Econ-042 2025-2027 台灣人力需求預估 (Taiwan Workforce Forecast)
年終獎金入袋後，不少人也開始重新思考下一步職涯方向。如果希望轉職至具備高成長性與高人才需求的產業，哪些領域值得關注？本文整理勞動部最新發布的《114–116 年重點產業人才供需調查及推估》，聚焦 IC 設計、智慧機械、人工智慧應用服務、精準健康與金融科技五大產業，深入分析各產業的人才缺口、關鍵職務、學經歷條件與招募難度，並進一步探討在 AI 浪潮下，企業真正重視的人才特質。若你正規劃年後轉職、評估投入熱門產業，本篇文章將提供重要參考。
什麼是「114-116 年重點產業人才供需調查及推估」報告？
報告目的：
「114–116 年重點產業人才供需調查及推估」報告，是由國家發展委員會統籌彙編，協調各中央目的事業主管機關共同辦理的全國性產業人才調查成果。報告的核心目標，在於系統性掌握未來三年台灣重點產業的人才需求變化，並作為政府產業與人力政策的重要依據。
與即時職缺統計不同，這份報告關注的是中期結構性的人才需求趨勢，透過產業問卷、專家意見與量化推估方法，評估各產業在未來發展情境下，可能面臨的人力配置與招募挑戰。
報告主要聚焦於三項政策目標
- 掌握產業發展下的人才結構變化 隨著產業升級、數位轉型與人口結構改變，各主管機關需定期了解所屬產業在不同職類與技能層級上的人力需求，避免人才供需長期失衡。
- 作為人才培育與引才政策的決策基礎 調查結果提供政府在規劃人才培訓、留用、延攬及職能基準設計時的重要參考，使人才政策能更貼近產業實際需求。
- 強化跨部會的人才資訊整合與透明度 透過統一架構彙整各部會調查成果，建立一致的人才供需資訊基礎，並對外公開，協助產業、學界與勞動市場參與者理解中長期趨勢。
涵蓋產業：
113 年度調查（對應 114–116 年推估）共涵蓋 20 項重點產業，由 6 個中央部會 分工辦理。這些產業多與政府中長期產業政策高度相關，反映其在經濟發展與就業結構中的關鍵角色：
資料來源：國家發展委員會 產業人力供需資訊網
重點產業深入分析：
本文將聚焦IC 設計、智慧機械、人工智慧應用服務、精準健康，以及金融科技人才五個面向，主要是因為它們分別代表台灣當前與未來最關鍵的人才需求來源。
IC 設計是台灣產業體系的核心，長期支撐高附加價值與出口競爭力；智慧機械與人工智慧應用服務，對應全球 AI 與機器人發展趨勢，反映製造與服務數位化下的新型態人才需求；精準健康則來自台灣快速邁入高齡化社會後，對專業醫療與健康科技人力的結構性需求；而金融產業為台灣第四大產業，隨著金融科技發展，其人才需求已不再侷限於傳統金融專業，同樣具有高度政策與產業意義。
IC設計產業
1. 產業範疇
- 本次調查之 IC 設計產業，聚焦於邏輯 IC 設計、電路設計與佈局等核心設計活動
- 產業定位位於半導體價值鏈上游，屬於高度技術密集與知識密集型產業
- 調查範疇以專業技術人力為主，不包含製造、封裝測試等後段製程
2. 產業趨勢
- AI 晶片與高效能運算需求成長：人工智慧應用快速擴展，帶動 AI 晶片與相關高效能運算 IC 的設計需求，同時也推升記憶體相關驅動半導體的開發量能。
- AI PC 與智慧型手機帶動 IC 設計需求：隨著 AI 功能逐步導入個人電腦與行動裝置，終端產品對高效能、低功耗晶片的需求提升，進一步擴大 IC 設計產業的研發與人力需求。
- 自動化與電動化汽車推升車用半導體需求：汽車朝向自動化、電動化與智慧化發展，車用電子與控制系統複雜度提高，帶動車用 IC 設計與相關專業人才需求持續增加。
3. 人才供需現況與未來需求
- 人才供需現況明顯偏緊：調查顯示，約 68% 的 IC 設計業者認為專業人才供應不足，僅少數業者認為供需大致平衡，反映缺工屬於產業普遍現象，而非個別公司問題。
