財務長閃電出走!特斯拉面臨內憂外患夾擊
財務長閃電出走!特斯拉面臨內憂外患夾擊

特斯拉公布2018第四季財報,雖然達成連兩季的獲利成績,但是第四季的營收季減近一半,每股純益EPS 1.93 美元也低於分析師預期的 2.20 美元。Reuters專欄作家Antony Currie認為,美國市場對目前特斯拉主要獲利來源,平價車款Model 3的需求正在減弱,而這將是特斯拉執行長 Elon Musk要面臨的一大挑戰。

CFO關鍵時刻出走,Model 3將是未來關鍵

此外,週三(1/30)也傳出CFO Deepak Ahuja出走的消息,震驚華爾街股市。股市分析師Jim Collins在Forbes上撰文指出,去年九月特斯拉的首席會計師僅僅在到職一個月後求去,當時分析師就已經隱約對特斯拉的財務狀況感到疑慮。如今普遍被華爾街認為是業界老手的Ahuja,在特斯拉面臨公司營運的重要決策點上離開,更是啟人疑竇。

Tesla
Tesla目前有四大挑戰:削減成本、增產Model 3、補稅政策結束及債務危機。
圖/ shutterstock

目前特斯拉所遇到的主要挑戰有四個。第一個是在美國減少生產成本。特斯拉宣布2019年計劃將營業費用的成長率壓低在10%以內,這個月公司也宣布將裁員7%的正職員工,希望藉以壓低Model 3的成本。然而降低成本對品質管控也有不良影響,網路上已傳出有車主抱怨後車廂設計不良、以及電池續航力有瑕疵等消息。

第二個則是透過減產旗艦款 Model S 和 Model X 車型,並增加平價 Model 3 的產量。這個目標與上海新工廠的建設息息相關。Musk表示,加州Fremont工廠的 Model 3 產量預計將在今年年底達到每週 7,000 輛,上海廠每週3,000輛。特斯拉希望能在2019年第四季至2020年第二季之間,讓Model 3 年產量超過 50 萬輛。其中,上海廠的單位製造成本將會比加州廠要低上一半。若一切順利,Model 3預計將能順利打進中國、歐洲等海外市場。

稅收補助結束加上債務危機,如何壓低車價成難題

第三個是挑戰是今年美國聯邦電動汽車稅收抵免將會逐步結束。這項政策是美國政府為刺激電動車買氣而提供的7500美元的抵稅補助,隨著特斯拉於去年年中達成20萬輛的銷售量,未來補助額將每兩季減半,並在明年初以前結束。根據Reuters報導,汽車情報網站 Edmunds分析師 Jessica Caldwell 表示,聯邦抵稅補助結束後,一台特斯拉的售價將來到歷史新高。面對這樣的困境,她認為2019年特斯拉很難再做出具有創造力的前瞻性策略。

最後一個,同時也是各界緊密關注的債務危機。今年三月特斯拉有一筆9.2億美元的可轉換債券將要到期,雖然公司說手頭上有足夠現金可以支付,外界仍舊擔心銷售放緩及車價降低將會影響到特斯拉的現金流。

TESLA
對於2018年,執行長Elon Musk做了一個總結:「去年絕對是Tesla歷史上最具挑戰性的一年,也是最成功的一年。」
圖/ shutterstock

面對各式各樣的難關,Musk保持著一貫的樂觀。他表示將努力降低成本開銷、提供平價但能保持獲利的Model 3,同時克服在中國、歐洲市場在物流交貨上遇到的障礙。他並期許在今年第一季達成小額的淨利。對於去年的表現,Musk則自信地說:「去年絕對是特斯拉歷史上最具挑戰性的一年,也是最成功的一年。」今年Model 3是否能成功壓低車價,同時抵擋Audi、BMW等競爭對手,將是各界矚目的焦點。

關鍵字: #特斯拉
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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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