勞工想讓勞退金變大,自選標的論辯17年、反對2成以下仍不開放理由為何?
勞工想讓勞退金變大,自選標的論辯17年、反對2成以下仍不開放理由為何?

59歲的中油公司員工江健興一直相信,在職期間腳踏實地累積的儲蓄,是老年生活的最大保障,所以,他每月固定提撥6%薪資至勞工退休金個人專戶。基於「勞工退休老本絕不能出任何差錯」的原則,他認為,勞退基金由政府統一操盤並保障最低收益,最能讓勞工安心。

江健興的另一個身分,是全國產業總工會(全產總)理事長,基於勞工團體應守護多數勞工權益的責任,他長年反對開放勞工退休金自選投資標的,「如果只讓勞工自負盈虧、沒有保證收益,全產總堅決反對!」

然而,同樣身為中油員工的全產總祕書長戴國榮,卻以個人身分對「開放勞退自選」表達支持,「我認為勞工應有自由選擇的權利,能自行決定要把勞工退休金自提的部分委託政府操作,或另外尋找投資標的。」

其實,從江健興與戴國榮兩位年齡相近、出身背景也很類似的工會幹部,對同一件事的看法竟如此南轅北轍,充分體現了支持與反對開放勞退自選的意見,過去十多年來是如何地激烈拉扯。

要求開放勞退自選的呼籲未曾消逝,且因勞保基金財務缺口嚴重、未來勢將破產的真實危機,讓民眾對於勞保老年給付可能縮水感到焦慮,進而更期待藉由增加勞退投資收益,提高退休所得替代率。

《今周刊》2018年委託世新大學知識經濟發展研究院進行的民調顯示,近8成民眾知道勞保基金面臨破產危機,71.9%民眾贊成在保留既有的政府操作模式外,開放勞工自選投資標的,其中,30到40歲之間的青年世代,支持自選的比率更超過8成。

今年5月,勞動部長許銘春主動對媒體表示,只要能優先保障勞工權益,她願意抱持開放態度討論勞退自選,並聽取各界意見。這是一向強調要替勞工把退休金「顧緊緊、攬牢牢」的她,首次對這項議題表達正面態度。

許銘春這次公開發言,可回溯至2020年底,勞動基金運用局爆出國內投資組操盤手不法炒股的重大弊案,再次讓社會反思勞工退休金全權交由政府管理的模式,是否符合勞工最大利益。有民眾在公共政策網路參與平台,發起「開放勞動基金有限度自選投資組合」倡議,獲得熱烈迴響,促使勞動部啟動勞退自選意願調查,並於今年3月公布結果。

在逾5千名參加勞退新制的受訪勞工當中,有43.4%贊成開放自選投資,比率最高;不贊成者占比19%,另有37.6%「沒有想法」;如果僅計算明確表達意見的勞工,贊成與反對者比例是懸殊的7比3。

《今周刊》六月初針對全體立法委員進行調查,回覆的65位立委當中,有54人支持開放勞退自選、3人反對、8人無意見,支持率83.1%。而回應《今周刊》調查的立委,不分支持或反對,逾九成認為政府應嚴格篩選商品、對受託業者建立完整監管機制,是政府若想開放勞退自選,必須提前規畫的配套措施。

賦予勞工自主決定退休金投資方案,究竟是能確保老年經濟安全,還是讓養老金血本無歸,十多年來,正反雙方始終爭論不休,勞退自選政策也因此原地打轉。在限縮範圍內試辦,再就真實情況辯論利弊,或許是既能消除各方疑慮、又能確保大多數勞工權益的務實作法。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

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舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

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「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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