博客來沒給清潔婦特休,罰10萬!一文看懂承攬、僱傭差在哪?勞保、退休金怎麼算?
博客來沒給清潔婦特休,罰10萬!一文看懂承攬、僱傭差在哪?勞保、退休金怎麼算?

博客來「假承攬真僱傭」事件重創網路書店龍頭形象,不過風波未平,台北市勞動局勞檢後發現,博客來有3項違法情形,最後以未依勞工工作年資核予特別休假,加重裁處10萬元罰鍰。

博客來因為律師曝光清潔婦的請託,讓「假承攬真僱傭」事件一夜炎上,一文回顧這起爭議何來,以及承攬、僱傭之間的差異,勞保、退休金又該怎麼算?

以下為2022.12.26報導
網路書店龍頭博客來 23 日涉嫌「假承攬真僱傭」,無預警解雇服務 20 多年的清潔阿姨,不識字的李姓婦人不僅丟了工作,退休金、資遣費也領不到,引起外界譁然,一夜炎上各大社群媒體、新聞版面,博客來面臨嚴重形象危機。母公司統一超商於 24 日發布聲明,表示已啟動內部調查,並將博客來總經理江呈欣調離現職。台北市勞動局稍早也表示,不排除派遣專員前去了解爭議內容,調查博客來是否違反《勞基法》規定。

一般來說,員工提供的勞務有兩種常見型態,一是「承攬關係」,像是接設計或企畫案、為雜誌寫外稿、翻譯小說等形式,可自由決定工作方式,具高度自主性,只要按期交件即可;二是「僱傭關係」,例如在飲料店打鐘點工、假日擔任補習班講師,必須上下班打卡,雇主對你有指揮監督權。此次博客來事件中,清潔工阿姨有事需要請假、也有上下班打卡等情形。

協助李姓婦人爭取權益的律師陳又新表示,在李姓阿姨的認知裡,她原本是在那棟大樓其它樓層打掃,博客來的總務看到後就邀請她來幫博客來打掃。一開始只要打掃兩層樓,期間有容許自己另外兼職其它工作,後來就開始要求打卡、每日工時 8 小時,打掃博客來的全部區域;阿姨的認知中,並沒有受雇於哪間清潔公司,然後才又被派去博客來工作的情形。

兼職分為 2 種:承攬、僱傭差在哪?如何分辨自己的兼職型態?

此次引發爭議的關鍵之一,就是博客來、李姓婦人對承攬、僱傭兩種兼職關係的認知差異。承攬與僱傭關係有何不同?在勞工保險、勞工退休金、健康保險、保費、所得稅額等 5 大面向的福利與義務,分別是什麼?隨著「過度就業」成為新職場風潮,關於兼職的權益與義務,將在未來愈來愈重要!

兼職的形式會影響健保費、預扣稅額,工作者不得不注意。舉例來說,兼職的小花在努力完成一個設計案後,收到 3 萬元設計費,她要被扣 633 元的健保補充保費,以及 10% 的執行業務所得稅 3,000 元,作為預先扣繳稅額。

計算扣繳額度與兼職成本前,釐清兼職型態是必要的。 一般來說,上班族的兼職有兩種型態,一是「承攬關係」,像是接設計或企畫案、為雜誌寫外稿、翻譯小說等形式,可自由決定工作方式,具高度自主性,只要按期交件即可;二是「僱傭關係」,例如在飲料店打鐘點工、假日擔任補習班講師,必須上下班打卡,雇主對你有指揮監督權。

小花的兼職工作是為補習班企畫課程,可用下表判斷她的兼職樣態:

兼職型態:僱傭關係vs承攬關係
只要中間欄位的其中一項符合僱傭關係,該份工作被勞動機關或法院認定為僱傭關係的可能性很高。

延伸閱讀:北市勞動局拍板博客來違反勞基法,最高罰300萬!假承攬、真僱傭有哪些爭議

兼職衍生的保費與稅負,該如何計算?

在弄清楚自己的兼職形式後,可用下表計算衍生的費用,這邊需釐清的是政府將承攬關係的報酬視為「執行業務」收入,僱傭關係的報酬則視為「兼職薪資所得」,兩者在健保與預扣稅賦計算上會有不同,工作者應特別注意。

一張表,弄懂「承攬關係」與「僱傭關係」的保費與預扣稅額

承攬關係 僱傭關係
勞工保險 不用 雇主必須加保,即使勞工不固定去兼職 1 小時也要。
勞工退休金 不用 雇主必須按月提繳 6% 以上的工資作為勞退金。
健康保險 不用 不用,健保不重複投保,只要專職公司為你投保,兼職公司不必加保。
健保補充保費報酬 x 2.11% 每次報酬超過 20,000 元,需扣 2.11% 作為補充保費。ex.收到一筆一次給付的 24,000 元設計費,補充保費為 506 元【 24,000 x 2.11% 】。 每次兼職所得超過每月基本工資(2021 年為 24,000 元),需扣 2.11% 作為補充保費。ex.每月兼職多賺 30,000 元,補充保費為 633 元【 30,000 x 2.11% 】。
預扣所得稅額 每次執行業務之報酬按給付額預先扣取 10%,但扣繳稅額不超過 2,000 元者,即單次所得不超過 20,000 元,不必預先扣繳。ex. 小明收到外稿費 8,000 元,預扣稅額 800 元【 8,000 × 10% 】,未超過 2,000 元,不必預先扣繳。 兼職所得每次給付金額未達薪資扣繳稅額表中「無配偶及受扶養親屬者的起扣標準」,目前為 84,500 元,不必預先扣繳 5%。 ex. 小周晚上在餐廳工作,月薪 1,5000 元,因此不必預先扣繳。

