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前摩根大通COO無償出任社會安全署顧問 加速推動數位轉型

🕒 2026/08/29 13:45 🏢 全球財經情報 ⏱️ 閱讀約 9 分鐘 (3,038 字) 👁️ 1 次瀏覽
前摩根大通COO無償出任社會安全署顧問 加速推動數位轉型
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美國社會安全署(Social Security Administration, SSA)延攬一位華爾街資深老將,協助重塑這個幾乎觸及每一位美國人財務生活的政府機構,而且他並不支領政府薪水。

根據CNBC報導,前摩根大通(JPMorgan Chase)營運長Matt Zames已加入社會安全署,擔任無給職顧問,協助局長Frank Bisignano推動該機構的現代化工程。

Zames與Bisignano早有淵源。兩人過去曾在摩根大通共事,Zames當年因協助該行處理60億美元的「倫敦鯨」交易虧損事件而聲名大噪,之後擔任約五年營運長,負責科技與成本削減專案,最終於2017年離開摩根大通。

如今,他將把這些經驗帶進這個肩負為數千萬退休勞工、身心障礙者、遺屬及其家屬發放福利的機構。

不過,Zames具體將進行哪些變革,目前仍不明朗。社會安全署尚未公開說明他超越現代化事務之外的工作職責。據CNBC報導,身為「特別政府員工」,Zames最多可服務130天,但由於他並非全職工作,這些天數可分散在更長的時間內。

然而,他的到來正值該機構一項早已啟動的轉型工程進行到一半。

社會安全署正轉型為「數位優先」機構

如同Moneywise先前所報導,社會安全署一直在精簡人力,同時更加倚重科技與自動化來處理其�大的業務量。

根據國會研究服務處(Congressional Research Service)的數據,該機構在2025年1月擁有57,384名員工。到了2026年2月,這個數字已降至49,683人——短短一年多時間內減少超過7,700名員工。

這波縮編與一項積極的現代化計畫同步進行。Bisignano去年在國會作證時表示,社會安全署計劃透過「工作量自動化、資訊科技改善以及加速人工智慧投資」來提升生產力,同時將社會安全署轉型為「數位優先組織」。

這為Zames可能聚焦的工作方向提供了一些線索。

Bisignano的策略強調將較簡易的互動從員工手中移轉到數位與自動化系統,讓人力得以處理更複雜的案件。社會安全署已擴大其「my Social Security」入口網站,升級全美超過1,200個地區辦公室的電話科技,並增加更多自助服務與回撥選項。

該機構也開始將更多身心障礙申請流程搬上網路。今年7月,該機構宣布推出新的數位工具,讓申請人能線上追�理賠進度、接收更多電子通知並上傳文件。

更多AI與自動化應用可期

人工智慧也可望扮演更重要的角色。社會安全署監察長報告指出,該機構已開發出超過30項潛在的AI應用案例,包括旨在提升員工生產力、計畫完整性與安全性的工具。自動化發展勢必將持續推進。

該機構2027會計年度的擬議預算中,呼�持續發展「數位優先」機構,包括將其全國800專線系統與客戶關係管理科技整合,並進一步改善線上與電話服務。

這項策略似乎已產生若干可量化成效。全國電話專線的平均等候時間已大幅下降,而線上交易量與使用my Social Security的美國人人數則持續攀升。根據該機構數據,目前已有超過1.04億人建立帳戶。

不過,這項轉變也伴隨風險。社會安全署本身的監察長已警告,該機構必須在數位雄心與充足人力配置、資訊安全及保護其所持有的龐大敏感個資之間取得平衡。這位監察單位將改善服務交付與現代化老舊資訊系統同列為社會安全署的重大管理挑戰。

因此,對依賴社會安全福利的美國人而言,Zames的到來可能加速一項正在改變他們與該機構互動方式的轉變:例行性人工作業減少,更多服務透過科技遞送。

隨著該機構精簡人力、升級科技並將更多服務搬上網路,美國民眾可能需要適應一種不同的方式來管理他們最重要的退休福利之一。雖然你無法掌控社會安全署接下來會有哪些變革,但你可以採取行動,讓退休財務的其他面向更容易管理,並確保你的規劃不單獨依賴社會安全福利。

讓退休規劃進入自動�駛模式

社會安全署的現代化推動反映了更廣泛的�勢——運用科技處理過去需要更多人工作業的財務任務。同樣的做法也能延伸到個人的退休規劃,特別是在讓長期投資進入自動化管理方面。

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Key Takeaways 核心脈絡提煉

AI 即時量化萃取
  • 前摩根大通營運長Matt Zames以無給職「特別政府員工」身分加入社會安全署,協助局長Bisignano推動現代化改革
  • 社會安全署員工人數從2025年1月的57,384人縮減至2026年2月的49,683人,同時擴大AI與自動化應用,朝「數位優先」方向轉型
  • 全國電話專線平均等候時間大幅下降,線上交易量與「my Social Security」帳戶數持續攀升,已突破1.04億人註冊
8/10
AI 數據引證評估
消息來源可信度
引用CNBC、社會安全署官方公告、國會研究服務處數據及監察長報告等多重來源,可信度高

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