退撫新制明年上路,年金再改革,新任公教人員恐淪弱勢一族
退撫新制明年上路,年金再改革,新任公教人員恐淪弱勢一族

明年上路的退撫新制,將使新進公教人員擁有一套永續的年金制度,解決世代不均現象,但立委呼籲,應開放一定年資以下的現職公教人員自由加入新制。

2023年7月1日起,新進公務員與公立學校教職員依《公務人員退休資遣撫卹法》規定,應採退撫新制。今年3月,考試院及行政院分別通過《公務人員個人專戶制退休資遣撫卹法》(個人專戶制退撫法)及《公立學校教職員個人專戶制退休資遣撫卹條例》草案,立法院司法及法制委員會於4月中旬首次審查兩項法案。

退撫新制將採「多層次年金」,第一層採「確定給付制」的保險基礎年金,以及第二層改採「確定提撥制」的職業年金。

職業年金是由公教人員在職期間,與政府共同按月提撥退撫儲金至個人退休金專戶,不再參加現行公務人員退撫基金;未來也將建立自主投資平台,讓公教人員自由選擇每月提撥儲金的投資組合標的。

朝野立委大方向支持,爭點在可否開放現職換軌

中華民國退休基金協會理事長王儷玲表示,由於台灣高齡化及少子化趨勢嚴峻,政府將公教人員退撫制度改為不會破產的確定提撥帳戶、輔以自主投資等配套措施增加收益,是正確作法,讓年輕公教人員擁有一套永續的年金制度,有助解決世代不均現象。

朝野立委也大致同意公教退撫新制。審查會上,民進黨立委范雲肯定政府參考先進國家的公部門退休年金改革經驗,將公教人員第二層退休金改採確定提撥制。曾任金管會主委的國民黨團立院黨團總召曾銘宗也表示,黨團對於兩項草案的態度是「大方向支持」。

但關於退撫新制的適用對象,立委與行政部門意見不同。范雲主張,應在新制上路3年內,開放年資10年以下的現職公教人員以一次領取退休金的標準結清年資後,加入新制個人專戶;國民黨立委陳以信認為,近兩年初任的公教人員既不適用新制,又無法保證舊制退休金不會因「年金再改革」而縮水,恐將成最弱勢的一群,建議考慮開放換軌。

銓敘部回應,若開放結算年資轉換制度,退撫基金會面臨現金流出量增加、又少了原有人員提撥收入的雙重打擊,恐將嚴重影響財務。但立委並不買單這項說法,陳以信直言,舊制退撫基金的財務缺口本應由政府負責,應給予公教人員選擇轉換新制的空間。

台灣公務革新力量聯盟理事長何昀峯的立場與立委較相近,他建議優先開放年資5年內的的資淺公教人員自行選擇結清與否,他預期依多數公教人員務實穩健的性格,未必會有很多人主動選擇新制,對退撫基金的財務衝擊不會太大。

王儷玲分析,退撫舊制的確定給付制若無財務危機,確實對退休金生活較有保障,但正因目前退撫基金已出現嚴重財務缺口,公教人員未來仍可能面臨多繳、少領、晚退的改革壓力;退撫新制雖有投資風險,至少沒有基金破產可能,公教人員也可藉由基金篩選、不同人生階段的投資策略轉換增加投資報酬率,退休後的所得替代率未必會比舊制差。

台北市政府文化局
圖/ 台北市政府文化局

因此,王儷玲也建議開放讓適用舊制的現職公教人員,依個人意願額外申請「增額提撥」的方式加入個人退休金專戶。但她強調,銓敘部和教育部應提出不同提撥金額、不同年化投資報酬率和退休月收入如何連動的精算報告,讓公教人員有充足資訊做出決定。

換軌恐致撥補缺口更大,學者:公教人員需充足資訊

王儷玲舉例,美國政府公務人員聯邦節約儲蓄計畫(TSP),提供6種投資標的,包括讓公務人員可依年齡與退休需求進行投資;若不知該如何選擇標的,可選擇依年齡決定投資風險的人生週期型基金。至於是否開放現職公務員「結清」舊制年資轉入新制,她認為亦須視財務評估報告才能決定,否則舊制確實有提早破產的疑慮。

由於相關部會與立委意見無交集,司法及法制委員會4月28日再辦公聽會,討論是否開放「換軌」。

銘傳大學風險管理與保險學系副教授藍玉珠認為,若能比照私校退撫儲金可增額提撥,為退休金做更積極的投資規畫,不應限制現職公教人員轉換新制的權利。但銓敘部部長周志宏堅持,若開放換軌,退撫基金撥補的破口會更大,目前仍規畫僅明年7月後初任的公教人員適任新制。

藍玉珠建議,新制公教人員退撫基金的管理機制,可考慮比照私校退撫儲金管理會,擴大公教人員參與,未來再視情況與私校管理會逐步合併,共同成立財團法人,由公教人員與私校教職員共推3分之2董事,以擴大基金規模效益。

政府為新進公教人員設計退撫新制的努力值得肯定,但勾勒出制度架構後,應提出精算報告,具體呈現不同制度在不同投資報酬率下的退休所得替代率,以便掌握個人退休權益。若不願讓一定年資以下公教人員自由選擇制度,也應詳細說明開放將對退撫基金財務造成多大衝擊,供社會公評。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴

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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
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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。

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