因為它,全球將每年減薪1%
因為它,全球將每年減薪1%
2002.07.15 |

還記得那個美好年代嗎?每年七月,政府調整公教人員的薪水,加薪幅度或者3%或者5%,甚至可以是7%或10%;到了年底,民營企業就得或多或少比照加薪。這個時候,菜場小販、飲食路攤也會趁機向上修正價格,一年過去,大家都比原來富裕一些,物價也都悄悄昂貴一些。
因此,前輩會對你說:「好好幹,安分地幹,以後總會出頭的。」這句話裡藏著一點世俗智慧。排資陞遷,論輩加薪,時間就是積累,年紀就是成就,長期以來彷彿是一個共識,一種社會內在隱含的承諾,因而也長時間成為一種社會大眾感到安定和確定的力量。
但如果有一天你發現,薪資上漲不再是鐵律,資歷與陞遷也可能逆向而行,你的感受會是如何呢?
現在我們就正面臨著一種「減薪年代」的到來。在104人力銀行所做的企業調查中,發現從2001年到2002年間,21類職務當中竟然有14類平均薪資水準是下跌的。這和台灣去年交出負的經濟成長率一樣,台灣老百姓已經很久很久沒看到也沒有想過這樣的場面了。
「普遍減薪」的現象為什麼會發生在台灣?
近兩年的不景氣與未來的不確定,當然是主要的原因。經濟不景氣,使艱辛度小月的大小企業都不得不開始「雷斯脫拉」(lesutola)──「雷斯脫拉」是日本人獨特發音所說的restructuring,「組織改造」的意思,但在日本人委婉的表達體系中,卻已經只剩「裁員」一義;──或者至少要更小心的控制固定成本,涷結加薪,甚至是減薪。而大部分的時候,很多企業是上述三者都混合進行的。

**讓成本重新回到美好境地

**經濟前景的不確定(這又是數位時代很重要的一個經濟特徵,經營典範的變動與位移都太快了),即使獲利不壞的企業組織也得要未雨綢繆,他們儘量設計優厚的獎金、認股權、或股票分紅(一種變動成本)來激勵員工,而不太希望背負沈重的固定開銷,這也是薪資上漲為難的基本原因。
我猜想還有另外一個「大原因」,它不但迫使台灣受薪階級加薪碰上困難,它的存在也將使全世界一般勞動者的工資都難以上漲,而且它攔阻薪水上漲的時間可能會相當長。這個「原因」的規模極其龐大,它就是「中國大陸」。
龐大的大陸勞動力在改革開放的中國下,釋出到全球化的勞動市場,本來秩序已定(我指的是誰貴誰便宜)的世界薪資結構,突然受到重大衝擊。已經分工井然的全球產業發現還可以再重組一次:「你只要把工廠搬到中國大陸去,你的成本就重新回到一個美好的境地。」一開始,遷往中國的工廠是初階(技術含量低)的製造生產,以及各種用到基本原料的生產(譬如食品加工)。然後訂單移民的就是中級的製造業(想想家電巨人「海爾」的例子),再然後就是連台積電、聯電都不得不嚴重思考的高科技。

**全球化,讓薪水向下看齊

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中國大陸提供的勞動力太大了,一波之後還有一波,國企下崗的工人動輒千萬計,始終有新的「下段工資」勞動者可資補充;美國經濟學家估計說,中國大陸的不斷開放,將迫使全世界的平均工資每年降低1%。而這個只有大陸工資上漲,其他都跌的現象,恐怕要持續個好幾年。
資訊與通訊科技也共同成為幫凶,不僅是製造業勞動力面臨失業減薪的壓力,服務業也未必能免。台灣的神通電腦把接單的服務部門和會計記帳部門都遷往人力較便宜的大陸,台灣總部則透過網路來管理;香港的和記黃埔預備把歐洲電信的客服部門設在印度,接聽歐洲用戶打來的詢問或抱怨電話。全球化的時代來了,但當世界其他地方比我們窮、比我們便宜的時候,「減薪年代」也就跟著來了。

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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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