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2025-11-19 11:02 4,658次浏览閱讀提示 入職時以為是做普通銷售，卻因公司涉嫌詐騙成為「從犯」；面試時宣稱「低門檻高回報」，實則暗藏違法陷阱……一些企業以高薪崗位誘騙求職者「入局」，導致勞動者在不知情或「半推半就」的情況下陷入「公司犯法，員工擔責」泥潭。專業人士建議，求職者增強法律意識，掌握「避坑」指南，識別「高危崗位」。 「公司被查，自己竟成了「從犯」。」不久前，小夏就職僅1個月的公司，因為涉嫌欺詐消費者，被有關部門「一鍋端」。作為前員工，她也因涉嫌詐騙罪被判緩刑，留下案底。 入職時以為只是做普通銷售，卻因公司涉嫌詐騙成為「從犯」；面試時宣稱「低門檻高回報」，實則暗藏違法陷阱……小夏的遭遇並非個例。一些企業以高薪崗位誘騙求職者參與非法業務，導致勞動者在不知情或「半推半就」的情況下陷入「公司犯法，員工擔責」泥潭。 「不知情」就能免責嗎？員工是否擔責的判罰關鍵是什麼？求職者該如何「避坑」？記者對此進行了採訪。 公司被查，員工成「從犯」 2024年7月，小夏線上接觸到了一家主營國學業務的公司，面試兩次後，被錄用。工作內容聽上去與違法犯罪毫不沾邊——線上給客戶答疑，根據對方膚質推薦護膚品。 記者採訪獲悉，打著國學幌子，利用人們對健康、外貌的重視心理，推銷保健品、化妝品，是這類公司的常見套路。 僅僅在公司工作了1個月，小夏就感覺到「不對勁」——每周開會時，組長會對業績墊底的員工大加批評，還要求大家集體喊口號。入職1個月，她就提出了離職。 然而，半年後，小夏卻收到了公安機關的電話，稱她涉嫌詐騙罪，需要立刻到案自首。第一次接到電話，小夏還以為是騙子，本打算置之不理。直到眾多前同事也表示收到了類似通知，她才意識到事情的嚴重。 到案後，小夏得知，她此前向客戶推薦的「一對一配比」的高端護膚品，其實是偽劣產品。老闆甚至還成立了空頭公司，用來轉移資金。 作為新員工，小夏在第1個月拿到了約3500元工資，業績倒數。法院考慮其較低的「涉案金額」，屬於「從犯」，最終判決「緩刑」。 小夏的遭遇在社交媒體引發共鳴。從事保健品銷售、教育培訓等職業的勞動者，也現身說法，訴說自己身為普通員工，因不慎加入涉嫌犯罪的公司，結果面臨刑罰的遭遇。 記者採訪發現，這些「踩坑」的勞動者以剛畢業不久的大學生居多，有的甚至還是在校大學生，往往被低門檻、高薪資的虛假招聘廣告吸引，主動聯繫「入局」。 此前，在河南省滑縣人民法院審結的多起網絡詐騙案中，有多名剛畢業大學生及在校大學生因為「高薪兼職」，淪為詐騙團夥「幫兇」被判刑。 是否有直接責任是判罰關鍵 重慶市人大代表、合眾律師事務所首席合伙人魯磊表示，常能在法庭上聽到法官、檢察官這樣提問嫌疑人：你怎麼可能不知道公司的業務有問題？ 魯磊坦言，在一些新產業、新領域，企業的經營、盈利模式變化很快，一些經營手段確實具有迷惑性、隱蔽性，導致勞動者無法識別其中隱藏的違法犯罪風險。 不過，勞動者對公司的違法犯罪行為是否知情，在很多時候並不對案件判罰起決定性作用。 「由於一般員工都會或多或少地參與公司運營，因此區分是否有直接責任是認定是否有罪的關鍵。」北京德恆重慶律師事務所律師李建分析說，公司犯法，員工是否會被牽連，取決於多種因素，包括員工在違法行為中的角色、知情程度、參與程度以及是否履行了相應的義務。一般而言，職位越高、入職時間越久，對犯罪活動提供的幫助越大，量刑就會相對更重。 多位受訪者都提到，建議加強對人力資源市場的監管與整治。 記者注意到，7月，人力資源和社會保障部面向社會公開徵集人力資源服務領域涉嫌違法違規行為線索。其中就包括發布虛假招聘信息侵害求職者權益，誘騙求職者從事電信詐騙、網絡賭博等違法犯罪活動等內容。 「一些勞務中介的「遊擊戰」策略極具迷惑性，他們往往短期租賃辦公室，收取費用後立即註銷營業執照。」重慶市渝中區市場監管局紀委副書記張載榮坦言，「等我們接到投訴上門，往往只剩空殼公司。」 司法實踐中，勞動者一旦被追究刑責，也就意味著留下了案底。 魯磊表示，為了讓輕罪人員經過社會矯正後，以「乾淨的檔案」重新回到社會，重新走上崗位，今年以來，全國多地開始試點成人輕罪封存制度——部分犯罪人在符合條件後，法院依職權或經申請，將其犯罪記錄封存。被封存後，本人可順利開具「無犯罪記錄證明」或沒有犯罪記錄記載的「信用代證」。這一制度或將幫助輕罪人員及親屬獲得人生「重啟」機會。 求職「避坑」指南，請收好 採訪中，重慶工商大學新聞文學院教授朱東給出了一份畢業生求職「避坑」指南。 他建議，畢業生在求職前對公司背景進行充分調查，查明企業涉訴記錄、股東資質等關鍵信息，特別要警惕資金盤推廣、跨境結算等「高危崗位」。同時，注意留存勞動合同、工作記錄、工資流水等證據，一旦發現公司業務異常，立即提出書面質疑，並保留證據。 此前，河南省安陽市中級人民法院曾發表文章《求職警示錄》，對不法公司的常見手段進行總結。 文中指出，這類企業首先會拋出「低門檻高薪」誘惑，以「無經驗要求」「輕鬆賺錢」「抓住時代紅利」等為噱頭。同時，偽裝正規公司，偽造營業執照，甚至籤訂「勞動合同」迷惑員工。接著，企業會誘導員工實施「溫水煮青蛙式」犯罪。比如，初期安排簡單工作，如客服、答疑崗位，隨後逐步誘導其參與詐騙環節，並運用提成激勵誘使勞動者深陷其中。 該中級人民法院同時提醒求職者，明知他人實施偽造身份、虛構效果等詐騙行為，仍提供幫助，即構成共同犯罪，「法律不會因「不懂法」或「被蒙蔽」而免除責任」。 李建進一步建議，求職者應增強法律意識，明確自身責任和義務，無論是求職前還是入職後，都要判斷公司業務是否合法合規，即使是單純提供技術支持的公司，也要留意其業務是否涉嫌違法。一旦發現公司涉嫌犯罪，應儘早辭職並向當地派出所反映情況，員工主動報案可以依法從輕或減輕處罰，犯罪較輕的可以免除處罰。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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