資料來源:健保署健保補充保費說明財政部薪資所得扣繳辦法

依照報稅機制,先行扣繳的稅額將會在隔年度報稅時,依據全年應納稅額來抵消,採用多退少補的機制。簡言之,預扣稅額機制就像把錢存在納稅帳戶中,5月報稅時,就不用一次繳那麼多。

值得注意的是, 承攬關係的執行業務所得,像是稿費、演講費、版稅與企畫費,屬於所得稅扣繳的執行業務所得(9B項目),其全年免稅限額為 18 萬元。 超過 18 萬元以上可以附資料核實減除,或直接減除 30% 的成本費用(非自行出版者),以餘額申報執行業務所得,並且併入綜合所得計算。自行出版的部分則是減除 75% 的成本費用後,以餘額申報執行業務所得。

僱傭關係的兼職所得視為薪資所得,會與主要工作的薪資一併計算,每人每年的特別扣除額為 20 萬。

建議大家有疑問可向稅徵機關詢問,把握的原則是「有所得就要申報」,才能避免副業或兼職收入遭補稅,甚至有罰鍰的風險。

延伸閱讀:【博客來風波】曾被統一超踢出門!博客來創辦人張天立十年自癒路獨白

想兼職幫自己加薪,如何節省賺外快的成本?

透過上述觀念,我們來模擬小花的兼職情境:她是一位上班族,工作之餘會接廣告公司的企畫案,每年的兼職收入大約 20 萬元,雇主會分 5 次給付,一次給付 4 萬元。

首先,她與廣告公司是承攬關係,企畫報酬為「執行業務所得」,這筆所得產生的費用包括:健保補充保費、預扣所得稅額、執行業務所得稅。依此,來推算她每年的兼職成本。

兼職的保費與稅負 計算方式
健保補充保費 每次給付 4 萬元,由於超過 2 萬元,每次報酬被扣 2.11% 補充保費,即 844 元【 40000 x 2.11% 】。一年 5 次共繳了 4220 元。
預扣所得稅 每次給付 4 萬元,因為在 2 萬元以上,每次報酬給付預先扣繳 10% 所得稅,即 4000 元【 40000 x 10% 】。一年 5 次預先扣繳 20,000 元。
執行業務所得稅 執行業務所得(9B項目)全年免稅額為 18 萬元,因此小花每年需繳 2000 元稅金【( 20萬 − 18萬)x 10%】由於事前已預先扣繳 20,000 元,小花可以退稅 1,8000 元。

因此,小花兼職的整體成本為:4220 元 + 2000 元 = 6220 元,但事先會被預扣 1,8000 元。

了解兼職的成本,有助於工作者調整接案的費用。工作者可將補充保費、執行業務所得視為成本,放在接案的費用中,將成本轉嫁給公司,亦或採用多次給付報酬的形式,例如將每次給付額由 4 萬元降成 2 萬元,分 10 次給付,減輕補充保費與預扣所得稅的負擔。

在弄清楚自己與原公司、兼職單位的權利義務後,工作者才能安心兼職,解決經濟負擔的焦慮,成功開展副業。

公司禁止員工兼職,可以不遵守嗎?

《憲法》保障人民選擇職業的自由,《勞動基準法》也沒有規定勞工不行兼職,在保障勞工的職業自由下,勞工在外兼職只要不影響本業,雇主是沒有權利要求勞工如實告知。

即使公司與勞工簽訂「兼職禁止」條款,例如「員工在職期間,除經公司同意外,不能直接或間接兼職其他工作,如有違反規定,公司得終止僱傭關係」,該條款也不必然有效。法院裁判「兼職禁止條款」是否有效的要件,與「競業禁止條款」成立的要件大致相符。

簡言之,以保障雇主的正當營業利益及營業秘密為前提,員工不到與原公司營業利益衝突的組織兼職,通常不會有太大的問題。如果白天在報社工作,晚上去酒吧駐唱,兩項工作顯無利益衝突,駐唱也不會損及報社的營業利益,這就是合理的兼職行為。

過往法院(彰化地院 108 年度勞訴字第 46 號)曾做出「兼職禁止條款有效」的判決。該案的勞工因兼職同性質工作,遭公司以違反勞雇契約中「兼職禁止條款」而解僱,勞工向彰化法院請求恢復僱傭關係。

在案例中,勞工本業是救護車司機,但在休假期間到其他公司擔任救護車駕駛。法院認為,該兼職禁止條款有效的理由是,救護車駕駛是份需要高度專注的工作,如果擅自兼職造成駕駛疲勞,會危及車內人員的安全。不過,法院解釋,員工的行為雖然違規,但公司以解僱作為懲處,顯然太過嚴苛,違反比例原則,最後判勞工勝訴,可恢復僱傭關係。

本文授權轉載自:經理人月刊

責任編輯:林美欣

關鍵字: #博客來
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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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