你的工作會消失嗎？104人力銀行數據揭露七個「消失中的職務」|數位時代 BusinessNext

「你的工作會消失嗎？」104玩數據觀察最近五年，平均每月工作機會數都不到300個、甚至只有個位數，且最近五年企業徵才需求急遽縮減，完成2021年「消失中的職務」。

結果發現，將近五百個職務當中，有七個職務正在消失！包括：（室內）電話及電報機裝修工、珠心算老師、電台主持人、家庭代工、手工打版師、派報生／傳單派送、林木伐運工作者。消失主因是：不敵數位浪潮與產業轉型。

「家人認為傳統產業沒未來，要我另謀出路」、「接到職缺通知卻擔心未來沒發展」⋯⋯不只職人擔憂，許多名人也相繼示警！特斯拉執行長馬斯克日前表示「未來，勞動將是選擇性的工作」， 台積電創辦人張忠謀曾經提到「未來許多工作將被AI取代」。 到底哪些職務正在消失？求職者和上班族應該避開或趁早轉型？

逐一分析七個「消失中的職務」背景、以及轉型下一步

1.（室內）電話及電報機裝修工

「抱歉！我家沒有室內電話。」

隨著智慧裝置普及、以及各種免費通訊的APP百花齊放，傳統電話機已逐漸被取代；國家通訊委員會也統計，室內電話用戶數逐年下降，十年來已減少19%，室內電話及電報機裝修工苦有技術卻苦無機會，今年1到8月平均每月工作機會數只剩1個(註：電信公司視需求自行專案招募)，最近5年的薪資中位數3.5萬。勞動部的資料也顯示，電信產業的建設期早已結束，基礎建設之管道、機房、線路等需求亦已接近飽和。

下一步：純粹的室內電話及電報機硬體裝修，已無法滿足通訊產業數位化。需具備電信網路規劃設計和維運的能力，或擴大硬體裝修到有線電視、電腦組裝、電機裝修等產品維修，平均月薪3萬~3.7萬不等。

2.珠心算老師

當算盤成為古董，當珠心算被電腦運算取代，當更多才藝也具備專注的附加價值時，家長們對珠心算各有主張，已讓珠心算老師的徵才需求減弱。今年1到8月平均每月工作機會數只剩4個，最近5年，最多每月也只需求12人，薪資中位數2.55萬。

下一步：珠心算老師轉向幼兒安親班老師、行政人員，或因商學背景進入金融業擔任銀行辦事員、保險業務，或擔任電話行銷居多，平均月薪4萬~4.3萬不等。

3.電台主持人

「人人都是自媒，網紅就是我」的時代來臨！廣播先因網路興起而失去資訊快又廣的優勢，近年電台主持人「兩極化」，知名大咖、挖角不需開缺，自媒體素人，因Podcast、Clubhouse爆紅，無需申請廣播執照、人人皆可透過簡易設備成為虛擬世界的主持人。今年1到8月平均每月工作機會數只剩6個，最近5年，每月最多也不超過20個，薪資中位數3.2萬。

下一步：電台主持人轉向電商、電視購物、網購、直播平台、演講個人講師，續拿主持麥克風。具備企劃及內容能力者，傳播媒體企劃人員、行銷企劃人員、記者/編採。具備音控硬體設備者，轉向錄音室、直播、或影片製作技術人員，平均月薪3.5萬~4.2萬不等。

4.家庭代工

客廳即工廠，曾被視為婆媽在家拚經濟範例的家庭代工，在1970年代創造台灣的經濟奇蹟。常見手縫鞋面、聖誕燈泡、瓶貼、鎖蓋、改標籤等，隨著生產自動化、工廠外移、以及「商品標示法」漸趨完備等影響，企業需求大減。今年1到8月平均每月工作機會數只剩86個，比五年前的163個衰減47.2%，薪資中位數2.35萬。

下一步：從事家庭代工者多為女性，當前幾乎無工可代，多轉較容易入手的作業員/包裝員、門市/店員/專櫃人員、餐飲服務生、行政助理，平均月薪2.6萬~3萬不等。

5.手工打版師

打版人員為將設計師的圖稿，精確繪製成服裝版型。隨著「快時尚」興起，加上台灣紡織業因勞動力成本提升產業外移至東南亞等國家，使得打版人員的需求逐漸減少，今年1到8月平均每月工作機會數只剩140個，比五年前的204個衰減31.6%，薪資中位數3.5萬。

下一步：手工打版師多為資深年長的裁縫師，或是設計師兼作打版師，當版型確認後，即進入產線生產。手工打版師已是複合型職務，跨到服裝/皮包/鞋類的設計師、或轉向採購，平均月薪4萬~4.2萬不等。

6.派報生／傳單派送

多久沒翻報「紙」了？數位化興起，網路取代傳統紙媒，實體廣告改為數位廣告，派報生已消失於日常生活中，傳單派送多改為定點人形立牌，今年1到8月平均每月工作機會數只剩203個，比五年前的288個衰減29.4%，薪資中位數2.6萬。

下一步：派報生／傳單派送以年輕男性居多，無報可派之後，多轉作外務/快遞/送貨、餐廚助手或廚師、電話客服等，平均月薪3.2萬~3.5萬不等。

7.林木伐運工作者

伐木曾是台灣紅極一時的產業，採伐量曾一度來到180萬立方米，不過隨著綠色意識抬頭，台灣已在1993年全面禁伐天然林，即便開伐人造林也可能因社會觀感卻步，木材自給率僅1.02%，使得產業相關職務面臨消失的危機。連續五年，林木伐運工作者每月平均工作數都不超過5個，薪資中位數為3萬元。

下一步：林木伐運工作者以男性居多，因具備自然山林知識，履歷表資料庫也觀察到部分工作者具備觀光業領隊或導遊執照，平均月薪4.8萬~5.2萬；有些則依所學背景擔任生產設備工程師，平均月薪4.3萬。

《104職務白皮書》也曾揭密2019年版消失的職務，更多訊息，請上104玩數據。

資料來源：104玩數據

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責任編輯：傅珮晴

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。