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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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