擇變得更重要
生成式AI正在降低初稿、原型、分析與內容製作的成本，讓試錯變得更便宜，也讓大量相似方案更容易出現。當所有人都能快速產生內容，競爭差距會逐漸移向問題定義、資料品質、情境理解與執行能力。創新的起點因此不在追求奇特，而在發現真正需要改善的問題；實驗的價值則是縮短回饋時間，讓錯誤假設在投入大量資源以前暴露。工具愈強，人愈需要知道什麼值得做、哪些資訊足以支持決策，以及什麼時候應該停止搜尋、開始行動。
▎真正的效率，是把有限人生留給值得的事
職涯最後是一場資源分配。收入、時間、注意力、能力與關係都有限，每一次選擇都會排除其他可能。儲蓄能換來等待與轉換的空間，誠信能讓能力被長期信任，勇氣則是在看見風險與代價之後，仍願意為自己的決定負責。當外界不斷要求更快、更多、更有效率，真正成熟的工作者需要重新確認自己的價值排序：哪些事情值得開始，哪些值得繼續，哪些已經完成階段任務，可以讓它停下來。效率走到最後，不在於把生命塞滿，而在於讓有限的時間持續流向自己真正願意承擔、也願意留下的選擇。
〔本書特色〕
在資訊爆炸、AI加速工作的時代，真正拉開差距的，不只是做得更快，而是能否判斷什麼值得投入。從自律、堅持、創新、團隊合作與溝通，到財務選擇、誠信與職涯方向，本書帶你重新理解工作的核心能力：看清問題、做出選擇、承擔結果，並把有限時間留給真正重要的事。
目錄
第一章 先看清自己能改變什麼
第二章 AI愈會回答，人的思考愈要先找到問題
第三章 學習的價值，在於能力能不能持續更新
第四章 效率必須先尊重人的極限
第五章 知道很多之後，差距出現在有沒有做出來
第六章 堅持不是撐得久，而是知道什麼值得繼續
第七章 創新不是想得怪，而是找到更好的方法
第八章 存錢真正買到的不是財富，而是選擇時間
第九章 判斷力是在資訊不完整時仍能做出選擇
第十章 勇氣不是敢冒險，而是敢承擔選擇
第十一章 團隊合作不是大家都同意
第十二章 溝通的目的，是讓別人更容易理解與合作
第十三章 可靠比討喜更有長期價值
第十四章 誠信決定能力能不能被長期使用
第十五章 真正的效率，是知道什麼值得留下
第二章 AI愈會回答，人的思考愈要先找到問題
第三章 學習的價值，在於能力能不能持續更新
第四章 效率必須先尊重人的極限
第五章 知道很多之後，差距出現在有沒有做出來
第六章 堅持不是撐得久，而是知道什麼值得繼續
第七章 創新不是想得怪，而是找到更好的方法
第八章 存錢真正買到的不是財富，而是選擇時間
第九章 判斷力是在資訊不完整時仍能做出選擇
第十章 勇氣不是敢冒險，而是敢承擔選擇
第十一章 團隊合作不是大家都同意
第十二章 溝通的目的，是讓別人更容易理解與合作
第十三章 可靠比討喜更有長期價值
第十四章 誠信決定能力能不能被長期使用
第十五章 真正的效率，是知道什麼值得留下
試閱
第二章 AI愈會回答，人的思考愈要先找到問題
第一節 答案很多之後，問題反而更稀缺
取得答案的成本正在快速下降
過去很長一段時間，知識工作的瓶頸在於「找不到答案」。一個人遇到陌生問題，可能要先去圖書館、翻查專業書籍、詢問有經驗的前輩，再把零散資料慢慢拼起來。網路普及之後，搜尋引擎大幅降低了取得資訊的門檻，但使用者仍然需要自己閱讀、比較、整理與判斷。生成式AI出現後，這個流程又往前推了一大步。人只要用自然語言提出問題，就可能在幾秒內得到摘要、比較、草稿、分析架構，甚至直接產出一份看起來完整的建議。
這種變化不是單純的使用感受。史丹佛大學《2025 AI Index Report》指出，達到GPT-3.5相近能力水準的模型，其推論成本從2022年11月每百萬token約20美元，降到2024年10月約0.07美元，降幅超過280倍。模型本身也在變小、變快、變便宜。這代表高階文字生成與分析能力，已經從少數人的昂貴工具，快速轉成一般工作者可以頻繁使用的基礎能力。
