春節上班薪水怎麼算?加班可以領多少?一次搞懂國定假日出勤薪資
春節上班薪水怎麼算?加班可以領多少?一次搞懂國定假日出勤薪資

2025 春節連假到來,如果 1 月 25 日到 2 月 2 日的 9 天連假期間,公司需要你配合加班,加班費怎麼計算?休息日、例假日、國定假日、特休假的加班費算法有何不同?4 種常見假別的加班費一次搞懂:

2025 春節連假|加班是什麼?《勞基法》定義規定一次看

根據《勞基法》第 30 條,勞工正常工作時間,每日不得超過 8 小時,每周不得超過 40 小時。 工作時間一旦超出「正常工時」,就是延長工時(加班),雇主必須依法支付加班費。

如果雇主需要勞工加班,依規定,一天正常工時 + 延長工時不得超過 12 小時;每月延長工作時間總時數不得超過 46 小時,但如遇天災、事變或突發事件有例外規定。另,雇主經工會或經勞資會議同意後,延長工作時間可以用 3 個月總量去管控,但 1 個月不得超過 54 小時,每 3 個月不得超過 138 小時。

2025 春節連假|工作日加班,加班費計算方式

按《勞基法》第 36 條規定,勞工每 7 日中應有 2 日之休息,其中一日為例假日,一日為休息日。勞工如果在平日加班,加班費如下:

  • 延長工作時間在 2 小時以內者,按平日每小時工資額加給 1/3 以上。
  • 再延長工作時間在 2 小時以內者,按平日每小時工資額加給 2/3 以上。

延伸閱讀:年後換工作?金融業大徵才!一張表看金控職缺、薪資、年終多少?

2025 春節連假|假日還要工作,加班費怎麼算?

那如果假日還得繼續工作,休息日、例假日、國定假日、特休假的加班費算法有何不同?想了解加班費怎麼算,首先得知道加班當天原本是哪種假日。許多企業與勞工約定周一至周五為工作日、周六為休息日、周日為例假日,並比照行政機關辦公日曆出勤。

2025 年春節連假為 1 月 25 日到 2 月 2 日,期間 1 月 25 日、1 月 26 日以及 2 月 1 日、2 月 2 日逢周六、日,故分別為休息日、例假日。1 月 28 日(除夕)至 1 月 31 日(初三),為國定假日。

勞動部勞動條件及就業平等司司長黃維琛日前表示,不少民間企業有比照政府行政機關辦公日曆表出勤狀況,企業如果是周一至周五為工作日、周六為休息日、周日為例假的出勤模式,要比照政府機關出勤,可透過 8 周彈性工時實施,將 2 月 8 日的原定休息日與 1 月 27 日的原定工作日對調,形成 9 天連假。 經調整,1 月 27 日的假期性質為休息日。

2025春節連假加班費.jpg
圖/ 王宥筑 製圖

假設一名勞工月薪為 3 萬 6000 元,推算平日時薪為 150 元,休假期間出勤 8 小時的工資給付規定如下:

注意:以下計算方式僅限於月薪制勞工,排班制或變形工時勞工則須依照與雇主之間約定的工作日、休息日及例假日計算。

2025 春節連假|休息日:出勤應給加班費

《勞基法》第 24 條規定,雇主使勞工於休息日工作,工作時間在 2 小時以內者,其工資按平日每小時工資額另再加給 1 又 1/3 以上;工作 2 小時後再繼續工作者,按平日每小時工資額另再加給 1 又 2/3 以上。

換言之,假如休息日要上班,以出勤 8 小時為例,工資為:150 元 × 2 小時 × 4/3 + 150 元 × 6 小時 × 5/3 = 1900 元

2025 春節連假|例假日:非天災、事變或突發事件,不可要求出勤

雇主與勞工約定的例假日,除非是天災、事變或突發事件,否則不可要求勞工出勤。 如果因季節性關係有趕工必要,經勞工或工會同意在例假日上班,雇主除了須多給一天工資外,事後還要多補一天假。

如果雇主徵得勞工的同意,使其在例假日當日上班,出勤 8 小時內,加班費為 150 元 × 8 小時= 1200 元,並額外多補一天假。

2025 春節連假|國定假日:應給加倍薪水

逢國定假日,如雇主有讓勞工出勤的必要,出勤 8 小時內應額外加發一日薪水,出勤 8 小時以上,則按比例領加班費。

如果雇主徵得勞工的同意,使其於國定假日上班,出勤 8 小時內,加班費為 150 元 × 8 小時= 1200 元。

2025 春節連假|特別休假:應給加倍薪水

特別休假就是俗稱的「特休假」,勞工在同一雇主或事業單位,持續工作滿一定期間,雇主應每年依規定給予特別休假。勞工可自行決定何時安排特別休假,但雇主可以基於企業經營上之急迫需求與其協商調整,勞工也可以因個人因素提出討論。企業如果因季節性關係有趕工必要,經勞工或工會同意於特別休假工作的話,工資應加倍發給。

如果雇主徵得勞工的同意,使其在特別休假日當日上班,出勤 8 小時內,加班費為 150 元 × 8 小時= 1200 元。

資料來源:勞動部、全國法規資料庫

本文授權轉載自:經理人月刊

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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
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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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