碳排放管理員、易貨師、密碼技術工程師,未來18個新興職業有哪些?
碳排放管理員、易貨師、密碼技術工程師,未來18個新興職業有哪些?

未來10年有哪些新興職業問世?未來工作面貌跟現在大不同,中國發佈了18項新興職業,包括碳排放管理員、易貨師、服務機器人應用工程師、電子數據取證師、密碼技術工程師、地下管線維運人員……,或許可以窺見未來世界技能需求。

中國人力資源和社會保障部上週發佈最新18種職業,這是2015年以來第四次發佈新職業名稱,也預告了未來社會對哪些人才需求格外殷切,部分屬於國情特殊需求,部分職業則可以想見全球都同樣有人才需要,其中最受矚目的是「碳排放管理員」。

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碳排放管理師成為未來10年熱門工作。
圖/ REUTERS

中國喊出2030年碳達峰、2060年碳中和目標,「碳排放管理員」包含民航碳排放管理員、碳排放監測員、碳排放核算員、碳排放核查員、碳排放交易員、碳排放咨詢員等工作型態。

中國人社部表示,碳排放管理是一項技術性、綜合性較強的工作,需要掌握相關碳排放技術,熟悉政策和標準,才能做好碳排放的規劃、核算、核查和評估等工作,這個工作對碳排放管理,全球溫室氣體減排負有重任。

「易貨師」可以透過以物易物平台,對剩餘資產做有效整合或互通對接,解決資金短缺或產品積壓問題,打破地域限制,促進產業產銷供貨的分配,達到資源優化,是新型複合型人才。

企業合規師(或可稱為稽核員)可以對企業投資行為、環境保護、企業社會責任、提高企業軟實力上發揮作用。

服務機器人應用工程師、智慧型硬體裝調員、工業視覺系統運維員則是因應科技應用日益普遍,機器人可以擔任物流、安防、娛樂、教育等工作,醫療、餐飲業需求也因疫情而爆發式成長,服務機器人應用工程師負責機器人應用推廣,以及針對產業機器人需求做出回應。

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各產業都導入機器人。圖為速食業者摩斯漢堡也開始導入送餐機器人。
圖/ 沈勤譽 攝影

中國大數據應用先進,全社會都數據化管理,因此司法部門早已使用電子數據取證,作為刑事訴訟活動重要工具,「電子數據取證分析師」所負責的電子數據調查分析工作現在也逐漸在其他公部門及大型企業採用。

密碼技術工程師在物聯網與智慧城市發展中,受到重視,新加密技術需求也不斷衍生出來。

中國社會文化需求,二手車經紀人需求大

中國另也因應社會發展,針對幾項工作特別重視,如發展半導體所增設的積體電路工程技術人員、公司金融顧問、因應二手車市場成長,產生的二手車經紀人、汽車救援員、調飲師、食品安全管理師、職業培訓師、建築幕牆設計師、地下水道運維員、酒品設計師等等。

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台灣手搖飲興盛,但中國才剛將該工作命名新職業名稱。

相對台灣早已發展火熱的各種手搖飲文化,中國現在才將「調飲師」列為正式名稱,該職業就是製作新式茶飲店員的正式職業名稱。人社部指出,現年輕人喜愛將茶跟果汁、奶調配出新健康飲料,帶動茶葉、乳類及蔬果等產業的發展。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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