答案變便宜之後，工作的價值自然會重新分配。以前花兩個小時整理一份產業資料，可能已經足以形成差距；今天相同的初步整理，也許幾分鐘就能完成。這不表示人的價值變低，而是人的價值開始離開「把資料找出來」本身。當所有人都可以快速取得一份看起來合理的答案，差距就會逐漸移到另一端：到底問了什麼、漏掉什麼、答案是否適用，以及最後準備拿這個答案做什麼。
錯的問題也能得到漂亮答案
生成式AI最容易讓人產生的誤解，是把回答品質和問題品質混在一起。工具可以把一句模糊的要求整理成流暢文字，也能替一個錯誤前提補上看似完整的理由。文字越自然、結構越完整，使用者反而越容易忽略最前面的問題：一開始問的事情是不是對的。
假設一家公司發現業績下降，直接要求AI回答「如何提高業務人員成交率」，工具可以迅速提供訓練、話術、CRM管理、獎金制度與客戶分級等一整套建議。這些內容本身未必錯，但業績下降的原因也可能是產品失去競爭力、價格過高、通路改變，甚至主要客群本身正在縮小。如果問題一開始被定義成「業務不會賣」，再好的回答都只會沿著錯誤方向變得更加完整。
這正是AI能力提高之後產生的新瓶頸。以前資訊不足時，人至少知道自己不知道；現在更麻煩的情況，是很快就能得到一份足以讓人產生信心的答案。回答的完整程度不再能證明前提正確，文字品質也不能代替問題品質。AI降低了產生答案的成本，也同時提高了人對問題定義能力的要求。
美國國家經濟研究局研究生成式AI導入客服工作的效果時發現，AI工具確實能提高部分工作的生產力。在5,179名客服人員的資料中，使用生成式AI輔助的員工，平均每小時解決問題的數量提高約14％，而效果在經驗較少、原本績效較低的員工身上更加明顯。這說明AI很適合把已存在的知識、經驗與標準做法更快送到工作者手上。但工具能更快提供方法，和組織有沒有問對問題，仍然是兩件不同的事情。
工作問題通常不是一句問句
真實工作中的問題，很少像考試一樣被整理成完整題目放在桌上。主管說「客戶最近抱怨很多」，這首先是一個現象；同事說「這個流程很沒效率」，這是一個判斷；營收下降、人才流失、專案延誤，也都只是結果。工作問題，通常藏在這些現象背後，需要先把「發生了什麼」和「為什麼會發生」分開。
以客戶抱怨增加為例，公司可以立刻把問題定義成客服品質下降，也可以繼續往下看。抱怨可能集中在產品出貨、帳務、售後服務，也可能只發生在某一類新客戶。若抱怨是因為產品規格說明與實際使用情境不同，再增加客服人力只能更快處理抱怨，無法減少抱怨本身。若原因是物流延遲，要求客服接受更多溝通訓練，也只是把資源放在症狀上。
工作需求也經常和問題不同。主管要求「做一份競爭對手分析」，表面需求是一份報告，但他需要的可能是決定價格是否調整；要求「整理最近的AI趨勢」，實際上可能是評估某個部門是否值得導入工具。如果工作者只接受表面任務，很容易把大量時間用在增加資料量。先知道這份工作最後要支援什麼行動，資料範圍反而更容易收斂。
這也是問題定義需要先於答案生成的原因。AI可以回答一句問句，工作者則需要先確認那句問句是否真的代表問題。需求、症狀、原因與待做決定之間如果沒有分開，工具只會讓原本模糊的工作更快往前跑。速度變快，方向錯誤造成的浪費也會跟著放大。
好問題會縮小無效工作的範圍
問題定義看起來像是多花一道時間，實際上卻可能是最直接的效率工具。很多職場低效率並不代表工作做得太慢，是一開始就做了太多不需要做的事情。主管要求一份三十頁報告，員工花數天蒐集資料，最後開會時才發現決策者想知道的只有兩件事：市場需求有沒有改變，以及現在是否值得增加投資。前面的工作不一定沒有品質，只是大部分沒有進入最後的決定。
