員工為何不愛薪資保密?重點不是賺多少,而是我不能「比你少」
員工為何不愛薪資保密?重點不是賺多少,而是我不能「比你少」

本文摘自《破梯效應》,大是文化出版

薪資不平等的本意是激勵員工,如果員工生產力提高,就會得到更多酬勞。既然如此,照理說為了拿到更多薪水,人人都會努力工作才對。這種用酬勞激勵績效的做法,在經濟上完全說得通,可惜人們不太會遵守經濟法則;薪資不平等也許可以激勵員工,卻也可能激發憎惡感。

當某人沒辦法保守祕密時,薪資保密就會引發麻煩。在一項關於薪資不平等如何影響員工的研究中,促狹的研究人員就故意把祕密洩漏出去。2008年,《沙加緬度蜜蜂報》(Sacramento Bee)推出一個網站,公開列出加州每一位州政府員工的薪水,包括整個加州大學體系的教職員在內。經濟學家大衛.卡爾德(David Card)所率領的研究團隊想出一個點子,故意把該網站的消息,透露給大學的某些教職員,看是否影響對方的工作滿意度。

薪水低可以,但不接受比隔座同事少

研究人員寄一封電子郵件給第一組受試者,提醒有這麼一個網站,並且提供聯結,使對方能輕易的查詢薪資。另一組受試者是對照組,他們沒有收到這封郵件。幾天之後,兩組都收到一份工作滿意度調查表,內容也問到未來一年有沒有換工作的打算。

不出所料,薪資網站的點閱率暴增。得知同仁的薪水多寡,大幅影響員工對自己工作的滿意程度,不過也要看他們賺多少錢而定。薪水低於自己部門平均薪資的人,得知這項資訊之後,不但工作滿意度降低,也較容易產生另謀高就的興趣。反觀薪水高於平均值者,知道自己收入比同儕高,並沒有讓他們感到更滿足,事實上這件事對他們完全沒有影響。

這項調查過了3年之後,研究人員追蹤當初造訪過薪資網站的受試者,看看誰當真離職了。結果他們發現薪資低於平均值的員工,如今受雇於該大學的人數減少了。其實促使他們離職的原因,不單純只是低薪,因為對照組中(沒收到洩密郵件的人)薪資比他們更低的人,離職率並沒有他們那麼高。反之,知曉自己比同儕賺的少這件事,才是萌生去意的主要因素。

高薪球員所在隊,贏球次數不一定多

經濟學家麥特.布倫姆(Matt Bloom)有一項為期8年的研究,記錄期間每支大聯盟棒球隊的勝負。按照薪資不平等更能激勵良好績效的理論,我們會預測薪資差異越大的球隊,贏球的次數也越多。棒球和美國經濟一樣,收入會極度不平等,幾乎完全來自明星球員高得離譜的薪水。這麼說來,給明星球員高昂的薪水,有沒有增加球隊獲勝的機會?

布倫姆發現恰恰相反。薪資最不平等的球隊,表現遜於不平等程度較低的球隊。針對國家足球聯盟所做的研究,也發現同樣的效果:不平等程度越高的球隊,贏球的次數越少。這份研究還透露,薪資不平等程度高的球隊,盈餘也比較高,對此最可能的解釋是,球隊斥鉅資吸引明星球員,會增加球迷買比賽門票和買媒體觀看的意願,因此就算知道給這些球員昂貴的合約,會破壞球隊的整體績效,球隊老闆也在所不惜。

研究人員最愛棒球,因為幾乎每場比賽都有紀錄球員的表現數據。布倫姆在最初研究期間,檢視了大聯盟全部1644個球員的統計資料。果然如他所料,高薪球員的表現,確實比低薪隊友傑出,不過最引人側目的發現卻是,待在薪資高度不平等的球隊中的超級明星,其成績不如那些待在薪資低度不平等的球隊的超級明星。

如果說薪資不平等的目的,是為了激勵表現,那麼這項預期剛好與現實相反。因為高度不平等會減損明星球員的績效;如果你相信薪資不平等的主要效果,是減低團隊合作與向心力,那就對了。前面提過加州大學的研究也已證明,薪資不平等對士氣和團隊造成的傷害,早就抵銷它刺激績效的正面效果。

團隊運動(如棒球或足球)的績效和單人運動(如高爾夫與賽車)有個關鍵不同處:如果有更高獎金等在前方,單人運動的選手可以更專注,也可改變自己的策略。反觀團隊運動裡,隊員合作的能力勝於任何個別成員的才華,因此薪資不公對團隊合作產生的破壞,效果大於高薪對個別球員的激勵作用。

美國執行長年薪,是一般員工的350倍

有項研究調查世界40個國家的公民,請受訪者估計自己國家中,一般非技術員工每年賺多少錢,一般大公司執行長又賺多少錢。然後再問受訪者,他們覺得一般員工和一般大公司執行長,理想上應該賺多少錢。接下來研究人員再計算兩者的比率。

不論哪一個國家,受訪者心目中理想的(可接受的)不平等程度,都低於他們所估計的實際不平等程度。平均來說,受訪者認為執行長的薪資是普通員工的10倍,至於理想比率則是4至6倍,而且受訪者的共識程度相似的驚人。

形容自己的政治立場屬於中間偏左的人,認為理想比率應該是4倍,而自認是中間偏右的受訪者,則認為理想比率應為5倍。所得落在最低20%的受訪者,認為執行長的薪資應該是普通員工的3至4倍;所得屬於最高20%的受訪者,則認為應該是5倍。受訪者不分年齡、教育程度,也不論研究人員拿任何變項去分析,他們心目中的理想數字統一得驚人。

這項資料除了令人吃驚的全球性共識外,更讓人咋舌的是,全球各地的人們根本不知道,企業界實際存在的不平等程度有多麼嚴重。研究人員調查的每一個國家,受訪者都嚴重低估實際薪資不平等的嚴重程度。舉例來說,美國的受訪者估計執行長比平均員工多賺30倍,但研究人員指出,實際上2012年美國的執行長,平均年薪高達1230萬美元,是一般員工年薪3萬5千美元的350倍左右。

員工不指望總裁只賺3萬5千美元,同樣的,他們也不指望自己能賺1200萬美元,然而350:1這個比數,對大部分員工來說,已經足以羞辱公平這個概念。最高主管固然對公司來說更有價值,可是他們的價值,真的比一般員工多350倍嗎?

我們很難量化企業執行長的確切價值,不過研究人員檢視多年來許多公司的績效,就能確定企業負責人和公司的興衰有多大關聯。假設某些執行長優於其他執行長,而最優秀的執行長,所治理的企業應該多賺一點錢,這似乎是合理的假設。不過還有許多其他因素是執行長無法控制的,也影響著公司的利潤多寡。這麼說來,最高主管對於公司的成敗,究竟有多少影響力?

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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