鼓勵創業與專業外包盛行,荷蘭個體戶營收貢獻占全國GDP將近1/10
鼓勵創業與專業外包盛行,荷蘭個體戶營收貢獻占全國GDP將近1/10
2015.08.16 | 技能

##未來的新經濟模式?

荷蘭的個體經濟到底有多大呢?根據荷蘭個體戶研究中心(ZZP Barometer)最新的資料顯示,沒有聘雇其它員工,而是老闆自己一個人「校長兼撞鐘」的個體企業,去年(2014)整體營收金額€625億歐元(約2兆2千萬新台幣),占荷蘭國內生產毛額(GDP)高達9.4%。

ZZP
(圖說:荷蘭ZZP Barometer發佈最新調查報告,荷蘭個體互去年整體營收金額高達€625億歐元,圖片來源:ZZP)

荷蘭個體戶總數有超過1百萬家,共有1,008,000個活躍的自由職業者所組成(資料來自CBS,2015年5月份),平均年營業額60994.50歐元,佔去年荷蘭國內生產總值(GDP)6,628億歐元的9.4%。

個體戶或稱自由職業工作者的收入每小時平均為68.18歐元,平均年利潤為36960.74歐元。該報告指出,去年荷蘭個體戶平均取得894.6個小時的計費時間,佔所有工作時數的48.9%。與前期相比,個體戶自由職業工作者從事專業顧問的工資成長+8.2%,銷售所得成長+14.8%,利潤成長+24.9%以及計費小時的數量也增加+6.1%。

其他主要的觀察重點:

##男性個體戶所得較女性高
男個體戶平均每小時的收入,較女個體戶高出9.7%;而且女個體戶的工作時數,較男性約少26%。

##個體戶的技能越高,工作時間越少
相較於其他個體戶,有受第二專長訓練,取得MTS(中等技術學校)專業執照的個體戶,或是接受多邊貿易體制培訓者,比較喜歡較少的計費時間。另外,接受過大專以上教育的自由職業者的收入幾乎兩倍於中學教育或接受MTS培訓的自由職業者。

##醫療保健和資訊通信技術(ICT)最有利可圖
照顧與護理師(68.7%)和信息通信技術(ICT)人員(65.7%)擁有最豐厚的利潤百分比。建築業(40.8%)和技術部門(45.0%)是最賺錢的自由工作者。

自僱的藝術家(1369.3),建設與工程(1121.3)和ICT(1052.0)迄今為止擁有最高數量的計費小時。而個體戶從事教育(627.9)和公關部(MarCom)(678.5),有最低的計費小時數量。在信息和通信技術的平均小時工資(77.05歐元),商業服務(75.39歐元)以及教育訓練(73.17歐元)是最高時薪的個體戶總類,而在建築(48.09歐元)與工程類(51.42)的時薪到目前為止是相對低的。

資料來源:ZZP/NRC

延伸閱讀:[曹家榮] 華郵的Talent Network對新聞從業者是毒藥還是解藥

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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