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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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
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

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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