數位化時代的心理支持：AI 在EAP中的應用與限制
一、前言
隨著全球化與數位化的加速發展，現代職場環境充滿各種挑戰。遠距工作模式的普及、工作與生活界線的模糊，加上疫情後普遍升高的焦慮與壓力，使得員工的心理健康問題日益受到關注。對企業而言，員工不僅是組織運作的核心，更是長期競爭力的關鍵。因此，如何建立有效的員工協助方案（EAP），成為人力資源管理的重要課題。然而，傳統的 EAP 服務模式，像是面對面的心理諮商、電話輔導或定期講座，往往存在使用率偏低、參與意願不足以及地點時間受限等問題，無法完全滿足現代員工的需求。隨著人工智慧（AI）技術的發展，許多企業開始嘗試將 AI 工具引入 EAP，以突破傳統限制並提升員工支持效果。本文將探討EAP的背景與發展，並分析 AI 在 EAP 中的應用與成效，同時指出其可能面臨的限制。
二、員工協助方案（EAP）背景與發展脈絡
依照美國員工協助專業協會（Employee Assistance Professionals Association, EAPA）的說法，員工協助方案（Employee Assistance Program, EAP）是一種應用於職場的方案，旨在協助員工及早發現並解決可能影響工作表現的各類個人困擾，例如健康、婚姻、家庭、財務、法律及情緒等問題，同時也幫助組織解決可能降低生產力的挑戰。
員工協助方案最早起源於一九三零年代的美國，當時工業化快速發展，企業普遍面臨勞工因酒精或藥物濫用而導致缺勤、意外事故與效率下降的問題，為了應對此現象，部分企業開始與心理健康專業人員合作，推動以戒酒為主的輔導計畫，成立匿名戒酒團體（Alcoholic Anonymous, AA），這可視為 EAP 的雛形，並在 1980 年代後轉向整合型方案，將服務擴展至健康、婚姻、家庭、財務、法律及情緒等多元面向，強調由問題解決取向轉為預防取向，並與企業責任及組織文化結合。
相較之下，臺灣的 EAP 發展則自 1980 年代開始萌芽。早期以事業單位自行成立員工輔導機制為主，例如松下電器的「大哥大姊制度」、東元電機的「心橋信箱」等；隨後由政府推動勞工生活輔導員制度與心理諮商，並有多家大型企業相繼跟進。1994 年起，原勞委會正式將「勞工輔導」更名為「員工協助方案」，推動結合人資管理與工業社會工作的制度，並於 2000 年設立第一家外置式 EAP 服務中心。進入 2003 年以後，政府逐步將 EAP 納入制度化推動，包括行政院及各中央機關的心理健康計畫、宣導與評鑑機制，2014 年更成立專業小組，使 EAP 在臺灣正式邁入專業化與制度化的實踐階段。
三、AI輔助EAP的應用與成效
隨著數位化時代的來臨，員工協助方案（EAP）的發展正逐漸突破傳統以電話、面對面為主的服務模式，轉向數位化、智能化的應用。AI輔助的EAP在組織管理與員工心理健康支持方面，展現出顯著的成效與優勢。這樣的發展不僅提升了EAP的可及性與便利性，也強化了其在企業人才招募與留任上的策略價值。
在改善員工心理健康與狀況方面，AI能夠提供即時、個人化的支持，突破傳統EAP需透過預約或等待人工服務的限制。傳統EAP往往依賴員工主動打電話諮詢或尋求幫助，對於忙碌、工作高壓的產業員工而言，使用門檻相對較高，然而，AI輔助的EAP則能透過穿戴式裝置、鍵盤輸入頻率或語音語調等行為數據，進行即時壓力監測，並根據員工的健康數據提供客製化建議，更重要的是，AI能夠根據員工的行為模式，預測其可能面臨的心理風險，並在問題惡化前進行預防性介入，達到「未雨綢繆」的效果，這種即時且精準的介入方式，讓員工能獲得更有彈性與連續性的心理支持，避免因拖延或羞於求助而錯失黃金救援時機。