一個較好的問題會主動設定範圍。例如「競爭對手最近做了什麼」可以產生大量資訊；「過去一年三個主要競爭對手有哪些價格調整，這些調整是否影響我們最重要的客群」就會明顯縮小搜尋範圍。前者追求知道更多，後者先界定什麼資訊值得知道。問題一旦清楚，資料蒐集、分析方法與完成標準也會隨之清楚。
生成式AI讓這種差異更加明顯。當生成內容的速度提高，組織若沒有先限制問題，最容易得到的反而是更多文字、更多版本與更多看似可用的選項。每一份內容都需要閱讀、驗證與選擇，最後可能把原本節省的時間重新花在篩選上。工具提高產量並不自動提高效率，因為稀缺的已經不是「還能不能再產生一個答案」，而是「這個答案值不值得被產生」。
好問題的功能因此不只是引導思考，也是在替工作劃界線。它告訴人哪些資訊現在沒有必要找，哪些分析暫時不用做，哪些問題應留到更多資料出現後再處理。
人的價值開始往問題端移動
富比士在二十世紀初談「思考」時，已經注意到一件很有意思的事情：當機械開始承擔越來越多重複性工作，人需要發展的是更高層次的思考能力。當時他面對的是工業機械與大量生產，今天的工作者面對的則是能閱讀、摘要、生成文字、編寫程式與整理資料的AI。工具完全不同，問題卻有相似之處：當一部分原本需要人完成的工作變得容易，人應該把自己的能力放在哪裡。
現在已經可以看見一部分答案。微軟2026年的工作趨勢研究指出，AI正把更多高階認知工作帶進一般工作流程，同時提高判斷、意圖清晰度與工作設計的重要性；受訪AI使用者最常認為變得更重要的人類能力，也包括AI輸出的品質控制與批判思考。這並不意味著人只負責提出問題、機器負責其他一切，而是工作重心正在改變：取得初步答案越來越容易，確認問題、設定條件、辨認錯誤與理解情境的價值反而提高。
人的優勢也不需要被神化成某種AI永遠不可能擁有的特殊能力。更實際的理解是，工作中的人身處具體環境。他知道公司有哪些限制、這個客戶在意什麼、團隊能承受多少成本、哪些結果會造成實際後果。這些情境決定了什麼問題值得先問，也決定一份答案是否真的能使用。
AI讓答案變多之後，思考的起點便往前移了一步。以前工作者最容易問的是「答案在哪裡」；現在更需要先確認「我們究竟在解決什麼」。只要這個問題仍然模糊，回答得再快，也可能只是更有效率地走向錯的方向。稀缺的，不再只是知道答案的人，而是能在大量答案出現之前，先把值得回答的問題找出來的人。
第一節 答案很多之後，問題反而更稀缺
取得答案的成本正在快速下降
過去很長一段時間，知識工作的瓶頸在於「找不到答案」。一個人遇到陌生問題，可能要先去圖書館、翻查專業書籍、詢問有經驗的前輩，再把零散資料慢慢拼起來。網路普及之後，搜尋引擎大幅降低了取得資訊的門檻，但使用者仍然需要自己閱讀、比較、整理與判斷。生成式AI出現後，這個流程又往前推了一大步。人只要用自然語言提出問題，就可能在幾秒內得到摘要、比較、草稿、分析架構，甚至直接產出一份看起來完整的建議。
這種變化不是單純的使用感受。史丹佛大學《2025 AI Index Report》指出，達到GPT-3.5相近能力水準的模型，其推論成本從2022年11月每百萬token約20美元，降到2024年10月約0.07美元，降幅超過280倍。模型本身也在變小、變快、變便宜。這代表高階文字生成與分析能力，已經從少數人的昂貴工具，快速轉成一般工作者可以頻繁使用的基礎能力。
答案變便宜之後，工作的價值自然會重新分配。以前花兩個小時整理一份產業資料，可能已經足以形成差距；今天相同的初步整理，也許幾分鐘就能完成。這不表示人的價值變低，而是人的價值開始離開「把資料找出來」本身。當所有人都可以快速取得一份看起來合理的答案，差距就會逐漸移到另一端：到底問了什麼、漏掉什麼、答案是否適用，以及最後準備拿這個答案做什麼。
