沒有背包客到澳洲採水果,導致物價飆漲、農民壓力爆表!為何人力會這麼匱乏?
沒有背包客到澳洲採水果,導致物價飆漲、農民壓力爆表!為何人力會這麼匱乏?

隨著澳洲防疫邊境管制即將滿一周年,農民們徹底感受到疫情所造成的影響──缺少來澳洲打工度假的背包客幫忙採水果,果園變得搖搖欲墜,連帶讓收入和精神狀況都出現問題……

疫情釀成嚴重的缺工危機

在距離墨爾本兩小時車程的謝珀頓(Shepparton),霍爾(Peter Hall)的蘋果園就坐落於此。通常,他的蘋果園充滿前來打工度假的背包客,每當到了假日,他們就會和朋友一起到鄰近的維多利亞公園湖露營。

然而今年,霍爾的果園異常安靜,謝珀頓市中心也一樣,原本提供給背包客居住的青年旅館也幾乎空無一人。

澳洲農場
圖/ 截圖自Facebook

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霍爾表示果園缺了15名工人,這讓他必須和時間賽跑,盡快將樹上的蘋果全部採收,否則時間一長,原本香脆可口的蘋果會過熟,最後只能拿去製成果汁,甚至等著腐爛。

「在我40年的從業生涯中,從來沒有碰過這麼大的缺工危機,」霍爾提到,他懷疑這一次應該沒有人來得及採收蔬果,「這真的令人相當沮喪」。

根據澳洲高級農業協會目前統計,澳洲農業總共缺少2萬6,000名工人,而導致的結果,就是數千萬美元的農作物腐爛。

在維多利亞州,農人們不得已把成排的嫩菠菜和芝麻菜重新犁回土壤中,並將水蜜桃直接送進切碎機;在昆士蘭州,柑橘農夫用推土機推平了好幾英畝的柑橘樹,並且讓藍莓放著腐爛;在西澳州,西瓜被切下來又埋進土裡。

上述情況都是因為沒有足夠的人力去採摘、處理蔬果所致,這也讓澳洲農人和政府重新去思考過度仰賴背包客的後果。

過度仰賴背包客的澳洲農業

身為一個年產值540億美元(約1兆5,400億元台幣)的產業,澳洲農業的勞力有很大一部分仰賴來自打工度假的背包客。

自2005年以來,澳洲政府對願意前往農場打工的背包客釋出利多,只要願意去農場打工三個月,他們的打工度假簽證就可以從一年延長為兩年。雖然這項好處同樣開放給前往營造業和礦業工作的背包客,但有90%的背包客仍選擇去農場工作。

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圖/ KAMONRAT via shutterstock

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根據澳洲農業團體提供的數據,在疫情未爆發時,每年有超過20萬名背包客來到澳洲,他們佔據澳洲農業勞動力的80%;現在,大約只有4萬5,000名背包客留在澳洲。

政府提供補助,卻很難吸引澳洲本地人

事實上,澳洲政府早就知道農業不可過度仰賴背包客提供的勞力,而當局也正在想辦法吸引澳洲本地人投入農業生產,但成效不彰。

舉例來說,在沒有背包客幫忙採摘蔬果的情況下,澳洲聯邦政府決定為澳洲本地人提供補助,凡是願意前往農場工作的澳洲人都可以額外獲得6,000澳幣(約13萬2,840元台幣)的補貼,但申請該計畫者卻僅350人。

有鑑於此,澳洲政府把腦筋動到來自鄰近太平洋島國的移工身上。雖然他們距離澳洲很近,但入境後依舊得先隔離兩週,相關安排並不容易。

農夫_Farmer
圖/ shutterstock

在背包客、澳洲人和太平洋島國移工都行不通的情況下,農人們擔心「多種多損失」,因此乾脆種少一點,卻連帶造成食物價格的攀升。

在昆士蘭州馬雷巴鎮(Mareeba)周圍經營木瓜園的法格(Paul Fagg)決定少種一點木瓜來止血。去年底,他清除掉木瓜園中年紀較大的木瓜樹,決定犧牲每月將近10萬美元(約285萬元台幣)的收入。

「產量少了至少三分之一,這真的很令人沮喪,尤其是在好不容易建立起人們對木瓜的需求之下。」

缺工危機造成物價飆漲,農民的財務、身心也出現狀況

農人們表示,他們不知道該如何規劃種植作物的周期,畢竟沒有人希望作物收成時無人採收,最後的損失還要自行吸收,而這樣的不確定性已經威脅到食物的價格。

根據澳洲新鮮農產品聯盟(The Australian Fresh Produce Alliance)的預測,在缺工的狀況下,澳洲生產的蔬果價格將飆漲60%,且像莓果這類勞力密集、需要人工照顧的蔬果,價格波動將會變得更大。

在無法確定何時能恢復正常的生活之下,部分澳洲農民已扛不住財務和心理上的壓力,精神狀況也因此出現問題。

根據澳洲農業組織Growcom的調查,有四分之一的農人表示缺工已經影響到他們的身心健康,最常見的包含他們必須增加工時,而壓力也跟著提升、失去信心,並出現憂鬱的狀況。

昆士蘭州瓦穆朗鎮(Wamuran)皮納塔農場的總經理Gavin Scurr就說,他們最近為了旗下覆盆子農場聘請一位新的經理,因為前經理壓力過大而入院治療了。

對皮納塔農場來說,工人不夠就代表無法採收400萬籃的草莓,這將讓公司損失550萬美元(約1億5,686萬元台幣)。除此之外,皮納塔農場還有300噸的鳳梨無人採收。

「我們本來打算在接下來的冬天種草莓,卻沒有足夠的勞力去建立種草莓的基礎設施。」

澳洲農場
圖/ 截圖自Twitter

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害怕白費心血!沒人來只好自己做

在同樣位於昆士蘭州的一座菜園內,菜農布里Mitch Brimblecombe表示,當他請人力仲介安排工人來菜園工作時,仲介直接表明現在一個人都沒有。許多農民都碰到相同情況,他們只好自己進行整天的農務。

澳洲農業組織Growcom政策倡議經理夏隆(Richard Shannon)說:「有許多農民自己採收農作物,農務有時還會持續到晚上,對他們的身體健康造成損害。」

「看著他們的心血就這麼被浪費,有的蔬果還需要長達12個月以上的照顧──農民的生計在這裡岌岌可危。」

如今,農民們最希望的就是全球疫情獲得有效控制,澳洲能夠開放邊境管制,讓背包客們能再次重返農場。

本文授權轉載自:地球圖輯隊

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #農業科技
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

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SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

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當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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