大失業潮燒到高薪圈?美國白領失業率首超藍領,小摩:恐陷「無就業復甦」困境
大失業潮燒到高薪圈?美國白領失業率首超藍領,小摩:恐陷「無就業復甦」困境

重點一: 摩根大通經濟學家指出,白領知識工作者在失業人口中的佔比首次超過體力勞動者,顯示AI已對高階職位產生衝擊。
重點二: 高盛報告指出,AI對勞動市場的影響已開始顯現,尤其以年輕科技工作者受創最重,失業率自年初以來已上升3個百分點。
重點三: 專家預測AI可能導致下一次經濟衰退時出現「無就業復甦」,白領階級的職位成長將陷入停滯,進而對整體經濟造成巨大風險。

生成式AI的崛起加速全球勞動市場動盪,但這次被衝擊的對象,不再只是工廠裡的作業員或簡單的文書人員。相反地,過去被認為最安全、最高薪的白領知識工作者,正站在失業危機的第一線。

摩根大通(JPMorgan)資深美國經濟學家塔西(Murat Tasci)近期在一份報告中發出警示,指出當下次經濟衰退來襲時, AI的普及應用可能會導致非例行性認知職業人員(non-routine cognitive occupations)出現大規模失業

非例行性認知職業,指的是專業知識技術、高複雜性的職業,例如工程師、科學家、設計師、律師等白領工作。這些工作通常被視為高薪且安全穩定,為何依舊籠罩失業危機?

AI打破「鐵飯碗」,白領工作將面臨更高的失業風險

從歷史上來看,過往的經濟衰退中,重複性高的工作容易自動化技術取代,例如產線作業員、辦公室助理等例行性職位,過去幾十年來,這些職位的就業人口佔比從55%降至40%,在經濟衰退後也難以恢復從前規模;而非例行性認知職業往往受影響最小,且是在經濟復甦中率先反彈回升的族群,也較不受裁員影響。

然而,隨著AI技術與白領工作的核心技能高度重疊,如今白領工作者也開始面臨同樣的困境。

根據塔西分析, 非例行性認知職位在失業人口中的佔比,首次超過非例行性體力工作職位(如醫療保健、個人醫護等自動化難度較高的工作)

塔西直指這是「不祥」的警訊,表明這群過去最不受經濟週期影響的勞動人口,未來將面臨更高的失業風險,甚至可能在經濟復甦後,出現難以恢復職位成長的「無就業復甦」(jobless recovery)困境。

延伸閱讀:996工作制逆襲矽谷!AI新創每周工時上看80小時:矽谷怎麼了?為何員工有了AI命更苦?

無就業復甦的經濟警訊!下波經濟衰退恐不樂觀

白領工作者在美國勞動市場中佔據主導地位,就業人口佔比從1980年代初期的30%,攀升至如今的近45%。意味著AI對白領工作的衝擊,將不僅限於個人職涯,更可能動搖整體經濟。

如果這群佔比龐大的勞動人口在經濟下行時面臨高失業風險,且在復甦後職位成長停滯,那麼下一次的經濟衰退將會顯得『相當黯淡』。 」塔西認為,政策制定者未來須推出更積極的應對措施,例如大幅放寬貨幣政策或提供經濟刺激,幫助勞工適應全新的職場環境。

然而,也有人對此持樂觀態度。身兼白宮AI顧問的科技投資人薩克斯(David Sacks)認為,AI並不會導致大量失業,反而會創造人機協作的新模式。他強調,人類仍需提供 AI 模型必要的背景資訊、給予提示,並對產出的結果進行驗證。因此,人類與AI的對抗並非未來的競爭焦點,而是懂得善用AI的人,將勝過不使用AI的人。

儘管如此,專家們普遍認同,這段過渡期將對許多勞工造成職涯衝擊,尤其對於那些未能及時轉型學習新技能的人來說。

延伸閱讀:AI工程是什麼?OpenAI總裁曝4大核心:為何工程師必懂「技術謙遜」,否則只會踩雷?

科技業成海嘯第一排,年輕人才淪AI替代品

另一方面,AI對就業市場的衝擊已經有跡可循。高盛(Goldman Sachs)資深全球經濟學家布里格斯(Joseph Briggs)在一場訪談中直言,AI帶來的勞動市場變化已能在就業數據中看出端倪,其中受害最深的正是科技業的年輕員工。

布里格斯指出,過去20年來,科技業的就業人口佔比呈線性成長,然而近三年來卻出現了反轉,徵才趨勢已低於預期。數據顯示,自今年年初以來, 年齡介於20至30歲的科技業從業人員失業率,已大幅上升3個百分點,增幅遠高於其他年齡層的科技工作者或非科技業的年輕人

背後的原因在於,企業在導入AI時,傾向先凍結或減少初階職位的招聘,轉而讓AI工具來處理那些重複性高、較易自動化的工作內容。

軟體公司Salesforce 執行長貝尼奧夫(Marc Benioff)曾公開表示,在公司內部,AI已能處理高達50%的工作量。這使得初階員工的角色定位面臨挑戰,他們在職場轉型期間,成為了被犧牲的「受害者」。

這種「勞動力替代」(labor substitution)的現象正逐步擴大,根據高盛的預測,在基本情境下, AI自動化可能導致未來約6%至7%的勞動者失業 ,將對整體經濟和社會造成深遠影響。

延伸閱讀:年薪上看487萬!10大「AI最難取代」高薪職位出爐:不只工程師,這類非理科也超穩
2025未來就業報告出爐!9200萬個職位即將消失,企業超重視「這4種」核心能力

資料來源:FortuneBusiness InsiderCNBC

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