「高薪員工」企業榜單20強出爐!誰最敢給?哪些家公司獲利成長、年薪均值卻下降?
「高薪員工」企業榜單20強出爐!誰最敢給?哪些家公司獲利成長、年薪均值卻下降?

鼓勵當公司營運獲利提高時,能將盈餘適度回饋給員工,打造職場幸福企業,2020年起金管會要求上市櫃企業逐年公布「非主管」員工平均年薪及中位數年薪,並要求「營運績效跟薪酬無關連性」企業提出說明,期望每家企業都有好薪情!

延伸閱讀可參看先前《數位時代》整理的上市櫃企業薪資平均年薪(不排除主管):1,628家上市櫃企業員工年薪全揭開!高薪企業20強一次看

金管會公布1626家上市櫃公司2020年度「非擔任主管職務」的全時員工薪資資訊,《數位時代》採訪中心展開調查,分析哪些是產業中薪水最高的公司?哪家又是員工薪水偏低的企業?各產業的平均薪資大公開,看看自己是否高於或低於行情!

1. 上市企業高薪員工TOP 20,半導體稱霸高薪榜!

上市企業中,前20名「高薪員工」企業中以鴻海集團旗下鴻準386萬元居第一,聯詠317.5萬元次之,其中15家是半導體業者,比例首次壓倒性衝上75%,且只有營建業愛山林、汽車工業和泰車跟生技業智擎3家是非電子公司。能擠入第20名企業是敦泰,年薪需達201.8萬元。

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圖/ 數位時代製作

延伸閱讀:台灣上市櫃非主管員工均薪站上百萬、破千家持續加薪!4大觀察揭秘企業薪資數據

台積電職員年薪平均為237.7萬元,排名上市企業第9名,大幅比2019年年薪197.3萬元成長!顯示台積電是一家樂於將盈餘分給員工同享的幸福企業。

證交所表示,為進一步揭露上市公司薪資行情,期許上市公司在營運績效成長之際,重視員工權益、增進基層員工薪資待遇、促進勞資雙贏,落實公司治理及企業社會責任,2019年起要求上市櫃企業揭露全體員工及非主管職位正職員工薪資行情,此次公布2020年薪資行情是第二年揭露,證交所更首度增加3類篩選指標,讓外界理解企業主薪資發放情形。

篩選指標三項包括:(1)薪資平均數未達50萬元者、(2)公司EPS較同業為佳,惟薪資平均數低於同業水準、(3)公司EPS較前一年成長惟薪資平均數較前一年減少。證交所並要求符合上述任一篩選指標公司,必須說明「公司經營績效與員工薪酬關聯性與合理性」。

證交所指出,「員工薪資費用」通常包括本薪、加班費、獎金、酬勞等經常性及非經常性薪資,也可能包括依股份基礎給付之評價金額(如員工認股權憑證)。

至於全時員工則包括工作時數達到公司規定正常上班時數或法定工作時數者,未規定正常上班時數時,大致平均每周工作時數超過35小時者。

所稱「擔任主管職務」公司經理人,依主管機關規定「經理人」適用範圍包括總經理及相當等級者、副總經理及相當等級者、協理及相當等級者、財務部門主管、會計部門主管、其他有為公司管理事務及簽名權利的人。

2. 你服務的產業中,誰最敢給?32產業高薪龍頭一次看

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圖/ 數位時代製作

3.員工年薪破150萬元以上企業有58家!

高達229家企業員工平均薪資達百萬年薪,我們統計排序出收入最高的三個金字塔族群:

年薪破300萬元以上,3家:

鴻準、聯詠、聯發科

年薪200萬元以上,17家:

群聯、祥碩、愛山林、鴻海、台積電、信驊、瑞昱、昇佳電子、智擎、和泰車、晶焱、力旺、聯陽、晶豪科、創意、敦泰

年薪150萬元以上,38家:

矽創、致新、M31、精成科、中鋼構、威鋒電子、松翰、群光、智易、鈊象、創惟、義隆、凌通、揚智、華固、宏觀、應廣、華擎、是方、宏碁、天鈺、盛群、智原、華碩、亞泰、愛普、神基、冠德、萬海、志超、大統益、長榮、漢唐、晶心科、大中、佳世達、華票、華航

4.平均薪資不及50萬元企業140家

台蠟、弘煜科、琉園、霹靂、昇華、品安、華泰、合邦、晶宇、加捷生醫、皇將、德英、星寶國際、華上、新世紀、安集、今國光、光聯、新晶投控、達威、銘旺科、熒茂、華鎂鑫、昭輝、吉茂、茂順、太普高、康呈、富堡、裕國、宏大、鉅明、合騏、廷鑫、三貝德、松崗、愛地雅、金利、建暐、中茂、全國、北基、大將、宏亞、大飲、興泰、飛寶企業、力鵬、光明、宏遠、大宇、力麗、得力、東華、台富、東和、福大、強盛、聯發、三洋紡、佳和、利勤、偉全、元勝、新昕纖、韋僑、天宇、兆勁、新復興、大魯閣、麗嬰房、寶雅、邁達康、滿心、南仁湖、勝昱、信立、萬國通、志旭、順發、詠昇、德宏、和進、百容、尚茂、鈞寶、映興、晟楠、永利聯合、佳總、旭軟、安碁、幃翔、晟鈦、霖宏、互億、宏佳騰、穎漢、正峰、大詠城、喬福、至寶電、正道、至興、利奇、元翎、氣立、寶一、萬在、巨庭、謚源、嘉鋼、世德、駐龍、泰茂、金雨、鑫永銓、高興昌、、世鎧、運錩、千興、佳大、遠雄來、老爺知、亞都麗緻、雄獅、晶悅、六福、燦星旅、萬企、第一店、華園、天蔥、五福、海灣、夏都、洛碁、山富、劍湖山、鳳凰

責任編輯:蕭閔云

本文恕不開放轉載。

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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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