- 新增需求：預估每年平均新增需求為3000~4600，總就業人數比重約為5.9%～7.9%
4. 欠缺職務之人才
- 主要欠缺職務：IC 設計產業共欠缺 19 項專業職務，以工程技術人員為主，其中數位 IC、類比 IC 與人工智慧相關工程師的人才需求占比最高。
- 學歷與背景：多數職務要求碩士以上學歷，以資訊通訊科技及工程相關學門為主；僅佈局工程師以大學學歷為基本門檻。
- 工作經歷：核心工程職務普遍需 2–5 年以上實務經驗，電源與 RF 射頻等高度專業職務多要求 5 年以上經驗，其餘職務對年資要求較具彈性。
- 招募難易度：數位 IC、軟體測試、電源、RF 射頻與記憶體設計為招募最困難職務；部分高階工程職務需仰賴海外攬才補足缺口。
- 是否會被取代：生產管理、製造品管、行政管理，以及部分操作技術與倉儲物流人員，可能因自動化與智慧化技術發展而面臨人力需求下降。
智慧機械產業
1. 產業範疇
- 調查範疇涵蓋工具機、機械零組件、產業機械、工業機器人、電子及半導體生產用機械設備、工業自動化與系統整合等次領域。
- 調查樣本由相關公協會名單中篩選具指標性、人才需求殷切廠商。
2. 產業趨勢
- 智慧機械與數位化趨勢：政策推動智慧機械導入機器人、物聯網、大數據、CPS、精實管理、3D 列印、感測器等智慧技術，帶動產業數位轉型與跨域整合。
- 智慧監控，改進傳統製程：以 IoT／AI／5G等智慧製造技術推進即時監控、資訊可視化，並應用巨量資料與機器學習於影像辨識、瑕疵檢測、故障預防、自主維護等。
- 降低能源消耗，實現淨零碳排目標：朝向配合淨零碳排趨勢，產業持續延伸到能源監控與減碳管理需求。
3. 人才供需現況與未來需求
- 供給明顯不足： 76% 業者反映人才供給不足、22% 認為均衡、2% 認為充裕。
- 未來新增需求：每年平均新增需求 12,000–13,000 人，且新增需求占總就業人數比例為 10.6%。
4. 欠缺職務之人才（質性）
- 主要欠缺職務：共 17 項職務，包含 12 類工程師（如電控系統、機械設計、智慧生產、機器人機電整合、機器聯網與應用、物聯網應用、工具機軟體人機介面、感知系統整合應用、資訊安全、機器學習、節能績效量測與驗證等）＋自動控制、巨量資料分析、淨零碳規劃管理、工業設計、展覽行銷企劃等。
- 缺人原因：以「缺乏具相關學／經歷或技能之人才供給」為主，並出現「新興職務需求」「在職人員技能或素質不符」「勞動條件不佳」等因素。
- 學歷與背景：基本學歷多為大專，科系集中於「工程及工程業」（如機械、電機電子）與「資訊通訊科技」（如資訊技術、軟體開發）。
- 工作經歷：展覽行銷企劃年資在2年以下，其餘均需2~5年工作經驗
- 招募難易度：相當困難，尤其是感知系統整合應用、智慧生產、機器人機電整合、機器聯網與應用等四類難度更高。
人工智慧應用服務產業
1. 產業範疇
- 提供專業知識與資訊技術者，透過資訊系統或軟體從事加值服務、以產品、專案、服務等形式，提供給企業及個人產品或服務皆包含
- 例如：電腦程式設計業、電腦諮詢及設備管理業、其他電腦相關服務、入口網站經營業、資料處理、主機及網站代管服務業，以及其他資訊服務業
2. 產業趨勢
- 全球生成式 AI 市場快速擴張：預測至 2030 年市場規模可達 2,069.5 億美元，且 IDC 預測 AI 支出至 2028 年達 6,320 億美元；其中生成式 AI 支出至 2028 年約 2,020 億美元、占整體 AI 支出 32%。
- 企業數位轉型加深、資料量擴增，使企業更依賴 AI 與資料分析，超過50%台灣企業已經開始在內部使用生成式AI工具。
3. 人才供需現況與未來需求
