停車位挑戰大,共享汽車Zipcar大台北會員成長速率快,但營運成本也最高
停車位挑戰大,共享汽車Zipcar大台北會員成長速率快,但營運成本也最高

雖然共享汽車Zipcar在商業模式上,似乎不像Uber有這麼大的體制衝撞,但這不代表Zipcar就不會遇到法規層面的問題。

美國起家的共享汽車業者Zipcar足跡遍布全球500個城市,而台北則是他們進入亞太區的第一站。在去(2017)年6月正式登台時,Zipcar曾經引起市場高度關注,但在經過一年多實際營運後的今天,進展看來似乎有些不如預期,面臨了業務擴張的難題。

會員成長速度最快,但成本也最高

根據台灣Zipcar(安維斯汽車租賃)董事長彭仕邦的說法,Zipcar目前在大台北地區的會員數約1000多人,人數雖然不是Zipcar全球最多,卻是成長速率最快的。即便需求端的反應正面,他們卻也還是遭遇到業務擴張難題,其中最大關鍵在於停車位。

zipcar彭仕邦
台灣Zipcar(安維斯汽車租賃)董事長彭仕邦表示,買車對他們來說不是難事,但停車位則是挑戰。
圖/ 何佩珊/攝

彭仕邦表示,買車對Zipcar來說不是什麼大問題,但取得停車位是。他表示在台灣現行法規規範下,目前他們沒有辦法使用公有停車場的車位,只能向私有停車場承租。這導致Zipcar在大台北地區創造全球會員成長速率第一表現的同時,也成為Zipcar全球營運成本最高的據點。

停車位的高成本負擔,解釋了為什麼Zipcar在經過一年多營運後,如今在大台北地區可以提供的車輛數和車位數還只在五、六十個左右,數量相當有限。進而也就不難想像為什麼他們至今在大台北地區還是只能採取甲地租、甲地還,而不能提供更便利的甲地租、乙地還,或是不限地點還車的模式。

爭取納入市政發展政策,強調有長期經營打算

面對上述難題,彭仕邦認為最完美的解決方案就是共享汽車能夠被納入市政發展政策的一部分。更具體地說,他們期待的是政府可以基於紓解城市交通問題等考量,將共享汽車視為市政發展解決方案的一環,進而就可能會推出相關市政配套。

如Zipcar全球營運總裁馬西默.莫沙理(Massimo Marsaili)曾表示,他們在比利時布魯塞爾可以做到讓Zipcar能夠停在街上的任一個停車位,就是因為和當地政府合作。

Zipcar全球總裁Massimo Marsili訪談
Zipcar全球營運總裁馬西默.莫沙理(Massimo Marsaili)表示,他們在比利時布魯塞爾可以做到讓Zipcar能夠停在街上的任一個停車位,就是因為和當地政府合作。
圖/ 賀大新/攝影

除此之外,彭仕邦指出,為共享汽車設立專屬停車位、提供停車場租金減免優惠,或是政府在行銷宣導上幫忙推一把等等,也都有助於解決Zipcar這類共享汽車服務遭遇到的推展難題。

但彭仕邦也直說,在台灣因為牽涉到停車位管理法的規範,所以不單純只是台北市和新北市政府有這方面的意願就可行。不過他也強調,Zipcar已經發展十多年,在不同城市遭遇過各種問題,很清楚有很多事情需要時間努力。所以即便目前發展遭遇到阻礙,他們也不會輕言放棄。「我們絕對有長期打算。」他說。

關鍵字: #共享經濟
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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