在提升EAP的使用率與便利性上，AI展現了相較於傳統人工模式更明顯的優勢。許多員工在心理健康議題上仍存在「羞於啟齒」的顧慮，導致EAP的使用率長期偏低，AI心理工具的匿名性與去識別化特質，能有效降低員工的心理障礙，使其更願意嘗試相關服務。例如，聊天機器人不僅能在任何時間回應員工需求，也能以自然語言進行情緒安撫，減輕員工的孤獨感與焦慮感。這種「隨時隨地可用」的特質，正是傳統EAP所缺乏的，更進一步地，AI輔助的EAP能夠蒐集去識別化的數位足跡，協助企業精準掌握員工需求，據此設計符合實際狀況的培訓課程與支持方案，從而提升資源投入的效率，對於企業而言，這代表EAP不再只是成本支出，而是能產生投資回報的管理工具。
此外，數位化EAP的發展，也強調了「擴展服務彈性」、「強化服務體驗」以及「增進數據驅動力」三大價值。首先，數位化工具能突破舊式EAP因人力有限而無法全面覆蓋的困境，提供跨地域、跨時區的支持。其次，良好的員工體驗能提升員工對企業的認同感與忠誠度，進一步建立雇主品牌與正向企業形象。最後，透過數據分析，企業能精準投放措施，不僅改善員工福祉，還能在人才競爭激烈的環境中，展現更具吸引力的職場優勢。值得注意的是，AI在EAP中的角色應是「乘載人的服務，而非取代人的技術」，也就是說，它能夠協助減輕人類顧問的負擔，並將人力資源集中於需要更深度情感連結與專業判斷的個案。
在實際案例上，半導體產業的應用展現了AI輔助EAP的成效。根據美國人力資源管理協會（SHRM）的數據，高達25%的半導體員工因長時間高壓工作而考慮離職。傳統的「打電話求助」模式顯然不足以滿足他們的需求，而AI驅動的EAP則能透過壓力監測、個人化建議、聊天機器人情緒支持以及行為模式預測，提供更貼近實際的幫助。例如在一案例中，AI-EAP的導入讓公司的員工滿意度提升25%，離職率下降10%，新招聘的半導體工程師申請數增加20%。這些成果顯示，AI不僅能直接改善員工心理狀態，更能在人才市場中形成競爭優勢。
從招募角度來看，AI加上EAP的結合更能幫助HR吸引與留住半導體人才。根據Glassdoor的調查，75%的求職者在選擇工作時會考慮福利，而心理健康支持是前三大關鍵因素之一。當半導體公司能宣傳其AI驅動的EAP時，申請數量可能增加20～30%。AI還能透過分析員工滿意度數據，協助HR掌握工程師最在意的福利，並將此作為招聘廣告的亮點，提升吸引力，再加上員工的正向口碑，在業界形成示範效應後，就可在人才流動性高的產業中成為最佳代言人，吸引到更多的優秀人才。
總結而言，AI輔助的EAP在應用上展現了三重價值：其一，改善員工心理健康，實現即時、個人化、預防性的支持；其二，提升使用率與便利性，突破傳統EAP的限制；其三，透過案例實證，證明其在員工滿意度、留任率以及人才招募上的實質效益。未來AI技術的成熟與企業數位化轉型的推進，AI輔助的EAP不僅是組織福利的延伸，更將成為企業競爭力的重要支柱。
四、AI輔助EAP的限制
儘管AI在輔助EAP的過程中展現出極大的應用價值，但其發展過程中仍然面臨著隱私、倫理與專業深度等多重限制，這些問題若未能妥善處理，反而可能削弱EAP原本「以人為中心」的核心價值。
首先，在隱私與責任歸屬方面，AI應用於心理支持的過程不可避免地涉及大量敏感數據，包括員工的健康狀況、行為模式甚至情緒狀態，雖然數位工具能夠藉由去識別化處理來降低風險，但仍無法完全避免外洩、濫用或被企業過度監控的疑慮。舉例來說，若是企業利用AI蒐集到的心理數據作為升遷、解雇或績效評估的依據，將可能嚴重侵犯員工的隱私權，甚至引發法律爭議，更棘手的是，一旦AI在運作過程中出現錯誤，導致員工心理健康惡化或相關意外發生，究竟應由程式設計者、企業經營方還是AI系統本身承擔責任？在現行法規仍不完善的情況下，「責任歸屬」的問題顯得格外模糊，尤其在心理健康與醫療相關領域，任何疏忽都可能導致嚴重後果，而現階段的法律尚未能完全介入，進一步凸顯出倫理與風險控管的挑戰。
