Presentamos Deel 全球就業實驗室

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眾所周知，工作世界在過去十年中發生了變化，在過去三年中變化更大。不僅因為新冠疫情，還因為訊息應用程式和專案管理工具改變了我們的協作方式。現在，無論電腦位於何處，都可以有效運作。對於科技工作者來說尤其如此，因為他們只需要一台筆記型電腦和網路連線。新的工作觀使公司能夠從更廣泛的全球人才庫中進行招聘，並為工人提供更多的國際工作機會。

在迪爾，我們接受這種新觀點。我們幫助公司隨時隨地僱用任何人，簡化合規性、入職和全球薪資管理。在過去的三年裡，我們幫助了10,000 家客戶，也增加了來自100 多個國家的數十萬名員工和自由工作者。

我們已經擁有這種新工作方式的技術基礎設施，但缺乏支持人才需求的政治基礎設施。

為了說明這一點：Deel 為其客戶提供使用Deel 授權實體在其他國家僱用和支付人才的能力。這種模式稱為雇主記錄（EOR），與美國的PEO（專業雇主組織）模式非常相似。然而，與PEO 不同的是，EOR 不會向Deel 客戶授予共同雇主身分。因此，EOR 員工被剝奪了一些福利（例如相對於股票選擇權的稅收優惠）以及客戶公司為其傳統員工提供的福利（例如補充退休金計劃）。對於自營職業者也是如此（傳統職業除外，例如醫生和律師）：他們被剝奪了為傳統僱員保留的福利，並且往往不被第三方（例如銀行）認可，因此他們無法獲得抵押貸款和其他特權。

工人和公司對靈活性日益增長的需求在 冰島行動數據 全球就業政策方面遇到了重大障礙。迄今為止，這場爭論主要是軼事，並沒有受到全球數據的指導。

這就是Deel 資料的用武之地。由於迪爾對當今的工作世界有著豐富的了解，因此他具有獨特的優勢來幫助其他機構採用這種新的工作模式。利用Deel 數據和其他就業數據，除了機器學習之外，Deel 的研究領域還可以了解那些需要新就業範式的人，以評估如何最好地支持他們。該實驗室旨在開發由人工智慧驅動的合規技術，並為有關全球工人（包括EOR 員工和自由工作者）權利的政治討論做出貢獻。它將探索擴大醫療、工人保險、薪資和稅收等傳統員工福利範圍的方法。

具體來說，該實驗室將負責兩項關鍵措施：

人工智慧驅動的合規技術：開發基於人工智慧的演算法，以識別多個司法管轄區的工人錯誤分類，首先是加拿大、美國、英國、法國、菲律賓、印度和奈及利亞。這些演算法模型將整合地方勞動立法和判例，幫助企業更好地評估當前全球勞動標準下的情況。
指導數據驅動的政策行動：分析來自Deel 和其他組織的數據集，以確定哪些工人群體需要新的工作模式並提出政策建議。例如，為自由工作者提供更多傳統上為員工保留的福利（例如病假、帶薪休假和股票選擇權）需要更多的學術分析，並提供支持具體政策建議的數據。



迪爾全球就業實驗室將連接來自學術界和工業界的廣泛專家網絡，貢獻他們的知識和經驗。我們任命前歐盟官員、皇后學院和康奈爾大學法學教授塞繆爾•達漢(Samuel Dahan)來領導該倡議。達漢教授正在招募組織為實驗室工作做出貢獻。到目前為止，團隊成員包括Jeremias Prassle教授（牛津大學教授）、Duncan Fairgrieve教授（巴黎九大國王律師事務所）、Laura Becking（奧瑞克全球就業合夥人）、Aymeric de Moncuit（Mayer歐盟監管合夥人） Brown）、David Restrepo Amariles 教授（巴黎高等商學院教授）；Samuel Solomon 和Jingyi Cui（耶魯大學博士研究生）和院長Alejandro Chetman（布宜諾斯艾利斯托庫托迪特拉大學院長） 。

迪爾全球就業實驗室旨在利用技術和數據為全球工人權利的政策辯論做出有意義的貢獻。透過此連結了解更多或詢問加入實驗室的可能性。