血汗亞馬遜中國上演,富士康工廠勞工超時內幕曝光
血汗亞馬遜中國上演,富士康工廠勞工超時內幕曝光
2018.06.11 | 蘋果

大量非法的派遣工、超時加班、超低工資,這是亞馬遜(Amazon)位於中國衡陽富士康(Foxconn)代工廠的情況,在中國勞工觀察組織為期九個月的臥底調查後,揭露了背後血汗的內幕,這已經不是第一次亞馬遜傳出血汗對待勞工,同時也讓人想起2010年富士康替蘋果生產iPhone時,發生的多起員工跳樓事件。

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。

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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。
圖/ shutterstock

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。

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從2010年上半年起,在富士康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。
圖/ cdn

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。

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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)。」
圖/ Flickr-Scott Lewis CC BY 2.0

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。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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