血汗亞馬遜中國上演，富士康工廠勞工超時內幕曝光|數位時代 BusinessNext

血汗亞馬遜中國上演，富士康工廠勞工超時內幕曝光

中國勞工觀察組織為期九個月的臥底調查後，揭露亞馬遜（Amazon）位於中國衡陽富士康（Foxconn）代工廠的血汗內幕，而這已經不是第一次亞馬遜傳出血汗對待勞工。

非法雇用派遣員工，薪資低於平均水準

總部位於紐約的「中國勞工觀察組織」經過了九個月的調查，發表了長達94 頁的調查報告，揭露了富士康，亞馬遜位於中國衡陽的富士康（Foxconn）代工廠，非法雇用勞工、超時工作、不合理薪資等內幕。

這家位於衡陽的代工廠，主要負責生產亞馬遜的Kindle電子書、智慧音響Echo Dots，經過調查，發現富士康雇用了大量非法派遣員工，光是派遣員工就占了全部員工的40％，然而根據中國2014年修定的《勞務派遣暫行規定》，規定一家公司派遣員工比例不得超過10%，來防止企業利用大量派遣員工節省生產成本，而富士康已經明顯違反當局規範。

此外，員工平均每個月要超時加班100小時，違反了中國勞動法規定只能超時工作36小時的規定，不僅超時工作，就連基本的培訓也沒有到位，一般員工會有為期五天的入職培訓，但派遣工卻只有八小時，甚至遠低於法律規定的24小時入職前培訓，且派遣員工還必須自行負擔勞工體檢費用。

但不論是正式員工或派遣員工，在富士康的代工廠中，都普遍面臨「低工資、高工時」的困境，以代工廠所處的衡陽市為例，當地居民平均工資是每月4647元人民幣，但工廠工人的工資平均平均每月只有2000～3000元人民幣，工人因為受制於高工時、低薪資，因此必須仰賴超時工作，才能維持一定的生活品質。根據中國勞工觀察調查員臥底一個月的觀察，發現許多員工因為超時工作，精神狀況長期疲累，只能利用短暫的休息空檔補眠，更慘的是，工廠並沒有有效的工會組織，工人長期必須忍受管理層嚴厲的言語暴力。

亞馬遜：要求制定改善計畫

市值高達7,680億美元的亞馬遜，絕對有能力確保代工廠工人，獲得應有的勞動權益，這並不是一件很困難的事情，但亞馬遜就是沒有做到，還任由其代工廠壓榨工人謀取利潤，迫使員工為了生計，在惡劣的環境下超時工作。

在發現低落的勞動條件後，中國勞工觀察執行長李強在一封給亞馬遜創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）的信中提到：「希望你能要求你們的代工廠改善工作環境，在有道德的標準下生產亞馬遜產品。」亞馬遜則回應：「亞馬遜已經要求富士康衡陽廠制定改善計畫，我們將會定期評估，去監控實際情況是否符合我們代工廠的準則。」富士康則回應，未來不論正職或派遣員工，將一併接受完整的入職訓練，且會針對薪酬定期評估調整。

除了代工廠的勞動條件問題，由於中國最大地產公司萬科集團進駐富士康龍華工廠北門的清湖新村，導致城中村房租翻漲，內部員工指出，富士康只按照員工底薪的 5% 繳納住房公積金，導致員工一年至少損失1000 元人民幣（約合新台幣4700元），因此最近有富士康位於深圳廠區的員工張貼了「致富士康員工的公開信」，公開要求富士康足額繳納公積金，並為員工加薪，以跟上房租的漲幅。

當年的接連跳樓意外

這起事件讓人回想起2010年接連發生的「深圳富士康員工墜樓事件」，當時富士康為蘋果代工生產 iPhone，疑似因為勞動條件低落，從2010年上半年起，在生產基地及生活園區內，發生了一連串員工跳樓事件，引發社會上嚴厲抨擊，2010年6月後，中國封鎖了富士康員工跳樓的新聞，雖然沒有了後續報導，但依然在8月和11月傳出兩起跳樓事件。

因為接連的跳樓意外，自主工聯、洋華光電工會等二十幾個台灣社運團體，在2010年6月Computex（台北國際電腦展）開幕前包圍會場抗議，要求科技大廠公布血汗賺錢真相，要求遵守勞動、環保法令制定企業及供應商行為準則。蘋果（Apple）在事後立即與富士康高層會談，展開一系列獨立調查，並在供應商責任報告書中提出多項保障員工的措施。

亞馬遜血汗黑歷史

亞馬遜內部員工也流傳一句話：「如果你是優秀的亞馬遜員工，那麼你就會變成亞馬遜機器人（Amabot）。」不只是在中國的代工廠，亞馬遜本身也存在長期勞動條件不工的問題，2015年《紐約時報》曾揭露亞馬遜的血汗內幕，內部員工爆料一周工時長達80小時，假日、深夜也不能鬆懈地處理公事，甚至有乳癌患者員工被告知疾病「干擾工作」、女員工流產隔天就被要求出差、請無薪假照顧生病的家人被主管警告是「問題人物」，員工直言待遇宛如奴隸一般。

另外，今年四月一名叫布拉德沃思（James Bloodworth）的作者，為了寫一本關於英國低工資狀況的書，在亞馬遜位於英國史丹佛郡的倉庫臥底，發現許多員工為了保住自己的飯碗，甚至連上廁所都沒辦法，必須直接尿在寶特瓶內。英國職業工會組織Organise曾做過一份調查，顯示有近有四分之三的亞馬遜員工，會因為時間考量而害怕使用廁所，其中一名員工表示：「我不喝水的，因為我沒有時間去上廁所。」此外，55%的受訪者表示感到心情壓抑、81%的人表示不會在那裡工作第二次。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。