AI 革命不再只是科技業：從 Walmart 到 Robinhood，美企勞動現場全面改造中

Walmart 向 210 萬員工推 AI 培訓，調查顯示熟悉度與信心顯著提升，與全美多數民眾「怕多於期待」形成鮮明對比；同時，Robinhood 等新型金融平台也在用 AI 強化交易與產品，顯示企業 AI 應用正從科技公司擴散到零售與金融前線。

面對企業級 AI 投資加速，這場技術革命已悄悄走出雲端與實驗室，直接敲進零售與金融前線的日常工作。從全球最大民間雇主 Walmart(Walmart Inc., WMT) 對 210 萬名員工的大規模 AI 調查與培訓，到線上券商 Robinhood(Robinhood Markets, HOOD) 在交易產品上導入大量演算法與事件合約，美國職場正在被「人導、技輔」的新模式重塑，速度遠比多數勞工想像中更快。

Walmart 在今年 6 月首次向全球 2.1 百萬名員工發出關於 AI 的問卷，收到超過 170 萬份回覆，試圖了解這個高度多元的勞動族群，究竟如何感受 AI 進入工作現場的衝擊。結果顯示，只要給予足夠訓練，員工對 AI 的態度會明顯逆轉：Walmart 的辦公室員工中，有 77% 表示對 AI 改善工作充滿期待；在美國門市前線員工當中，更有 84% 對使用數位工具感到有信心，這些工具背後多半是 AI 系統在默默運作。

Walmart 人資主管、負責員工體驗與數位轉型的 Maren Waggoner 在 CNBC Workforce Executive Council 峰會上直言，關鍵並不在於 AI 本身，而在於公司是否「真的把工具與訓練丟給員工」。過去 13 個月，Walmart 與 Google(Google LLC, GOOGL) 與 OpenAI 展開合作，為員工提供免費的 AI 學習與認證課程。參與 OpenAI 培訓的員工，自評使用 AI 的信心平均提升 27%，這個數字也成為 Walmart 用來說服內部管理階層加大投資的強力證據。

這樣的結果，與全美一般民眾明顯不同調。根據 2026 年 8 月 Pew Research Center 的民調，約 52% 的美國成年人對 AI 是「擔憂比期待多」。Walmart 的數據卻顯示，只要先讓員工摸過 AI、理解具體應用，恐懼感會大幅降低。Waggoner 強調，Walmart 的轉型主軸一以貫之，就是「people-led, tech-powered」——由人主導、用科技加值，而不是讓科技取代人。

在實際場景上，Walmart 的 AI 應用已從總部擴散到倉儲與門市現場。以履約中心為例，公司透過 AI 與機器人來自動化處理部分重複且耗體力的流程，但目標並不是裁員，而是減少人力在重物搬運、盤點等高強度體力工作上的比重，轉而創造更多「品質保證」與例外處理的職務。Waggoner 透露，德州達拉斯的創新實驗室中，原本由人力負責的繁重作業，改由自動化系統處理後，反而新生出更多負責監督、判斷與優化流程的工作角色。

更有趣的是，在最接近客戶的收銀台，AI 並沒有取代人，反而強化人的角色。Waggoner 表示，Walmart 的研究顯示，多數客戶仍偏好「有人」收銀的互動感受，因此公司選擇把 AI 用在解決客戶問題與提升營運效率，而不是把所有收銀台改成完全自助。她分享一名墨西哥門市店長的故事：這位店長自行打造一個 AI agent，專門分析各種營運報表，針對生鮮品項提出補貨與促銷建議。結果店長不但沒有被系統取代，反而透過這套工具把生鮮營收「衝到新高」，成為內部案例。

與此同時，金融科技領域也在上演另一種版本的 AI 職場革命。線上券商 Robinhood 最新公布的第三季財報顯示，雖然整體獲利略低於市場期待，每股盈餘 51 美分、低於分析師預期的 56 美分，但交易型收入年增 19% 至 8.67 億美元，其中「事件合約」與選擇權交易，是最重要的成長動能。事件合約收入暴增逾 500%，選擇權收入年增 31% 至 3.99 億美元，股票交易收入則大增 41% 至 1.21 億美元。

這種高度結構化、資料密集的交易產品，本質上極度依賴演算法與風險模型。Robinhood 財務長 Shiv Verma 向 CNBC 表示，儘管加密貨幣現貨交易低迷，平台上的「事件合約」反而成為投資人表達對加密市場看法的新管道。這背後意味著，AI 與量化模型不但改變了交易行為，也改變了金融從業人員的工作內容：更多精力投向產品設計、風險控制與系統監管，而非單純靠人力撮合買賣。

若把 Walmart 與 Robinhood 放在同一張版圖來看，可以看到 AI 在勞動市場中的兩條主軸：一條是像 Walmart 這樣的大型傳統企業，透過大規模員工培訓與內部創新，把 AI 灌入日常作業與決策流程；另一條則是像 Robinhood 這類原生數位平台，以 AI 為核心打造新型金融商品，進一步推升用戶參與度與平台黏著度。兩者的共同點，是都不再把 AI 視為僅限工程師或資料科學家的專業工具，而是所有員工都必須學會操作的「工作語言」。

當然，反對聲音並未消失。Pew 的民調持續提醒，過半美國人仍擔心 AI 會侵蝕就業機會、擴大監控與偏見風險。企業內部也存在疑慮：如果訓練不足，AI 工具可能只是增加員工壓力、讓管理層把更多責任下放到基層。Walmart 的案例目前顯示，透過免費課程與明確的價值框架，可以部分抵消這些擔憂，但能否長期維持、避免「AI 累積壓力」成為新職業病，仍有待觀察。

展望未來，AI 在職場的戰場將不再只是工程部門，而是全面滲透到零售店長、倉儲主管、金融產品經理甚至前線銷售。此外，勞工與企業之間也會出現新的談判議題：員工是否能要求 AI 技能培訓作為基本權利？企業是否必須為 AI 使用所帶來的決策風險承擔更大責任？在 Walmart 的「人導技輔」模式和 Robinhood 的「數據驅動金融」實驗持續推進之際，這些問題將決定 AI 職場革命究竟會成為新一波生產力紅利，還是另一場不平等的加速器。

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