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勞保、勞退年金給付⋯⋯政府 5 月 19 筆補貼入帳!「這一天」最多人領、入帳近兩萬

2024-05-27 經理人用戶成長中心
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勞動部勞保局發錢了!2024 年(民國 113 年)5 月政府多項補貼及給付入帳。根據勞動部勞工保險局公告,其中包括國民年金保險喪葬給付、國民年金保險遺屬年金、國民年金保險老年年金給付、國民年金保險身心障礙(基本保證)年金、老農津貼、農民月退休儲金、國民年金保險生育給付、勞保年金給付、職保年金給付、勞退月退休金、產檢假與陪產檢及陪產假薪資補助、國保身心障礙年金給付併計勞保年資、國民年金保險老年基本保證年金、國民年金保險原住民給付等,總計 16 項補貼及給付,5 月 2 日開始已經陸續發放。

延伸閱讀:勞退是什麼?勞退新制跟舊制差在哪?

勞保年金給付 5 月起調升!史上調整最多年分、調升幅度最大,約 85 萬人受惠

值得一提的是,勞保年金給付調升。勞動部決議,依《勞工保險條例》規定,為了抵禦通貨膨脹,2024 年 5 月起調升「8 個年度」請領的勞保年金,總計超過 85 萬人受惠,調幅最高上看 7.59%,是史上最高調幅、也是調整最多年份的一次。

勞保年金給付此次調升的 8 個年度,其中 5 個年度調升 5.51%、2019 年度調升 7.33%、2020 年度調升 7.59%,創下歷年最高調幅。

5 月 19 項給付與補助入帳!勞保年金最多人領,攸關 181 萬人權益

16 項給付與補助中,勞保年金是最多人領的款項,於 5 月 30 日發放。據勞動部勞工保險局統計,以 2024 年 1 月為例,勞保 3 大年金(老年年金、遺屬年金、失能年金)給付總人數達 181 萬人,總金額 337.98 億,平均每人領取 1 萬 8663 元,領取人數與總金額創新高,平均金額微幅下滑。

其中,領取老年年金人數達 175.67 萬人,平均每人領到 1 萬 8851 元;領取遺屬年金人數 4.92 萬人,平均每人 1 萬 2691 元;領取失能年金 4984 人,平均每人 1 萬 1367 元。

要注意的是,勞保年金以被保險人退職退保後隔一天,才具備請領勞保年金的資格。勞保局會從提出申請的當月開始按月發放勞保年金,並於次月底前入帳。

至於此次決議的勞保年金給付調升,勞動部表示將自 5 月起調升這幾個年份的勞保各項年金,並於 6 月入帳調升後的金額。勞工會在 6 月領到「兩筆」給付,其中一筆會註明為「物價調整」。

勞動部勞工保險局:5 月 19 項給付與補助行事曆日期一次看

至於國民年金保險老年年金給付,以 2024 年 1 月為例,請領人數達到 143.47 萬人,請領總金額 55.38 億,平均每人領到 3860 元;國保遺屬年金則有 12 萬人領取,總金額 4.9 億,平均每人能領取 4072 元;國保喪葬給付核付金額 8003 萬,核付給 815 人,平均每人能領取 98197 元。

根據勞動部勞工保險局資料,《經理人》整理 5 月份各項給付入帳行事曆,讓有申請的人能提前了解款項入帳的時間,記得檢查帳戶資料,不要錯過領取補貼及給付的良機。

國民年金保險生育給付是 5 月份首批入帳的款項,於 5 月 2 日入帳。5 月總計有 19 項補貼及給付入帳,分別為 4 月 15、18、19、25、29、30 日,其中最多人請領的勞保年金將在 4 月 29 日發放,4 月 30 日則一次發放 6 筆給付,包括產檢假與陪產檢及陪產假薪資補助、國保身心障礙年金給付併計勞保年資、國民年金保險老年年金給付、國民年金保險身心障礙(基本保證)年金、國民年金保險遺屬年金、國民年金保險喪葬給付。

關於各項給付入帳有任何疑問,可至勞動部勞工保險局「勞保局行事曆」進一步查詢。

1. 國民年金保險生育給付

入帳日期:2024/5/2(四)

2. 國民年金保險生育給付

入帳日期:2024/5/9(四)

3. 國民年金保險喪葬給付

入帳日期:2024/5/15(三)

4. 國民年金保險生育給付

入帳日期:2024/5/16(四)

5. 老農津貼

6. 農民月退休儲金

入帳日期:2024/5/20(一)

7. 國民年金保險生育給付

入帳日期:2024/5/23(四)

8. 國民年金保險老年基本保證年金

9. 國民年金保險原住民給付

入帳日期:2024/5/24(五)

19. 勞保年金給付

11. 職保年金給付

12. 勞退月退休金(首發案+續發案)

13. 國民年金保險生育給付

入帳日期:2024/5/30(四)

14. 產檢假與陪產檢及陪產假薪資補助

15. 國民年金保險身心障礙(基本保證)年金

16. 國保身心障礙年金給付併計勞保年資

17. 國民年金保險老年年金給付

18. 國民年金保險遺屬年金

19. 國民年金保險喪葬給付

入帳日期:2024/5/31(五)

2024 年 5 月政府多項補貼及給付 入帳日期
國民年金保險生育給付 5/2(四)
國民年金保險生育給付 5/9(四)
國民年金保險喪葬給付 5/15(三)
國民年金保險生育給付 5/16(四)
老農津貼 5/20(一)
農民月退休儲金 5/20(一)
國民年金保險生育給付 5/23(四)
國民年金保險老年基本保證年金 5/24(五)
國民年金保險原住民給付 5/24(五)
勞保年金給付 5/30(四)
職保年金給付 5/30(四)
勞退月退休金(首發案+續發案) 5/30(四)
國民年金保險生育給付 5/30(四)
產檢假與陪產檢及陪產假薪資補助 5/31(五)
國保身心障礙年金給付併計勞保年資 5/31(五)
國民年金保險身心障礙(基本保證)年金 5/31(五)
國民年金保險老年年金給付 5/31(五)
國民年金保險遺屬年金 5/31(五)
國民年金保險喪葬給付 5/31(五)

這些給付涵蓋了不同階層的民眾,從老年年金到生育給付。提醒申請人務必確認相關帳戶金額,以確保順利領取相應的款項。

資料來源 / 勞動部勞工保險局

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
經理人

首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

擎昊
Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
經理人

然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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