疫情年薪情差？調查估年終只有1.1個月、創8年最低，連調薪幅度都縮減|數位時代 BusinessNext

疫情年薪情差？調查估年終只有1.1個月、創8年最低，連調薪幅度都縮減

1,150萬名職人歷經2021年疫情的震撼教育，當疫後經濟和徵才市場已呈V型反彈，年終獎金和調薪幅度跟得上嗎？

預期會發年終的企業增多，但金額減少

年終獎金反映過去一年企業營運概況。93.8%的企業預期2021會發年終，平均發1.1個月，與2017年、2019年並列8年，不過，會發年終（93.8%）的企業比例，比2020年略增1.6%。

各產業表現，年終前三高依序為： 金融業 1.84個月，11年10連霸、 半導體業 1.57個月、 營建業 1.23個月。住宿餐飲業受疫情衝擊呈現「雙慘」！24.7%住宿餐飲業預期沒有年終，各產業比例最高，比去年增加13.3個百分點。75.3%住宿餐飲業預期年終僅0.5個月，各產業最少。

2022薪資展望：調幅縮小

2022年軍公教調薪幅度4%、高於2018年軍公教調薪3%，104人資學院資深副總經理花梓馨分析，疫情餘波甩尾，民間調薪相對保守。**39.3%的企業預期2022年會調薪，比2021年的36.3%增加3個百分點；預期2022年調薪幅度3.1%，則創8年次低。 **

各產業表現，軟體網路業預期調薪3.6%，連5年居冠。半導體受惠全球景氣復甦以及晶片荒，金融業因股市續創史高產業前景看好，半導體和金融預期明年調薪幅度3.6%，追平軟體網路業，並列第一。且預期會調薪的企業比例，半導體業有56.5%、金融業有51.7%，已經超越軟體網路業的44.8%。薪資展望同樣呈現「電金資通續強，住宿餐飲較弱」的態勢。

2022年人才招募，47.7%企業新增職缺，平均增額10%

2022年轉職有機會嗎？2022年47.7%的企業將新增職缺，平均員額新增10%。產業前三傑，67.1%的半導體業將新增職缺、員額新增12%，61.1%的電腦及消費性電子製造業將新增職缺、員額新增10%，58.8%的軟體網路業將新增職缺、員額新增15%。

104人力銀行資深副總暨人資長鍾文雄提出市場急需的五大關鍵人才：

數位科技發展相關：人工智慧、5G、數據優化人才。

電子商務/數位經濟：全球網路及跨境電商。

健康產業：生技及防疫相關人才需求。

資訊安全人才。

整合人才：整合型x業務型x行銷型。

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

過去兩年，企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」；然而，隨著 AI Agent 技術的快速發展，未來幾年，企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI，AI Agent 更像一個虛擬人，可以自主查詢資料、操作系統與執行流程，這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義，從單純的輔助工具，正式升級為企業的「數位員工」。

然而，當 AI 被賦予更多權限與自主性時，也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言，若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制，AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險，反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此，中華創智推出 AgentHub 平台，協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制，讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」：權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為，在 AI Agent 時代，企業首先必須思考的核心命題是：「我們可以授權它做到什麼程度？」

他指出，AI Agent 若要順利完成一項完整任務，勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而，這也正是企業最兩難的地方：一旦賦予 AI 過大的權限，很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險，但若權限不足，又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬，正是企業導入 AI Agent 時最難以切割，卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察，在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示，早在去（2025）年，就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時，多半先從單一部門開始試行，客戶在規劃 AI Agent 時，希望從企業整體出發，讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而，當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後，企業真正需要解決的問題，就不只是如何部署，還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論，促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台，讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent，」李柏青說，未來企業需要管理的不只是員工，更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊；而 AgentHub，就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

打造數位員工的「生產履歷」！AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調，AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身，而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理，並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制，這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權，以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』，當系統運作遭遇異常或疑慮時，企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露，第一線客戶、特別是金融與政府單位，在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界，也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此，中華創智在協助企業導入 AgentHub 時，不僅協助建立底層架構與權限管理機制，更會依據不同應用情境，與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範，協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境，在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

從 MLOps 到 AgentHub：把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台，AgentHub 最大的差異化優勢，莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示，中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時，便已深入企業地端環境，相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著，企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點，中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗，也成為 AgentHub 最重要的設計基礎，讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運，而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外，AgentHub 的另一項優勢，在於採用 No-Code／Low-Code 開發模式，使用者不需要具備程式能力，只需透過拖拉元件，即可快速打造符合業務需求的 AI Agent，讓真正熟悉業務流程的人，也能成為 AI Agent 的開發者。

然而，「人人都能輕鬆開發」的背後，並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出，在 AgentHub 的架構下，每一隻 AI Agent 投入實戰前，都必須經過嚴謹的審核機制，並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然；若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差，管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣，必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業，關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為，AI 會放大企業原有的優勢，也會放大既有的管理斷點，因此，資料治理、權限管理與 IT 基礎架構，才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出，真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent，更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程，將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待，未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制，歡迎與中華創智團隊聯繫
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