裕隆日產提供差異化服務|數位時代 BusinessNext

當車主開著愛車到保修廠去維修時，才剛駛進入口，門口的接待員已隨侍在側，並且不待車主開口，所有的相關資料包括車主身份、車牌、車身號、保險證號以及上次維修紀錄，都已經呈現在保修廠終端電腦上。
不用吃驚，這種場景已經不是未來式，隨著科技的進步，保修廠已不復傳統修車黑手的模樣，而是高科技的結晶。裕隆日產汽車自二○○五年六月起，正式在台中的裕唐保修廠引進全球首例的RFID(Radio Frequency Identification，無線射頻辨識)保修動態管理系統，讓車主從進廠維修到出廠，都能隨時藉由休息室內的大型監視器來掌控每一個工作環節與時間，讓車主不用再枯等。

動態管理更有競爭力

「服務，是未來車廠決戰的重點，誰的服務好，誰就能主導汽車市場，」裕隆日產汽車公司副總經理蔡文榮指出，汽車服務和RFID結合，就是一種差異化的服務。資訊中心經理詹麗虹則表示，裕隆日產公司的RFID售後發展策略，是希望能藉由RFID對客戶做資料辨別的動作，然後再從服務、管理與品情等三方面著手。
在服務面上，裕隆日產的保修廠能透過每輛車子RFID所記錄的內容，提供車主客製化的服務；再者於管理面上，保修廠能利用維修動態管制來妥善運用既有人力，提升人員工作效率；另一方面，保修廠也能透過RFID了解該車輛的產品零件使用情況以利後續追蹤，而且這些資料都與裕隆日產總部連線，資料隨時更新。
目前裕隆日產規劃的RFID應用計畫分為兩個階段：第一階段是試用於經銷商服務廠的應用，第二階段則是真正導入汽車製造流程當中，包含引擎試車、引擎庫存、車裝成車管理以及集保／托運管理作業。在第一階段中，裕隆日產正逐步在全台直營保修廠導入RFID保修服務應用，以台中裕唐維修中心為例，自二○○五年六月開始啟用至今，已有超過一百七十輛車子加入系統。裕隆日產最近推出的新車，也會在徵得車主同意後，於出廠時就加裝RFID標籤，目前已有三千輛裝有RFID標籤的新車在路上奔馳，數量累積進展相當快速。
這套結合了ＩＢＭ中介軟體與工研院研發的RFID標籤與讀取設備的系統，最大的價值就在於能對車主提供最個人化的服務，以便與其他車廠進行差異化區別。事實上，整個計畫所耗用的成本驚人，RFID標籤成本一片約一百三十元，一台讀取器成本也要三至四萬元，整個算起來，一個保修廠的RFID系統建置成本將超過一百萬新台幣。為了這一套全球首創的RFID保修服務，裕隆日產公司預計要投入三百萬美元。投注了這麼大的資本，車主卻不用負擔任何費用，就可以享有連國外都沒有的科技體驗，道理何在？

巨額投資從後續服務回收

裕隆日產的目標是放在汽車出廠後的十年計畫，目的是不讓裕隆日產的獲利在賣出汽車當時告終，而是要陪著汽車走到生命的盡頭，汽車使用多久，裕隆日產的服務就有多久，當然從中獲利的可能時間也就跟著延長。
詹麗虹就表示，「裕隆日產的目標是希望能隨著汽車生命周期而提供無限時服務，這才是重點。」假設汽車使用年限以十年來計算，平均每位車主每年的保養維護費用為五千元，而裕隆日產一年賣出將近八萬輛新車，十年至少就有四十億元的龐大保修市場。因此裕隆日產的當務之急，就是找到與車主保持密切連繫的方法。而透過RFID系統與車主資料相連接，提升保修廠的服務滿意度，就是車主回流的最好保證。
詹麗虹表示，RFID系統所帶來的，除了為裕隆日產降低管銷成本、有效管理維修技師工作效能，同時增加存貨周轉率並及時資訊共享等有形效益之外，還包含提升顧客滿意、強化風險管控、精耕品牌形象，進而與顧客形成共同體的無形效益，面子與裡子皆得，何樂而不為！

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。