5萬外送員是雇傭還承攬?Uber Eats、foodpanda現身說:讓我們有下一個七年!
5萬外送員是雇傭還承攬?Uber Eats、foodpanda現身說:讓我們有下一個七年!
2019.10.15 | 創業

5萬多名外送從業人員(不論平台重複人數)與foodpanda(空腹熊貓)、Uber Eats之間,究竟是雇傭還是承攬關係?這個答案在一週內大逆轉。

由於雙十連假期間有兩名外送員因交通事故死亡,勞動部勞檢後14日判定兩大平台跟外送員間是雇傭關係,因未提供勞健保,故給予罰金,對此兩大平台15日發佈聲明,過去,兩大外送平台以承攬方式,委託外送員送美食,而未來模式能否延續已面臨挑戰。

foodpanda立刻發佈聲明指出,跟外送員是承攬關係,但強調願意擬定新型態勞動管理規範,Uber Eats除強調將持續溝通,預警雇傭將使萬名外送員工時彈性消失。

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兩大平台外送員5萬人

根據勞檢調查,註冊foodpanda及Uber Eats工作者人數各達3萬與2萬人。

儘管事故發生,兩平台立刻給予外送員撫卹,但勞動部14日仍宣佈,foodpanda、Uber Eats兩家業者合約內容,因對外送員有一定程度的指揮監督,兩者存有組織從屬性,據此認定雙方應具雇傭關係。

UberEats
註冊foodpanda及Uber Eats工作者人數達3萬與2萬人。
圖/ UberEats

雇傭跟承攬的差異在於,兩大平台是否提供勞健保及相關員工福利,另一方面,若雇傭關係,則外送員跟平台間合作規範也將有所不同,包括一定時數工時與休假規範。

對此Uber Eats也做兩聲明,首先是會研究如何提升外送員安全,加速處理工作高風險問題。官方指出,過去外送平台是新數位經濟、新營運模式,不見得馬上有可以對應的保單產品可用,但現在這方面在金管會指示下已有大幅進展。

第二,Uber Eats也強調會持續跟政府溝通,平台是提供接案機會,需要維持彈性,才能提供零工機會,工作關係的定義不適合突然反轉,外送員不能從雇傭條件去思考,否則等於限制外送員工作機會。

foodpanda也強調,現在外送員透過平台資源,將零碎的勞力資源得以有效利用,賺取彈性報酬,這樣新型態的勞動力需求,較為適用承攬制度。

foodpanda:保障高於法規

「讓我們有下一個七年!」foodpanda發佈聲明指出,過去七年來,已在台灣投資數十億台幣,有長期耕耘市場的決心,而對外送員的關心也遠高於法律規範(承攬關係下的保障)及同業保險保障,所以絕對不是藉由承攬關係逃避企業責任。

foodpanda表示10月11日外送員事故發生後,就立刻提供家屬協助及應得的保險賠償,給所有外送員的保險範圍也涵蓋死亡、殘廢、第三人體傷、第三人財物損失及超跑事故財物損失。

對於發生意外的外送員,Uber Eats則發佈回應指出,也已跟合作貨運業者提供優於勞保的撫卹金,期望提升安全措施。

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責任編輯:蕭閔云

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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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