打破慣例!蘋果宣布將不再公布新iPhone首週銷售量數據
打破慣例!蘋果宣布將不再公布新iPhone首週銷售量數據
2016.09.09 | 科技

看來蘋果發布會結束後,分析師們給出的預測也許會一語成讖。因為連蘋果公司自己也打破了一個重要的傳統慣例:不再公開新款iPhone發布後的首周銷量數據。

非商業用 Apple TonyV3112 Shutterstock1.com
圖/ ShutterStock

這家全球最知名的智慧手機製造商在此之前通常會在新品正式發售後的首周週末與公眾分享自己的手機預購量。但本週四,蘋果公司卻在一次聲明中表示自己將不再公佈這一數字,其給出的解釋有點意味深長:

「現在已經到了在第一個iPhone訂單到來之前我們也能大體估算銷量的時候了。我們都知道iPhone7將會銷售一空。」

很顯然,蘋果決定隱瞞這個對於投資者,甚至是消費者來說十分重要的數據。從投資者角度來看,首週銷量是其判斷新iPhone是否能夠取得市場成功的關鍵性指標;從消費者角度來說,這個數據更像是一種風向,心理上引發的「從眾效應」會讓他們改變自己的購買意向。顯然,蘋果的這個舉動已經向我們說明了一些事實。

蘋果曾經強調,「初始銷量將完全由供應量決定,而非需求量」。因此,這個認知讓公司認為我們平時看重的「首週iPhone銷量」對投資者及客戶來說不再是一個具有代表性的衡量指標。據CNBC報導,iPhone7與iPhone7 Plus將在本週五就開始接受預訂,而蘋果與零售商店們將於9月16日開始正式發售新品。

iPhone7銷量「前途未卜」,公司並非首次隱藏數據

在發布會之前,為了避免假期銷量的同比下降,這家全球最具價值的科技公司將賭注都押在了自己的全新系列產品上面,包括那款價值159美元的藍牙耳機AirPods以及369美元的防水版Apple Watch2。

我們都已經知道,週四凌晨公開的新iPhone在設計上採用了立體揚聲器、可以光學變焦的新鏡頭(Plus有雙鏡頭)以及更加高效的處理器;在遊戲成像效果、續航能力等方面也有顯著提升。此外,你還有「高級黑」這個新顏色可以選擇。不過分析師們表示這些都不是提升用戶購買慾望的主要原因,並紛紛調低了iPhone7的銷售預期。

其實,這已經是蘋果近年來第二次在產品銷量數據方面作出戰略轉變。早在2014年Apple Watch首次發布後,公司就聲稱因某些競爭性因素自己不會公開該設備的一些銷售數據。

比如在蘋果財報中,Watch的銷量被歸類到「其他硬體」(囊括了耳機、音樂播放器、機上盒)中,而「銷量如何」以及「到底是成長還是下滑」,外界根本無法看出。

然而,雖然蘋果不會公佈iPhone首周銷量,但目前沒有任何跡象表明公司未來不會將iPhone銷量寫進自己的季度財報裡。蘋果公司在該聲明中也表示,自己不會修改此前對截止9月份蘋果新品銷售額的預測數據。

公司曾在今年7月26日的第三財季收益報告中預測,第四季營收將從455億增至475億美元。此外報告中也顯示,蘋果2015年第四財季iPhone總銷量超過4800萬支,銷售額高達515億美元。但今年能否力壓去年,就要取決於iPhone7的銷售情況了。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Apple
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

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。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

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。

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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。
圖/ 數位時代

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。

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