2024科技業薪資調查，這3個領域薪資漲最快！誰漲幅最低？排名一次看|數位時代 BusinessNext

2024科技業薪資調查，這3個領域薪資漲最快！誰漲幅最低？排名一次看

AI熱潮席捲全球市場，拉抬科技產業職缺攀升，市場上對軟體科技專業人才需求急遽攀升，也已經成為各產業轉型的重要動能。

趨勢一〉7成企業面臨離職潮，求職者看重薪資福利、產業前景

調查報告指出，70%的企業替補即將離職的員工，是啟動人才招募計畫的主要因素。約59%成企業都面臨10%職缺超過三個月無法填補的困境，甚至有 4% 的企業在六個月後仍有一半以上職缺空缺。

另外， 薪資福利、產業前景、工作家庭平衡未來成為求職者的關鍵考量 ，因此，企業若在薪酬管理上進行優化，或是提供培訓與晉升也能幫助企業留才和職員長期發展。多數企業也認為，在未來人力營運上，會著重將資源投注在「員工培訓和發展」、「提升雇主品牌」及「薪酬與福利」三大領域。

趨勢二〉22%企業計劃調薪，依據競爭力、物價調幅

在調薪方面，企業普遍面臨薪資壓力，儘管有41%的企業尚未決定調薪計畫， 22% 企業仍開始計劃在下半年調薪，從員工績效、市場競爭力和生活成本等方面調整對應的薪資，同時，也有22%的企業以今年8月公布的消費者物價指數（CPI）年增 2.36%，作為調薪依據。

數據顯示，企業調薪幅度普遍落在 2-5%，其中高達 56% 的企業定期審查薪資，頻率包括每兩年、每年、每半年或每季度，以確保薪酬具競爭力與公平性，並投入必要的調薪預算。

此外，根據數據顯示，2024下半年，33% 的企業為應對人才競爭壓力，根據績效提供特殊或非定期調薪，預計在薪酬福利政策中納入股票、留任獎金或其他額外福利。

趨勢三〉電子硬體、電子設備與行銷職缺薪水漲最快

報告指出，在數發部《人工智慧應用服務產業 2024-2026 專業人才需求推估調查》中，台灣每年在資訊服物業 AI 人才的需求增加 4,000 人以上，特別是在資料科學家、專業領域應用工程師的職缺需求大幅成長，招募難度加劇，反映在薪資成長上。

薪資成長最快的前三名行業為電腦硬體、行銷與電子設備產業，電腦硬體產業薪資年漲幅高達 55%，遠超過系統與應用軟體領域的2%；行銷職務的年薪增長率達到 26%，電子設備產業則達到 25%。而薪資漲幅最少的行業前三名為後勤管理（1%）、系統與應用軟體（2%）和客戶服務（5%）產業。

展望2024 下半年，有41%的企業計劃招募 10 名以下的正職員工，鎖定行銷、業務、資訊科技和專案管理的領域，用以支持業務增長並達成銷售目標。

趨勢四〉企業最重視應徵者問題解決能力、公司契合度

主計處統計2024 年 8 月全台就業人數達 1,161 萬人、失業人數增至 41.9 萬人。可以看出，人員高度流動促使企業翻轉招募策略，不再僅仰賴學歷作為篩選條件，過半數的企業現今更專注於評估應徵者的問題解決能力與文化契合度，期望吸納具備強大溝通技巧、領導能力、團隊協作精神等軟實力，並能快速學習和適應變化的優秀人才。

責任編輯：蘇柔瑋

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？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

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。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「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。

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。」

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。

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。