付不出1,900名華映員工薪水!大同林郭文艷遭境管,昔日面板五虎怎麼了?
付不出1,900名華映員工薪水!大同林郭文艷遭境管,昔日面板五虎怎麼了?

由於支付不出1,900位員工薪資與遣散費,華映員工日前到大股東大同總部陳情,勞動部表示將會在12月初判定歇業確定後,由「積欠工資墊償基金」支付華映員工總金額約八億元薪水,創台灣史上墊償金額最高、人數最多的案例。(2019/11/21更新)

台灣老牌家電品牌大同集團轉投資面板廠華映廠宣布破產,昔日曾是政府鼓勵推動的兩兆雙星產業,與友達、奇美、廣輝、瀚宇彩晶並稱「面板五虎」,如今破產、上百名員工11月15日走上街頭抗爭,連大同董事長林郭文艷都遭出境管制,今昔相比令人唏噓。

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大同董事長林郭文艷。
圖/ 數位時代資料照片

華映欠薪,實際負責人林郭文艷遭境管

專注中小尺寸面板的華映科技今年營運遭遇逆風,由於虧損虧到淨值變負數,華映5月正式下市,年初曾計劃把工廠4,500人縮減至一半2,500人,專注6代線製造,並把其他老舊產線出售拚求生,不料下半年部分供應商提出資產扣押,華映連最後一條6代線都無法運轉,至此只好宣布破產。

由於資產已遭查封,剩餘1,900名員工預計在11月30日資遣,公司必須在12月30日前把欠薪匯足。

但華映從8月起就無力支付員工薪資及資遣費(粗估上億元),勞動部已去函通知大同集團負責人林郭文艷(也是華映實際負責人)因積欠大量資遣勞工工資達法定標準,將被出境管制,白話的說就是不能出國。

對於這項處置,大同立刻表示將對行政處分提出訴願,同時強調對大同營運沒有影響,但認為對董事長林郭文艷來說相當不公平。

另一方面,勞動部也表示,由於過年將屆,盡快在年底前啟動「積欠工資墊償基金」8億元支付華映員工生技,但由於該基金墊付後,需要繼續向業主追討把基金補回,但由於業主通常就是經營不善,歷年來追償率僅17%,形同國庫支出全民買單,也因此這次華映案桃園市府先前曾呼籲大同先行代墊,但遭遇阻力。

大同
大同董事長林郭文艷(左)與前董事長林蔚山(左二)日前出席公開場合。
圖/ 大同

大同、勞動部各搬法令攻防,員工苦等年底薪水

由於大同持股華映39.67%,勞動部認為大同應善盡企業社會責任,幫華映籌措財源或代墊款項,以支付欠薪員工,而不該要求員工把向工資墊償基金申請補助列為第一優先選擇。

只不過,顯然大同認為政府要求大同代墊在適法性有疑慮,搬出金管會對上市櫃企業「資金貸與他人」法令規範,強調要大同代墊華映員工薪資,不僅合理性需要評估,也要兼顧大同股東的權益,雙邊各有理由攻防。

工資墊償基金是由適用《勞動基準法》的雇主,每月按僱用勞工投保薪資總額萬分之2.5進行提繳,這個基金在企業歇業、清算或宣告破產時,若勞工向雇主索取困難、被積欠,為維護勞工生活權益,可由工資墊償基金先行支付,待雇主在規定期限內補回。

大同Q3財報轉虧為盈,拋四問回應政府

大同認為,華映過去都依法提繳墊償基金,現在正全力處分閒置資產如楊梅廠及龍潭廠資產、土地、廠房暨生產線,若賣掉就能償還對員工的欠款,但賣資產需要時間,若來不及,由政府墊償基金先代付,華映最後還是會償還。

薪水 Salary
根據法令,若雇主無法支付資遣費,勞工可申請工資墊償基金,由政府向雇主求償。

只不過,華映資產全遭債權人先假扣押,未來破產聲請是否成功,資產處分是否順利?都牽動員工究竟能拿回多少被欠薪資,或者政府工資墊償基金代墊款項能否全數要回。

至於勞動部跟桃園市要求大同以企業社會責任原因先幫忙墊付,大同則拋出四問回應政府,包括:一般資金貸與子公司,都是子公司需要短期周轉,但華映已經停業,法令上還可以貸款嗎?幫華映代墊,為維護大同股東權益,可以有第一優先受償資格嗎?若未來大同股東認為權益受損提告,大同能確保不違法嗎?貸款後,要如何管理一家停業的對象?

儘管綠能跟華映兩家子公司先後破產,但大同今年靠處分資產,財報回神,根據最新公布第三季財報,大同因為子公司尚志賣掉土城及光復北路土地,認列處分利益,使得大同單季稅後純益23.75億元,EPS 1.03元,正式轉虧為盈,連帶一口氣補完上半年虧損,今年累計前3季度EPS 0.44元,跟子公司華映情景兩樣情。

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責任編輯:陳映璇

關鍵字: #大同
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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