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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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