誰是上市公司年薪王?愛山林478萬居冠:7家達400萬門檻,這家上櫃公司獨自突破500萬
誰是上市公司年薪王?愛山林478萬居冠:7家達400萬門檻,這家上櫃公司獨自突破500萬

重點一:愛山林雖薪資下滑仍蟬聯上市公司年薪王,達新台幣478.2萬元;整體而言,年薪逾400萬企業增至7家,高薪族群擴大。

重點二:半導體與電子業主宰高薪排行榜,尤以IC設計 (積體電路設計) 公司為薪酬佼佼者,瑞昱、聯發科等均名列前茅,產業前景看好。

重點三:上櫃公司信驊科技平均年薪達新台幣546萬元,超越所有上市公司稱霸,突顯部分利基型上櫃企業具高度薪酬競爭力。

證券交易所於2025年6月2日公布的2024年本國上市公司全體員工薪酬資訊顯示,不動產代銷業者愛山林以478.2萬元平均年薪連續兩年蟬聯冠軍,儘管較前一年度衰退13.5%,仍力壓眾多科技巨頭。

證交所本次統計涵蓋超過1,000家上市公司,其中平均員工薪酬超過400萬元的公司共有7家,電子與半導體業者在高薪榜單中占據主導地位,而IC設計公司表現尤為亮眼。

前10名高薪企業薪酬分析

根據證交所數據,2024年平均員工薪酬前十名依序為 愛山林478.2萬元、瑞昱475.1萬元、聯發科463.3萬元、日月光投控448.7萬元、南僑412.4萬元、祥碩409.8萬元、勤益控400.9萬元、精成科379.7萬元、創意363.1萬元、達發359.3萬元。

值得注意的是, 前七家企業平均薪酬超過400萬元,相較來說2023年僅有三家超過400萬元大關(愛山林、聯德電子、三商投控)。

不動產代銷公司愛山林儘管年薪較前一年度下滑13.5%,但仍以478.2萬元的平均薪酬超越各科技公司,連續兩年稱霸排行榜。半導體設計業者瑞昱表現亮眼,平均薪酬從2023年的第15名大幅躍升至第二名,年增幅達50%,達到475.1萬元。聯發科以463.3萬元穩居第三名,持續展現其在IC設計領域的競爭優勢2。

備受矚目的台積電雖未進入前十名,但以332.9萬元排名第14位 ,較前一年的第24名大幅躍進10個名次,年增幅達21.6%

Top50企業:半導體、電子業…含金量最高

在前十名企業中,電子與半導體業者占據絕對多數,其中IC設計公司多達5家,包括瑞昱、聯發科、祥碩、創意及達發,展現出半導體產業的高薪酬水準。

除了科技業之外,傳統產業也有表現突出者,如食品業的南僑以412.4萬元排名第五,營建業的愛山林和勤益控分別位居第一和第七名。

綜觀2024年上市公司員工平均薪資前50名的榜單, 半導體業佔據最多席次,合計有16家公司 ,包括聯發科、台積電、瑞昱、日月光投控、祥碩、創意、達發、聯詠等; 電子零組件業則有4家 (精成科、群光、菱光、嘉澤);其他電子業有3家(旭隼、鴻海、洋基工程、鴻準)。

建材營造業有3家公司入榜(愛山林、昇陽、冠德);航運業也有3家公司入榜(新興、陽明、長榮);電腦及週邊設備業,則有神基、奇鋐、華擎3家。

百萬年薪企業變多了:一共457家

2024年平均員工薪酬超過百萬元的上市公司,由前一年的400家進一步增加至457家,占上市公司總數的43.4%。

在薪酬區間分布方面,平均員工薪酬在200萬至299萬元間距有49家,300萬至399萬元間距有9家,超過400萬元的公司有7家,顯示臺灣上市公司整體薪酬水準持續提升的趨勢。

根據上市櫃公司的綜合統計,2024年平均年薪超過200萬的企業共有98家,較2023年的70家增加四成,合計員工人數達16.8萬人,較前一年的12.36萬人增加4.4萬餘人;如果統計年薪破百萬的上市櫃公司則有766家,近87萬名員工受惠。

上櫃公司》信驊表現突出,均薪超越上市企業

在上櫃公司方面, 半導體業信驊以546萬元平均年薪超越所有上市公司,成為2024年唯一一家超過500萬的超高薪企業,薪資年增幅高達58%。

在信驊之後,鈊象(400萬元)、原相(347萬元)、晶焱(328萬元)、力旺(324萬元)、凡甲(311萬元),分別佔據上櫃公司均薪前六名,員工年薪皆突破300萬元大關。

與高薪企業形成強烈對比的是,三商餐飲以平均年薪29.7萬元墊底,成為唯一平均薪資不到30萬元的上市公司。

面對外界關注,三商餐飲回應指出,其平均年薪數據受限於高比例的計時人員結構,第一線門市服務人員占員工總數超過八成,其中計時人員占比高達75%,因此以全體員工計算的平均薪資偏低。

三商餐飲強調,若僅看正職員工部分,實際薪資結構完整,並設有年度調薪與績效獎金制度。

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資料來源:證交所

責任編輯:李先泰

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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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