錯的問題也能得到漂亮答案
生成式AI最容易讓人產生的誤解，是把回答品質和問題品質混在一起。工具可以把一句模糊的要求整理成流暢文字，也能替一個錯誤前提補上看似完整的理由。文字越自然、結構越完整，使用者反而越容易忽略最前面的問題：一開始問的事情是不是對的。
假設一家公司發現業績下降，直接要求AI回答「如何提高業務人員成交率」，工具可以迅速提供訓練、話術、CRM管理、獎金制度與客戶分級等一整套建議。這些內容本身未必錯，但業績下降的原因也可能是產品失去競爭力、價格過高、通路改變，甚至主要客群本身正在縮小。如果問題一開始被定義成「業務不會賣」，再好的回答都只會沿著錯誤方向變得更加完整。
這正是AI能力提高之後產生的新瓶頸。以前資訊不足時，人至少知道自己不知道；現在更麻煩的情況，是很快就能得到一份足以讓人產生信心的答案。回答的完整程度不再能證明前提正確，文字品質也不能代替問題品質。AI降低了產生答案的成本，也同時提高了人對問題定義能力的要求。
美國國家經濟研究局研究生成式AI導入客服工作的效果時發現，AI工具確實能提高部分工作的生產力。在5,179名客服人員的資料中，使用生成式AI輔助的員工，平均每小時解決問題的數量提高約14％，而效果在經驗較少、原本績效較低的員工身上更加明顯。這說明AI很適合把已存在的知識、經驗與標準做法更快送到工作者手上。但工具能更快提供方法，和組織有沒有問對問題，仍然是兩件不同的事情。
工作問題通常不是一句問句
真實工作中的問題，很少像考試一樣被整理成完整題目放在桌上。主管說「客戶最近抱怨很多」，這首先是一個現象；同事說「這個流程很沒效率」，這是一個判斷；營收下降、人才流失、專案延誤，也都只是結果。工作問題，通常藏在這些現象背後，需要先把「發生了什麼」和「為什麼會發生」分開。
以客戶抱怨增加為例，公司可以立刻把問題定義成客服品質下降，也可以繼續往下看。抱怨可能集中在產品出貨、帳務、售後服務，也可能只發生在某一類新客戶。若抱怨是因為產品規格說明與實際使用情境不同，再增加客服人力只能更快處理抱怨，無法減少抱怨本身。若原因是物流延遲，要求客服接受更多溝通訓練，也只是把資源放在症狀上。
工作需求也經常和問題不同。主管要求「做一份競爭對手分析」，表面需求是一份報告，但他需要的可能是決定價格是否調整；要求「整理最近的AI趨勢」，實際上可能是評估某個部門是否值得導入工具。如果工作者只接受表面任務，很容易把大量時間用在增加資料量。先知道這份工作最後要支援什麼行動，資料範圍反而更容易收斂。
這也是問題定義需要先於答案生成的原因。AI可以回答一句問句，工作者則需要先確認那句問句是否真的代表問題。需求、症狀、原因與待做決定之間如果沒有分開，工具只會讓原本模糊的工作更快往前跑。速度變快，方向錯誤造成的浪費也會跟著放大。
好問題會縮小無效工作的範圍
問題定義看起來像是多花一道時間，實際上卻可能是最直接的效率工具。很多職場低效率並不代表工作做得太慢，是一開始就做了太多不需要做的事情。主管要求一份三十頁報告，員工花數天蒐集資料，最後開會時才發現決策者想知道的只有兩件事：市場需求有沒有改變，以及現在是否值得增加投資。前面的工作不一定沒有品質，只是大部分沒有進入最後的決定。
一個較好的問題會主動設定範圍。例如「競爭對手最近做了什麼」可以產生大量資訊；「過去一年三個主要競爭對手有哪些價格調整，這些調整是否影響我們最重要的客群」就會明顯縮小搜尋範圍。前者追求知道更多，後者先界定什麼資訊值得知道。問題一旦清楚，資料蒐集、分析方法與完成標準也會隨之清楚。