- 供給不足： 61.5% 業者表示人才不足、35% 認為均衡、3.5% 認為充裕。
- 未來新增需求：每年平均新增需求 3,457–4,227 人。
4. 欠缺職務之人才
- 主要欠缺職務：共 6 項，包含AI 應用工程師、專業領域應用工程師、資料工程師、AI 與資料科學家、AI 專案經理、AI 顧問。
- 缺工原因：包含「新興職務需求」、「在職人員技能或素質不符」，「缺乏具相關學經歷或技能之人才供給」。
- 學歷與背景：多需大專以上；AI 與資料科學家／AI 專案經理／AI 顧問等需碩士以上；科系背景要求「資訊通訊科技」(如資訊技術、資料庫、網路設計及管理、軟體開發) 與「工程及工程業」(電機與電子工程 )
- 工作經歷：各職務需要2-5年工作經驗，其中AI專案經理、AI顧問更要求5年以上年資。
- 招募難易度：僅AI應用工程師屬普通，其餘職務招募困難且皆有海外攬才需求。
- 是否會被取代：報告指出短期內未觀察到可能消失的既有職類，但 AI 發展快速、職務核心技能持續轉變，需持續留意技能轉換。
精準健康產業
1. 產業範疇
- 精準檢測、精準預防、精準診斷、精準治療、精準照護等相關廠商；樣本自相關學會、公協會名單中篩選具代表性廠商進行問卷與實地訪查。
- 例如：保健營養食品製造業、西藥製造業、醫用生物製品製造業、中藥製造業、醫用化學製品製造業、輻射及電子醫學設備製造業、其他醫療器材及用品製造業、藥品及醫療用品批發業、藥品及醫療用品零售業、運動及休閒教育業、醫院、診所、醫學檢驗業、未分類其他醫療保健業、居住型長期照顧服務業、其他居住型護理照顧服務業、居住型身心障礙者照顧服務業、居住型 老人照顧服務業、居家式長期照顧服務業、社區式長期照顧服務業、運動場館、其他運動服務業等 31 類，因產業涉及範圍相當廣泛，故調查對象與結果分析僅以已經涉入精準健康領域的企業為主。
2. 產業趨勢
- 疫後加速數位科技導入：因高齡化、慢性病與醫療勞動力下降等背景，各國持續投入數位醫療，推動個人化醫療與在宅醫療情境。
- 企業數位轉型比例：調查顯示已有 74% 精準醫療企業投入數位轉型；相關職務涵蓋生技醫藥、資通工程、生產線品保品管、數據分析、資通安全等領域。
- 技術發展方向：在 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）標準的推動下，政府設立電子病歷推動專區，目標在於促進來自不同來源、不同儲存格式的健康資料互通與交換。透過整合龐大且多元的醫療數據，可進一步用於訓練 AI 模型，挖掘潛在的疾病關聯性，朝向「預防勝於治療」的醫療模式發展。現階段 FHIR 導入率約為 19%，其餘 81% 仍處於評估中或尚無明確需求；在個資保護方面，約有 50% 已建立相關個人資料保護規範。
3. 人才供需現況與未來需求
- 供給不足： 74% 業者表示供給不足、22% 認為均衡、4% 認為充裕。
- 未來新增需求：每年平均新增需求 702–776 人
4. 欠缺職務之人才（質性）
- 主要欠缺職務：共 13 項職務，包含研發工程師、通訊系統工程師、生物科技研發人員、軟（韌）體設計、網路管理、品管/品保、法務/智財、行銷企劃、業務、產品企劃開發、醫事檢驗、臨床試驗/研究等。
- 缺工原因：以「缺乏具相關學經歷或技能之人才供給」為主，其次為「在職人員易被挖角」，以及「薪資不具誘因」。
- 學歷與背景：多需大專以上；「醫事檢驗人員」需碩士以上；科系橫跨軟體開發、電機電子、資料庫網路、資訊技術、系統設計、統計、生技、生命科學、生醫工程、醫學等，並需要行銷背景。
- 招募難易度：除了通訊工程師、生物科技研發人員、產品企劃開發人員屬於普通程度，多數職務招募偏困難；另有 19% 企業已聘僱外籍專業人才，並提及延攬國際人才的困難因素。
