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2023年1月18日 · 早前勞福局局長孫玉菡指出「返工唔係只為搵錢」，引起大家熱烈討論，局長提到工作對人精神面貌、健康都重要，關乎人生價值，認為工作本身的貢獻更大，工作和工資不能相提並論，但實際工作意義和工資的關係又該如何看代? 參考新加坡的大學調查，隨著年紀增長，較年長的受訪者 (55歲以上)的確更願意為家庭生活，而選擇收入相對低的工作，如下圖所示︰. 隨年歲增長接受較低薪水. 點擊圖片放大. 另外，為了工作意義，隨年紀增加人們亦更接受低人工。
2023年11月16日 · 我們還面臨著房地產危機——很難找到首套住房。 想想剛開始的工作，努力找到一份工作，能夠支付與你生活方式通脹相匹配的工資，或者能夠跟得上房租和通脹。 她同樣對美聯儲的加息舉措提出質疑，認為這使人們背負上失業壓力。 「我不知道是否應該將通脹目標設置為2%，為什麽要為了這個武斷的數字而犧牲勞動力市場呢？ 也許你認為她只是另一個口若懸河的KOL，但現在成千上萬的年輕人從這樣的渠道獲取新聞和知識，這是不容忽視的。 相關文章： 美國理財KOL的15個慳錢習慣 由帶飯返工、戒網購做起. 【年薪過百萬】大學畢業後棄華爾街錢途 於麥當勞工作50年：從沒想過做足一世. 阿諾舒華辛力加教路 人生1項必備技能 邁向成功要識問、敢問2個關鍵問題.
2024年4月29日 · 撰文： 葉雨. 發布時間： 2024/04/29 13:30. 分享：. 富豪留下神秘遺囑 100年後子孫才能領遺產 2萬件古錢幣 如今價值5.6億元. 有錢人寫平安紙分配財產，若子女尚年幼，可能會指定其成年後才可繼承。. 不過，有些繼承人等待的時間尤其長：有富豪訂立「神秘 ...
2020年9月23日 · 大學生收入不穩就入市，會否承受太大風險？ 認可理財策劃師林昶恆（Alvin）認為，Kelvin的個案以9成按揭買入200萬元的居屋，估計他的按揭年期為30年，即每月供款約1萬元。 他認為，在供款初期，或會為收入不穩定的大學生帶來壓力，或需與家人商討分擔供款的開支。 由於Kelvin選擇將單位出租，有穩定的收入，故問題不大。 若大學生有幸獲父母資助，在未有經濟能力之下，應否把握難得的機會「上車」置業？ Alvin建議，除了要考慮個人將來的收入及供款能力外，也要顧及父母的財政狀況，以免遇上供款困難時，一家人難以應對。 此外，他提醒，在父母資助置業後，作為子女應同時投保人壽保險，倘自己不幸身故，亦能為父母提供財務保障。
2020年10月8日 · 這是一套上肢伸展運動，可以活動手腕及肩膊關節，對於有五十肩、網球肘、肩周炎等人士，可以達到紓緩痛症的效果。 做易筋棒是需要左搖右擺，左腳去右腳、右腳去左腳，有點像太極可以運動五臟六腑。 其實一直以來，韋寶華都很注重健康，未退休前，每天也會做完運動才上班。 退休後時間更充裕，所以除了每天會打易筋棒外，還會做不同運動。 他學太極也有20年，楊家的8、24、40及42式，陳家的36及52式，他都懂，每天都會輪流耍，還有太極師傅教、他稱為中國式瑜伽的導引養生功，也都是他每天早上用來鍛練身體的運動，周六還會加插耍太極劍及太極扇。 我最近做身體檢查，照過腸鏡都無事；而平時也很少病痛，傷風感冒都少。 點擊圖片放大. +3. 參與義務工作 服務長者. 韋寶華從工作退下來後，一直想成立退休人士平台。
2024年5月21日 · 2021年，當時已經70歲的亜紀丈夫辭去了董事職務，本應好好享受退休生活的他，卻在3個月後突發中風，猝然辭世。 忍痛處理完丈夫的身後事，除去葬禮開支以及遺產稅，加上退休金以及死亡撫恤，丈夫留給亜紀約8000萬日圓的資產（約400萬元）。 不過，丈夫去世後，亜紀依然揮霍無度，過著從前的「上流生活」。 長子忍痛勸説 她卻表示無法忘記名流生活. 長子悠一（化名）曾多次警告母親，但都她被搪塞：「我知道了，我下次肯定不亂買東西了。 」然而沒過幾天，又會有品牌工作人員上門為亜紀服務，顯然她又買東西了。 察覺到母親異樣的悠一向親友反映了這些問題，親友紛表示會暫時留在亜紀身邊觀察。 不過，每次悠一回家，都會發現家裏添置了新物件，但亜紀卻聲稱記不起具體買了什麼。
2023年8月29日 · 博客. 發布時間： 2023/08/29 08:00. 最後更新： 2023/08/30 22:12. 分享： 近年愈來愈多保險公司引入創新科技於營運之中，為保險市場帶來改革，包括提供網上渠道，消費者可自行經網上購買以及管理保單，全程不經人手。 隨着網上保險日漸普及，保險公司更開始從個人化方向着手，為消費者締造嶄新保險體驗，其中之一就是索償體驗。 以往傳統保險公司及其客戶在索償流程中均面對不少痛點。 保險公司收到索償申請時，需要花費大量的時間和人手檢視與評估，而且難免遇上欺詐行為。 另一方面，客戶需要填寫索償申請表格並準備證明文件，遞交文件後經歷漫長等候期，以及索償金額需自行存入銀行戶口，整個索償流程十分費時。 用人工智能、大數據優化索償服務.
