外送員、共享司機算雇員嗎?仰賴零工經濟的平台服務,怎麼解決兼職者待遇問題?
外送員、共享司機算雇員嗎?仰賴零工經濟的平台服務,怎麼解決兼職者待遇問題?

對金融投資者來說,平台最吸引人的功能之一就是:平台是輕資產。

Uber並不擁有計程車,Airbnb沒有公寓或房屋,OpenTable也沒有開餐廳,相反地,大多數平台將具有寶貴資產和技能的人員或公司,跟希望取用這些資產和技能的其他人員和公司聯繫起來。

儘管輕資產平台可能為投資者提供高槓桿報酬,但卻為人力資本帶來另一個挑戰:平台應如何管理主要由「獨立承攬人」組成的勞動力?

10年內,自由工作者將貢獻美國一半勞動力

與雇傭人員不同,獨立承攬人沒有任何福利,無法取得工時或最低工資等保障,這讓使用承攬人的企業可以降低人事成本。2017年,美國有5,700萬名自由工作者,對於其中三分之一的人來說,自由工作是他們的主要收入來源。

Upwork執行長卡斯里爾(Stephane Kasriel)聲稱,這類工作者的成長速度是傳統勞動力的3倍。根據一項估計顯示,如果當前的趨勢持續下去,到2027年,自由工作者將占美國所有勞動力的50%。

諸如Uber、Grubhub、TaskRabbit、Upwork、Handy和戶戶送這類平台,都將本身大部分勞動力歸類為獨立承攬人。這些公司證明這種做法是合理的,因為工作者傾向於將工作當成副業,可以彈性調整工作時間。

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不滿被共享平台壓榨,Uber司機串聯罷工,並接連發起反Uber抗議活動。

其實,這種歸類主要跟節省成本有關,平台高階主管估計,將工作者歸類為雇員的成本,往往比歸類為承攬人的成本高20%至30%。

因此歸類就是一大關鍵,因為許多交易平台新創公司都依賴這種歸類,以避免高昂的人事成本,甚至有人認為,如果法律要求新創公司將其所有相關人員歸為雇員,則整個「零工經濟」將會因此瓦解。

但是這種廣泛的做法正引發與日俱增的爭議,在美國,雖然許多法規都以工作者對工作有多少掌控程度為依據,但由於確定獨立承攬人和雇員身分的法律因各州而異,甚至因城市而異,所以情況變得更加複雜。

Uber與Lyft提供共乘服務,司機是正職還是兼職?

關於承攬人最引人矚目的辯論,涉及到Uber和共乘平台。

Uber司機究竟是雇員或承攬人,兩派說法各有擁護者, 認為司機是承攬人 的論點是,司機提供工作使用的工具(汽車),是依據工作計酬,並且可以自行控制工作時間、載客地點、是否接受乘客的乘車要求; 認為司機是雇員 的論點則是,Uber制定乘客支付車資費率、支付方式、司機必須載送哪些乘客,而評分低於4.6的司機,Uber會馬上從應用程式中將其刪除。

相較之下,Uber的競爭對手Lyft在2016年1月,同意支付1,230萬美元作為勞資訴訟和解的部分條件。 Lyft還同意更改與司機的服務協議條款,這樣Lyft只能基於特定原因,譬如乘客評分過低,才能將司機停權,讓司機有機會在被停權前,先解決本身乘客評分過低的問題。

還同意為被停權而想申訴的司機,或提出其他賠償投訴的司機,支付仲裁費用。

如果雇主主要關注的是工作成果,就很有可能將工作者都歸類為獨立承攬人,但是如同幾個案例所示,當雇主開始控制工作內容和工作方式時,這種歸類就容易跟雇員產生混淆。

Lyft CapitalG
據悉,Lyft共同創辦人兼總裁John Zimmer每天早上都會跟其一起創業的伙伴、即Lyft執行長Logan Green一起坐車上班。圖中為加入Lyft董事會的Google投資事業Capital G創辦人David Lawee,2017年Alphabet宣布領投Lyft高達10億美元。

英國戶戶送開放「代跑」,外送員被判「打工仔」

承攬人與雇員的歸類困境不僅是美國的問題,我們也可看到英國外送平台戶戶送同樣遭到類似的控訴。作為自雇承攬人,戶戶送的外送員無權享有正規工作者的權利,包括有薪病假和國民生活工資(national living wage)。

英國獨立工作者工會(IWGB)於2017年提出一個測試訴訟,為倫敦康登鎮(Camden Town)和肯蒂什鎮(Kentish Town)的戶戶送外送員,爭取工會認可的權利。聽證會在英國中央仲裁委員會(CAC)舉行,中央仲裁委員會是一個獨立機構,負責判決跟工會有關的法定認可和取消認可的集體訴訟。中央仲裁委員會認同戶戶送的論點,即其外送員是自雇承攬人而不是雇員。

中央仲裁委員會的決定是基於一種名為「不受限制的代理權」的特殊做法,這是戶戶送在康登鎮和肯蒂什鎮的做法,外送員可以指名任何人代替他們送貨,不必經過戶戶送事先批准,就可以使用這項權利,但是代理人不能做出讓戶戶送跟外送員終止供應商協議,或做出可能讓戶戶送有理由終止協議的行為。