其次，在專業深度與信任度方面，AI目前仍難以取代人類心理專業人員的角色，原因在於AI雖然能快速提供資訊與回應，但缺乏對人類複雜情感和行為的「真正理解」，AI被設計成「回應」主體，無法感受到員工內在的非語言訊號或細膩的情感脈絡。因此，雖然AI聊天機器人可以在深夜提供陪伴，卻很難在面對創傷經歷、倫理困境或需要深度同理的情況下給出真正有效的支持。這也呼應了心理學者 Mark Attridge 博士提出的「冒牌者EAP（imposter EAP）」概念，指那些過度依賴科技工具、試圖用數位平台取代完整EAP服務的做法，實際上無法真正滿足員工的需求。EAP的服務過程理應是人性化且以關懷為基礎，而非僅靠冰冷的演算法或標準化回應。
再者，在倫理議題上，AI介入EAP也引發了對「人機邊界」的辯論。當員工選擇「和機器人聊心事」，雖然能獲得匿名性與即時回應，但也可能在潛移默化中削弱對真實人際互動的需求，甚至讓員工過度依賴數位工具而忽視與專業心理師或主管的連結，更進一步地，若AI工具的回應存在偏差，員工可能因過度信任而忽略尋求專業協助，導致問題延誤處理。這種「假性支持」的風險，可能使AI輔助的EAP淪為形式化、淺層次的服務，而失去原本應有的深度介入效果。
這些限制提醒我們，AI應被視為EAP的「輔助工具」，而非「替代方案」。唯有在人與AI之間建立合理分工，讓AI負責即時、數據驅動的支持，而將深度同理、倫理判斷交由專業人員，才能在數位化浪潮下，維持EAP應有的人性化價值。
五、結論與未來展望
綜合以上討論可以發現，員工協助方案（EAP）在數位化與 AI 技術的加持下，確實能突破傳統服務的瓶頸，帶來更即時、更便利、更精準的心理健康支持。不論是在降低使用門檻、提升參與率，還是在人才招募、留任與組織競爭力上，AI 輔助的 EAP 都展現了實質效益。然而，這樣的發展同時伴隨隱私、倫理、專業深度與責任歸屬等限制，如果未能妥善處理，便可能削弱 EAP 的核心價值—以人為本的關懷與支持。
EAP 的未來發展可以走向「混合模式」（Hybrid Model），即結合 AI 與人類心理師的合作模式：AI 即時監測壓力、篩檢心理風險並提供初步支持，而心理師則專注於深入諮商、同理互動與倫理判斷，兼具效率與人性化價值。同時，AI 透過匿名化數據分析，能協助企業洞察員工需求，將 EAP 從傳統的被動輔導資源，提升為人力資源策略的重要工具。未來的數位化的 EAP 也必須強調隱私與倫理框架，避免數據被濫用或引發信任危機，因此需要結合政府法規與專業監管，並確保 AI 的回應始終具備人工監督。隨著遠距與跨國工作的普及，EAP 服務更有望與醫療院所、保險與健康管理平台跨界整合，打造多元且全面的身心支持，進一步強化企業的永續競爭力。
六、參考資料
1.https://www.dgpa.gov.tw/Uploads/public/Attachment/667151737100.pdf
2.https://www.dgpa.gov.tw/Uploads/public/Attachment/66715155133.pdf
4.https://www.managertoday.com.tw/articles/view/70543
6.https://www.belayereap.com/from-trends-to-practice-innovations-in-eaps-amid-the-technology-wave/
7.https://vocus.cc/article/67b88280fd89780001921049
8.https://vocus.cc/article/67bb0629fd897800011f8f77
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撰文者：塗玟荇
指導老師：蔡子萱 老師