斜槓青年和零工經濟達人必懂攻略:為技能與服務訂出正確報酬
斜槓青年和零工經濟達人必懂攻略:為技能與服務訂出正確報酬

本文摘自《自由工作的未來》,天下文化出版

先說最重要的事,來談談錢的問題。

收費方式五花八門,不過主要來講有四種:按時數收費、專案費、成功費、配股。按時數收費最常見;企業習慣依據工時付費給專業服務提供者,例如律師與會計師,因此以相同方式付顧問費順理成章。儘管如此,如果按照工時計費要留意相關法條,因為依據工作的性質,可能會出現違反薪資與工作時數法規的問題。此外,有的監理單位把時薪當成認定標準,判斷相關工作者應被視為員工而非契約工。

按天、月時數收費,包含無法納入計費的工作時間

許多方法都能協助你找出設定平日費率的公式,相關考量包括可以收費的時數;休假或開發生意等無法納入計費的時間;行銷成本、會計費用等支出;稅前的目標收入等等。ConsultingSuccess.com網站提供線上計算工具,但除了自己想收多少錢,也得考量客戶願意為你的服務掏出多少錢。

按天數收費是按時數收費的延伸。有的客戶偏好按日計費,尤其是如果他們在意每日工時的時候。此外,工作坊與策略顧問也歡迎按天數收費,因為策略計畫或訓練課程一般要好幾天。替這類零工訂一天收費2,000美元(金額可以任填),將是更為有效的訂價策略。

同樣的,按月收取的委任費,也是按時數收費的延伸,適合每個月所需工時不確定或不一定的工作。委任費一般適合不需要全職投入的工作,例如小型公司可能以合約的方式聘請兼職財務長。委任費在公關領域尤其常見,不過委任費的問題在於,客戶要求完成的工作可能會超出時間允許的範圍。最理想的委任費架構是講好在一定期間內「不得超出」多少時數,額外的時數以雙方都同意的方式按時數計費。

按專案收費,必須擅長估計成本

策略與科技領域的常態則是依專案收費。選擇這個方法的顧問必須擅長估計成本,尤其是達成理想結果所需的時間。各位如果採用這種方法,一開始就要談清楚最後的產出。許多依專案收費的顧問碰上的大麻煩是「工作超出合約範圍」,也就是客戶不斷追加最初沒提到的工作。如果是沒講好的事,顧問得決定是否要延長工作時間,或者是要重新商議合約。

思科等許多大型企業從另一個角度看待這個問題,反過來認為自己並未得到當初講好的結果。解決辦法是藉助專案管理方法,事先擬定複雜的「工作說明書」(Statement of Work),詳細定義工作產出。

工作說明書是多數專案管理計畫的標準做法,公司請人承包專案中可獨立工作的部分。工作說明書會以大綱的方式列出工作細項。人力資源產業分析師顧問公司最近的〈零工經濟評估〉調查,直接將工作說明書專案列為一種獨立工作,顯示這個方式已日漸被採用。

相關費用一般以達到某個里程碑來計算。由於許多工作說明書專案曠日費時,因此依據產出的計費方式,通常還會外加每月的委任費。多數採取工作說明書的公司有詳細的專案追蹤系統。一般來講,達成產出後就會自動付費的流程。在這類環境下工作的顧問需要了解相關系統的細項,以正確的方式報告進度,確保專案能夠成功。

按專案成功收費,金融業常見

專案成功費在金融或併購零工中很常見。顧問的收費根據的是:是否替客戶爭取到資金或公司買主,例如金融顧問收取出售價格或募得資金的一定比例。制度較為完整的公司可能採取反向的雷曼架構(Lehman structure),也就是募得的資金愈高,專案成功費的比例就愈高。

營運改善專案也可能採取專案成功費制度,費用多寡由省下的營運費用而定。此時會碰上的問題是:如何判定是因為執行專案而得到節流的效果?這一定要在事前就清楚講好判斷節流金額的費用計算方式。

股權代替現金,新創公司最愛方式

最後,以股權代替現金費用是新創公司界最熱門的方式。各位如果選擇這種方式,別忘了這種收費的風險最大,因為公司價值可能最終沒有變現的一天。此外,就算最終沒變現,得到的股權的確有價值,因此你拿到X新創公司價值5,000美元的股票,依舊得申報為應課稅所得。如果你決定拿權證或股票,最好加上至少能彌補稅金的現金報酬。以我的M平方公司為例,如果是以股權代替費用的案子,必須先由財務長核准,因為這種收費方式實際上是一種信用決策;我們接下案子前,財務長會先評估客戶公司的財務穩定度。各位如果考量拿股權來折抵費用,一定要先請教稅務顧問,可能也得先請教會計。

決定價格的是工作內容,而非專長

確定服務費用的架構後,接著要思考你要收多少錢。許多顧問沒意識到最終決定價格的是工作內容,而不是你的專長、收費方式或資歷。任何人都可以、也理應設定各種費率。替面臨破產危機的公司擔任臨時財務長的收費,理應比對一般子公司擬定財務計畫的收費還高。同樣的,別人介紹的工作理應收費較低,因為花的力氣較少。不過不管怎麼說,最重要的是市場價格。

在訂定價格範圍時,記得要考量所有可以比較的項目。以下是訂價時可以考量的一些事項:

風險與報酬直接相關:專案的風險愈高,不論是因為範疇廣或目標高,都應該收取更多的錢。例如協助重建公司,失敗的可能性很高,獎勵就應該比較多。反過來講,如果某個專案對你來講風險極低,因為你已經有過數千次類似的經驗,或許可以打折。

把累積資歷當作長線投資:如果接下某個工作可以拓展技能,累積智慧資本,就算比其他的工作收費低,你也應該要接下來,因為長遠來講,你會更具市場性,而且有可能因此提高收費。請把這樣的機會當成投資。不過,有的人會走極端,為求累積資歷,願意免費接案,但除非是替非營利組織做慈善工作,不然我不建議這麼做。收取較低的價格是合理的做法,但完全不收費是在自貶身價。

另一方面,如果客戶想從你那裡獲得某個產業、公司或技術的特殊知識,打算擁有或利用你帶來的智慧財產權,也應該收取較高的費用。你需要更多的投資報酬。

各位可以考慮採取1%原則:我同樣也在第一本書提過這個好用的經驗法則:按日計算的費用,應該是年薪的1%,例如認為自己的專業目前的薪資行情是20萬美元的行銷顧問,每日的服務收費應為2,000美元,或每小時250美元。年薪8萬的初階人士應該每日收費800美元,或每小時100美元。儘管如此,別忘了價格的決定性因素是工作的內容,而不是你的學經歷。

主要客戶可以考慮提供優惠:不動產市場把購物中心的主要零售商稱為關鍵承租戶。關鍵承租戶不但會帶來購物人潮,還占了高比例的租金收入。同理,主力客戶不斷給你案子,讓你有錢繳房租,年年都有同樣的客戶帶給你源源不絕的專案是很美好的事。有的顧問會在幾年後希望調漲費用,但除非你的成本大幅增加,不然最好克制住那樣的衝動。對有的人來講,有辦法事先知道今年有某個公司的案子可以做是很奢侈的事,應該好好珍惜那個客戶。

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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。

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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。

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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。

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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/

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