如何管理外包工作者
如何管理外包工作者
2004.12.15 | 人物

台灣許多企業正面臨轉型的挑戰,經營模式逐漸走向專業分工,把資源專注於所擅長的核心領域。而為了有效降低人事及研發成本、結合與掌握企業外部的專業人才,企業將把工作專案委外的方式的情況越來越多。哈佛商業管理評論也指出,委外模式為過去75年來,企業最重要的管理概念與經營手法。
雖然把工作委外可以讓企業運作更具彈性,降低技術變化帶來的衝擊,但是由於承接工作的外包工作者不一定對企業目標有清楚的了解,而且這些非企業體制內的人員,在管理時也要多花些心思。Aboutcase委外市集事業發展副總經理張文進指出,aboutcase長期扮演企業和外包工作者的媒人角色,看過許多企業和外包工作者的發生的各種狀況,張文進認為,要管理外包工作者,首先要對「外包」有正確的心態。

**外包是創造新價值的方式

**
「一開始看待外包工作的心態,幾乎就決定了案子的品質,」張文進指出,企業在看待外包工作時,應該要把外包視為創造新價值的方式,而不單純當成是降低成本的手段。企業和外包工作者之間的關係最好是長期的,用伙伴的心態對待外包工作者,雙方才能夠有共識,不會一出現問題就互相抱怨。
對工作外包有了正確的心態後,可以試著用下面的方法來找到對的人。張文進認為,企業和外包工作者之間往往由於資訊不對稱,雙方不夠了解,常常會搞得不愉快。由於外包工作雙方的磨合期較短,不像公司內部員工溝通方便,張文進建議企業最好選擇有過愉快合作經驗的工作者。如果是第一次合作,要查看對方過去的作品或成績,並且和對方合作的企業查證。
此外,企業主必須對要外包出去的工作的行情有正確的認識,有些企業包怨找不到好的外包工作者,但往往是因為不了解市場行情,吸引不了較好的工作者。張文進指出,有些企業將工作外包時極盡可能的省錢,而導致接案者為了賺錢而偷工減料,最後吃虧的還是企業。

**工作內容具量化衡量標準

**
管理外包工作者的第二步就是把工作定義清楚,並寫在合約中。工作內容在驗收時,最好可以量化衡量。張文進認為千萬不要怕麻煩,或理所當然地認為對方了解。他舉例說,曾有某個皮膚科診發包重新設計網頁,就以為對方了解是要提昇網站流量,但後者需要其他行銷活動配合,但這兩項工作的差距其實很大,最後搞得雙方都很不愉快。
除了工作定義清楚,張文進建議合約也要保留彈性,像是很多政府的外包案,都在合約中說明發包者有權更動其中10%的工作內容,只要雙方都事先同意,就能避免日後許多不必要的爭執。
而許多企業在外包工作時,除了工作者的專業,還要考量工作者道德風險問題,像是程式設計師在寫程式時加入日後可以入侵的「後門」等。張文進認為,企業可以要求工作者在結案後,給予一定期限的保固,因為有些工作的問題不是當場可以發現的,在合約中要求保固,可以間接地讓工作品質更有保障。
另外,企業可以將外包的工作依階段分成幾個連續的段落,當第一階段完成後,再考慮給工作者第二階段的工作。張文進認為外包工作一開始最好先丟小案子,不要一次就把案子全部都丟出去,這樣對企業比較不會有所託非人的壓力,而工作者為了取得下一階段工作,也會用心執行。

**要適時和內部員工做溝通

**
張文進指出除了和外包工作者的種種溝通,當外包工作增多,和內部員工的溝通也一樣重要。企業應該要讓內部員工明白,外包不是讓他們的工作被搶走,而是擔負起更多的管理工作。「內部員工應從工作的執行者,變成資源的提供者和協調者,」張文進認為,要把內部員工和外包工作者結合在一起,才能發揮最大的效果。
除了讓企業員工變成企業和外包工作者的溝通橋樑外,也要適時掌握進度。千萬不要以為前面講清楚了,日期訂好就完全交給對方,張文進認為人都有惰性,最好定時按進度叮嚀比較好。
總之,管理外包工作者就是要想辦法溝通清楚。首先是給予合理的報酬,並在事前詳細定義工作內容,並把各種要求詳細記載在合約上,例如智慧財產權的歸屬、什麼情形能夠終止、完成合約等等事項都要考慮,可以參考一些制式合約再依需要來修正。而簽約後公司最好也有專人來處理後續的溝通事宜,就能讓外包工作有最好的效果。

管理外包工作者的
6大必要
1 對外包要有正確的心態,將它視為創造新價值的方式。
2 最好選擇有過愉快合作經驗的工作者。
3 工作內容要講清楚說明白,最好是可以量化衡量的標準。
4 合約要保留彈性,可避免日後許多不必要的爭執。
5 外包工作增加時,應與企業內部員工進行溝通,以達成企業共識。
6 讓企業員工變成企業和外包工作者的溝通橋樑,適時掌握工作進度。

張文進 小檔案
出生:1961年
學歷:台大EMBA
經歷:普羅米數位科技(Aboutcase.com)事業發展副總、風潮唱片市場部及資訊部經理

往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