金融科技人才
1. 產業範疇
- 金管會為掌握金融產業金融科技人力配置，將金融科技人才納入調查；範圍涵蓋 銀行業、證券業、投信投顧業、期貨業、保險業等五大金融產業。
2. 產業趨勢
- 資安與個資保護成為金融業數位化的共同底線：隨著網路詐騙與資安事件頻傳，各金融子產業全面強化資安治理，從資安長（CISO）設置、資安演練、DDoS 防護，到個資保護規範建立，資安已從 IT 議題升級為經營核心。
- 開放銀行與 API 生態系推動跨業合作：銀行業透過開放 API 與第三方服務提供者（TSP）合作，在消費者同意前提下促進資料共享，帶動純網銀、跨業金融服務與創新商業模式發展。
- AI 與大數據加速金融服務數位轉型：人工智慧、區塊鏈與大數據分析已成為金融科技核心技術，廣泛應用於風險評估、詐欺偵測、投資決策與客戶服務，提升營運效率並創造差異化服務。
- 線上化與即時化金融服務成為主流：從電子支付、線上開戶、線上理賠到數位投資平台，各子產業持續將關鍵服務全面上線，因應行動金融與新世代用戶的即時、便利需求。
3. 人才供需現況與未來需求
- 銀行業：平均每年新增需求 508–794 人，整體供需平衡。
- 證券業：平均每年需求 19–26 人，供需平衡。
- 投信投顧業：平均每年需求 1–17 人，供需平衡。
- 期貨業：平均每年新增需求 9–13 人，供需平衡。
- 保險業：平均每年新增需求 101–122 人，無明顯缺口。
4. 欠缺職務之人才
- 主要欠缺職務：共 3 項，包含。保險業之系統設計人員、數據分析人員、商品設計人員等。
- 缺工原因：包含「新興職務需求」、「在職人員技能或素質不符」，「在職人員易被挖角」，其中系統設計人員、數據分析人員尚包括「薪資不具誘因」。
- 學歷與背景：多需大專以上；科系背景要求「電腦運用」、「資訊技術」以及「其他資訊通訊科技」
- 工作經歷：系統設計人員5年以上，數據分析人員為2-5年，商品設計人員2年以下。
- 招募難易度：除了商品設計人員普通之外，其餘職缺招募困難。
高薪產業為何找不到人？台灣缺工的原因
- 缺工本質為高階專業人才不足，而非整體勞動力短缺：各產業普遍欠缺具備 2–5 年以上實務經驗、甚至 5 年以上年資的即戰力人才，多數關鍵職務難以由新進人力在短期內補足，顯示缺口集中於高技術密集與高附加價值職能。
- 人才需求高度集中於跨域整合型職務：缺工職務多結合工程、軟體、人工智慧、資料分析與產業知識，反映產業升級後，對「單一技術專精」的需求已轉向「多專業整合能力」。
- 新興技術擴張速度快於人才培育速度：AI、智慧製造、數位醫療與車用電子等應用快速成長，使企業人力需求呈跳躍式增加，但人才培養需長時間學習與實務累積，供給端難以即時回應。
- 缺工職務多屬短期內難以被自動化或 AI 取代的角色：真正出現人力缺口的，多為系統架構設計、跨部門整合、模型與策略制定等高附加價值職能，而非例行性或操作型工作。
- 海外攬才成為補足缺口的重要但受限途徑：多數產業已仰賴國際人才填補關鍵技術缺口，但同時面臨薪資競爭、制度與生活條件等限制，顯示本地人才供給結構與產業需求存在長期錯位。
- 缺工現象反映產業快速升級的結構性結果：整體而言，這些缺工並非景氣循環造成的短期問題，而是高附加價值產業在數位化、智慧化與 AI 化過程中，人力結構尚未完全調整所致。
面對結構性缺工，求職者可以採取哪些行動？
新鮮人（0–1 年）
- 優先選擇「技術密集、成長快」的產業與部門：新鮮人可考慮優先進入 IC 設計、智慧製造、AI 應用、數位醫療等高成長領域，累積未來具市場性的核心技能。
- 建立可被驗證的實務能力，而非僅止於學歷背景：透過專題、實習、開源專案或資料分析作品集，補足企業最在意的「實務落差」，提高錄取率。