如果一名外送員指名一位代理人,這樣做並不會有任何不利的後果;同樣地,外送員不必接受一定比例的工作,也不會因為拒絕工作而受到處罰。

外送員代理或獲得工作代理的能力,是中央仲裁委員會認定他們不是「雇員」的關鍵。

由於合約的變更僅在裁定前幾週發生,因此英國獨立工作者工會代表聲稱,戶戶送在「制度上做手腳」。中央仲裁委員會的這項決定只影響到北倫敦的一小塊區域,在其他地方,戶戶送與外送員簽訂各種形式的合約,英國獨立工作者工會則在2018年,申請司法審查,撤銷中央仲裁委員會的決定。

Deliveroo
在倫敦街頭,經常可以看到戶戶送外送員的身影,他們騎著自行車,配送顧客透過App訂購的餐廳美食。
圖/ Shutterstock

加州法院:符合ABC測試才能算Part-Time人員

如何歸類工作者的問題並不是平台獨有的問題,舉例來說,聯邦快遞(FedEx)長久以來一直試圖將其司機歸類為獨立承攬人。聯邦快遞也面臨挑戰,包括由加州2,000名快遞員提出的兩起集體訴訟,以及印第安納州和美國其他18個州超過12,000名快遞員提出的另一起訴訟。

在這些訴訟中,司機們聲稱他們的工資水準低於全職工作者。聯邦快遞於2015年6月以2.27億美元和解第一起訴訟,並於2017年以2.27億美元和解第二起訴訟案。

勞動力法規將在不斷變化的法律環境中繼續審理,對於平台或其他公司而言,將工作者歸類為獨立承攬人將變得愈來愈困難。

在2018年4月一項具有里程碑意義的裁決中,加州最高法院大幅降低加州企業將工作者歸類為獨立承攬人,而不是雇員的可能性。該判決假定所有工作者都是雇員,並提出一個新的由3部分組成的「ABC」測試。

企業必須滿足該項測試,才能將工作者歸類為獨立承攬人,並將「證明任何特定工作者可被歸類為獨立承攬人」的責任交由企業承擔,而非工作者承擔。

依據這個ABC測試,企業要負責證明工作者都符合以下這3個因素:

(A) 無論是根據工作績效合約,還是以實際情況來說,工作者在工作績效方面均不受雇用實體的控制和指示。

(B) 工作者從事的工作不在雇用實體的業務範圍之內。

(C) 工作者通常從事獨立建立的交易、職業或業務。

這項發展標示出與先前法規的實質性變化。幾十年來,在加州的普通法測試中,無論工作者是雇員還是獨立承攬人,都涉及到雇主的「控制權」,意即工作者履行職責的做法和方式。在加州這項新裁定中,企業未能證明ABC測試的任何一部分,將導致企業必須依據適用的加州工資令,將工作者歸類為雇員。

藉由將負擔轉嫁給企業,加州最高法院創造一個工作者是雇員的假定。 此外,工作關係的狀況將決定這個問題,企業可能無法透過雙方同意工作者為獨立承攬人的合約來迴避ABC測試。這項法律裁決對加州企業產生直接的影響,而加州正是許多平台公司的營運據點,而且這項裁決還可能影響加州以外地區的做法。

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加州位居全美產業第一大州,製造業在產值、公司家數、及就業人口均占全美第一位。加州擁有340萬家的小型企業,僱用全州52%的員工,為加州經濟的基石。依據《財星》2018年的報導,全美500大企業總部設在加州有53家。 圖為加州矽谷。
圖/ Flickr by Patrick Nouhailler

零工經濟:風險日益增加的低成本營運模式

在加州最高法院作出裁決後不久,舊金山市檢察官丹尼斯.哈雷拉(Dennis Herrera)宣布,他正在對Lyft和Uber進行傳喚,以了解他們如何對司機進行歸類,並獲取有關工資和福利的數據。根據哈雷拉的說法,如果實際上應該將這些司機視為雇員,那麼這些叫車服務公司將欠司機最低工資以及病假、帶薪育嬰假和保健福利。這將讓加州的Uber和Lyft遭受龐大的財務損失。

這些問題也是美國針對零工經濟工作者在全國各地引發爭論的一部分。我們無法篤定地預測,這場爭論將如何落幕,儘管如此,我們認為至少在美國,大型平台將每個人都視為承攬人的時代可能已經結束。

對於Uber這類企業來說,法律風險和聲譽風險正在急劇升高。對於執行企業核心任務的工作者,成功的大型平台將需要提供可與正式員工相比的一些福利。

起初,新創公司可以避免使用大多數承攬人,因為事業規模仍然很小,而且受到監管機構和競爭對手的監視,但是隨著公司規模日益壯大,就必須在政策方面做出因應。

一旦平台公司超越啟動階段,工作者、客戶和監管者對符合法規和公平性的期望就會改變。那些沒有認清本身超越啟動模式、已成為規模壯大的公司,其平台很可能會在法律方面遇到最多麻煩。

Uber Lyft
對於Uber這類企業來說,法律風險和聲譽風險正在急劇升高。對於執行企業核心任務的工作者,成功的大型平台將需要提供可與正式員工相比的一些福利。

隨著平台參與者從清潔工、計程車司機,變成高薪白領承攬人,零工經濟中的工作者教育水準愈高,也具備更大的議價能力。為了成為可持續發展的企業,並被認定為對社會有益的貢獻者,平台公司必須跟營運當地的社會採用相同的價值觀。

有鑑於對公平問題的敏感性日益提高,大型平台有可能聲譽受損,平台如何對待對平台成功有貢獻的人們,將跟平台建立聲譽和維護聲譽日漸攸關。而聲譽終將影響平台與其他平台較勁,以及與傳統企業之間長期競爭的能力。

本文授權轉載自《平台策略》,第六章〈平台是把雙刃劍〉P.244-P.252,商周出版

責任編輯:張庭銉

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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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