生成式AI讓這種差異更加明顯。當生成內容的速度提高，組織若沒有先限制問題，最容易得到的反而是更多文字、更多版本與更多看似可用的選項。每一份內容都需要閱讀、驗證與選擇，最後可能把原本節省的時間重新花在篩選上。工具提高產量並不自動提高效率，因為稀缺的已經不是「還能不能再產生一個答案」，而是「這個答案值不值得被產生」。
好問題的功能因此不只是引導思考，也是在替工作劃界線。它告訴人哪些資訊現在沒有必要找，哪些分析暫時不用做，哪些問題應留到更多資料出現後再處理。
人的價值開始往問題端移動
富比士在二十世紀初談「思考」時，已經注意到一件很有意思的事情：當機械開始承擔越來越多重複性工作，人需要發展的是更高層次的思考能力。當時他面對的是工業機械與大量生產，今天的工作者面對的則是能閱讀、摘要、生成文字、編寫程式與整理資料的AI。工具完全不同，問題卻有相似之處：當一部分原本需要人完成的工作變得容易，人應該把自己的能力放在哪裡。
現在已經可以看見一部分答案。微軟2026年的工作趨勢研究指出，AI正把更多高階認知工作帶進一般工作流程，同時提高判斷、意圖清晰度與工作設計的重要性；受訪AI使用者最常認為變得更重要的人類能力，也包括AI輸出的品質控制與批判思考。這並不意味著人只負責提出問題、機器負責其他一切，而是工作重心正在改變：取得初步答案越來越容易，確認問題、設定條件、辨認錯誤與理解情境的價值反而提高。
人的優勢也不需要被神化成某種AI永遠不可能擁有的特殊能力。更實際的理解是，工作中的人身處具體環境。他知道公司有哪些限制、這個客戶在意什麼、團隊能承受多少成本、哪些結果會造成實際後果。這些情境決定了什麼問題值得先問，也決定一份答案是否真的能使用。
AI讓答案變多之後，思考的起點便往前移了一步。以前工作者最容易問的是「答案在哪裡」；現在更需要先確認「我們究竟在解決什麼」。只要這個問題仍然模糊，回答得再快，也可能只是更有效率地走向錯的方向。稀缺的，不再只是知道答案的人，而是能在大量答案出現之前，先把值得回答的問題找出來的人。
配送方式
-
台灣
- 國內宅配：本島、離島
-
到店取貨：
不限金額免運費
-
海外
- 國際快遞：全球
-
港澳店取：
訂購/退換貨須知
加入金石堂 LINE 官方帳號『完成綁定』，隨時掌握出貨動態：
提醒您！！
金石堂及銀行均不會請您操作ATM! 如接獲電話要求您前往ATM提款機，請不要聽從指示，以免受騙上當！
退換貨須知：
**提醒您，鑑賞期不等於試用期，退回商品須為全新狀態**
-
依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，以下商品購買後，除商品本身有瑕疵外，將不提供7天的猶豫期：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。（如：生鮮食品）
- 依消費者要求所為之客製化給付。（客製化商品）
- 報紙、期刊或雜誌。（含MOOK、外文雜誌）
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等）
- 已拆封之個人衛生用品。（如：內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等）
- 若非上列種類商品，均享有到貨7天的猶豫期（含例假日）。
- 辦理退換貨時，商品（組合商品恕無法接受單獨退貨）必須是您收到商品時的原始狀態（包含商品本體、配件、贈品、保證書、所有附隨資料文件及原廠內外包裝…等），請勿直接使用原廠包裝寄送，或於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。
- 退回商品若無法回復原狀，將請您負擔回復原狀所需費用，嚴重時將影響您的退貨權益。
商品評價