- 避免過早鎖定單一職稱，重視技能遷移性：初期職涯應以學習與技能可轉移性為優先，而非過度聚焦於特定職稱或短期薪資差異。
工作 3 年以下（1–3 年）
- 主動補齊產業主流工具與技術缺口：檢視自身技能是否對齊產業需求，例如 AI 工程、資料處理、系統整合、資安或自動化相關能力，避免停留在企業內部的專屬流程技能。
- 爭取參與跨部門或跨專案機會：結構性缺工最青睞具整合能力的人才，此階段應刻意累積「跨領域協作經驗」，而非僅深耕單一功能。
- 開始建立清楚的專業定位：從「什麼都會一點」轉向「有一項明確強項」，讓市場能快速理解自身價值。
工作 3–5 年
- 從執行者轉向「系統與架構思維」：此階段是由中階走向高階的關鍵期，應從單點任務，轉為理解整體流程、系統架構與決策邏輯，提升不可取代性。
- 選擇能放大經驗價值的平台或角色：若現職無法提供更高層次的整合與決策經驗，應審慎評估轉職或橫向發展，避免職涯停滯。
- 開始評估國際化或跨產業機會：多數高階缺工職務與國際市場高度連動，提前培養英文能力、國際專案經驗，有助於未來選擇彈性。
工作 5 年以上
- 明確定位為「關鍵技術或整合型人才」：產業真正缺乏的是能整合技術、團隊與商業決策的角色，應清楚界定自身在組織中的不可替代價值。
- 強化決策、管理與跨部門溝通能力：此階段競爭不再只來自技術，而是來自是否能承擔更大責任與影響範圍。
- 將經驗轉化為長期職涯資產：包含培養產業人脈、建立個人專業品牌、參與策略型專案或顧問角色，提升職涯的長期穩定性與選擇權。
結語：當 AI 成為工具，真正拉開差距的是軟實力
除了技術技能之外，未來職場競爭的關鍵，將愈來愈取決於「軟實力」與「領域知識（domain know-how）」的深度。當 AI 工具已能大幅降低技術實作門檻，協助我們快速將想法轉化為模型、程式或分析結果時，真正拉開差距的，不再只是「能不能做出來」，而是「知道該做什麼、為何而做」。
Domain know-how 能讓個人從純執行角色，進一步貼近商業與決策核心。具備產業背景與情境理解的人，才能判斷哪些問題值得被解決、哪些指標具有決策意義，以及分析結果該如何轉化為可行的行動方案。在 AI 成為通用工具的情況下，懂產業、懂市場、懂使用情境的人，反而更具不可取代性。
在此基礎上，以下能力將持續成為職場中的關鍵競爭力：
- AI 與大數據能力：能理解 AI 與資料分析的基本原理與應用限制，而非僅停留在工具操作層級，確保技術能真正服務於業務目標。
- 分析性思維：能將模糊問題拆解為可分析的結構，辨識因果關係與關鍵假設，避免落入「有數據但沒有洞察」的陷阱。
- 創意思維：在既有框架之外重新定義問題，結合技術與情境，提出非線性、具突破性的解決方案。
- 韌性、彈性與適應力：在高度不確定與快速變動的環境中，能持續調整方向、修正假設並承受試錯成本。
- 科技素養：理解科技趨勢對產業與工作流程的影響，使個人能持續學習並與新工具共存。
同時，隨著 AI 技術快速進入組織與日常決策流程，人本導向的能力將不但不會被削弱，反而更加重要，包括：
- 領導力與社會影響力：在跨部門與跨專業環境中凝聚共識，推動變革落地。
- 好奇心與終身學習：持續對問題保持開放態度，避免專業僵化。
- 系統思維：能從整體角度理解組織、產品與使用者之間的相互影響，避免局部最佳化。
- 人才管理：在高度專業化的團隊中，發揮協作與分工的最大效益。
- 動機與自我覺察：理解自身價值、限制與動機來源，做出更成熟且穩定的職涯與決策選擇。
從長期來看，AI 的最終目的仍是服務人類需求。具備觀察力、自我覺察與好奇心的人，才能洞察尚未被滿足的使用者痛點，進而驅動產品與服務的顛覆式創新。技術決定「能做到什麼」，而人本能力決定「應該做到什麼」，這正是未來職場競爭的關鍵分水嶺。
