小米失寵？IDC報告：中國手機出貨量華為第一、小米大跌38%|數位時代 BusinessNext

根據全球市調機構IDC的中國手機出貨量報告，曾經穩坐中國手機龍頭的小米，今年第2季出貨量較去年同期大跌38%，從第1名落到第4名，而前3名則分別為華為、OPPO和Vivo。

圖說明
（圖說：小米近來在營收、銷量成長上遇到瓶頸。圖片來源：Jon Russell。）

##華為、OPPO和vivo大幅成長；小米、蘋果下滑

以「高性價比」打出名號的小米，搭上中國對智慧型手機需求強勁的熱潮，過去成功吸引大批「米粉」，更在2014年以460億美元成為當時估值最高的新創公司。不過隨著中國智慧型手機競爭越來越白熱化，小米的成長也遇到瓶頸。

根據《Fortune》報導，小米不僅在2015年未達到1億支智慧型手機的銷售目標，最終只售出7千萬支，營收成長也在2015年趨於平緩，僅增加5%到780億人民幣，少於1千億人民幣的營收目標。種種跡象似乎暗示小米聲勢已不如以往。

IDC報告指出，在中國市場，小米最新一季的出貨量從去年同期的1,710萬支，下跌38%到1,050萬支；不過小米引用其他研調機構的小米出貨量數據，如IHS為1,420萬支、Strategy Analytics為1,280萬支，反駁IDC。

此外，根據IDC報告，今年第2季在全球手機市場位居第2名的蘋果，其在中國的出貨量也下跌31.7%，從去年同期的1,260萬支掉到860萬支，而身為全球手機市場冠軍的三星，更沒擠進中國市場前5名。相較之下，華為、OPPO和vivo的出貨量大幅成長，較去年同期分別成長15.2%、124.1%和74.7%，光是前三名就囊括總出貨量47%。

##IDC：行銷、名人代言、實體通路合作是差異

IDC指出，華為和OPPO成功擊退小米，原因在於其砸下大筆行銷費用在線下廣告和名人代言，力推產品特色。例如，華為強打旗艦機P9配備萊卡鏡頭，OPPO則是主打快速充電。同時，華為和OPPO也透過和實體通路商合作，成功佔據中國第三到五線城市。

反觀小米，其主要銷售管道為線上通路，過去也大力吹捧「節省廣告費以壓低手機價格」的策略，依靠「米粉」在社群媒體上口碑行銷。不過，新競爭者也改變了遊戲規則，《Quartz》報導指出，現在中國街上已隨處可見小米的廣告。

Xiaomi used to highlight that it does not spend much on marketing, but I am starting to see more ads in Beijing. pic.twitter.com/VygDDhDMpM
— Tay Xiaohan (@TayXiaohan) July 19, 2016

市占率下降對小米而言無疑是一大警訊，《Fortune》報導指出，儘管小米也有推出路由器、空氣清淨機、淨水器等智慧家電產品，卻只占總營收5%。此外，儘管蘋果在中國市場的銷量也下滑，但毛利率卻較小米高。先以平價裝置打入市場，再從軟體、app和廣告獲利的小米，如果無法提升手機銷量，未來經營恐怕將更為艱辛。

代表圖來源：小米官網
資料來源：IDC、Bloomberg、Quartz、Business Insider

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金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。