特斯拉全員降薪、放無薪假,電動車一哥在疫情下的斷尾求生
特斯拉全員降薪、放無薪假,電動車一哥在疫情下的斷尾求生

持續延燒的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情、各地接連頒布的禁足令,令眾多公司的業務面臨停擺危機。電動車大廠特斯拉也在病毒陰霾的壟罩下,不得不宣佈減薪、放無薪假的消息。

特斯拉全員減薪共體時艱

特斯拉宣佈,從4月13日開始,所有美國員工將有幅度不等的減薪,具體而言為副總裁及以上職等減薪30%、經理及以上職等減薪20%、其餘所有員工則減薪10%。美國以外員工雖然也會減薪,但具體細節之後才會公佈。

特斯拉人資主管沃克曼(Valerie Workman)表示,減薪措施將維持至第二季結束,也就是6月底為止,「公司全體的共同犧牲,將幫助我們挺過艱難的疫情時期。」

另外,若沒有被分配到現場職務,又無法在家工作者,則必須暫時放無薪假,按照特斯拉的期望,他們將在5月4日重新開工。儘管被放無薪假員工這段時間沒有薪資,但仍享有公司的醫療保險,並指導員工在這段期間向政府申請失業救濟金。

沃克曼強調,對大部分員工來說,失業救濟金與往常實得薪水幾乎相同。

特斯拉的現況可說是世事無常的最佳寫照,上個月這間電動車龍頭才順利兌現Model Y提早至3月交車的承諾,稍早也宣佈第一季產量及交車數皆突破分析師預期。儘管上海工廠因疫情一度停工,交車數仍達88,400輛,同比成長40%;產量也達102,672輛,同比成長33%。

然而隨著疫情在美國完全爆發,這個第二季恐怕並不好過。

3座工廠全關閉,轉投入呼吸裝置生產

過去一個月來,武漢肺炎在美國快速蔓延,身為重災區的加州於3月中旬便頒布原地避難命令,要求民眾待在家中非必要不得出門,且除了餐廳、雜貨店、銀行等屬於「基本業務」外的企業被要求停工,只能維持最低必要營運。

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由於疫情肆虐,特斯拉在美國三座工廠的生產都陷入停擺。

特斯拉最初並不理會政府禁令,位於弗里蒙特的工廠仍舊照營運,但在被政府盯上明令關閉後,最終仍不得不中止電動車生產,讓大部分員工回家防疫。

延伸閱讀:特斯拉工廠陷關閉危機、股價大跌,舊金山頒布「原地避難」命令為何影響這麼大?

因為美國各州都身陷疫情危機,位於紐約州的太陽能電池版廠、內華達州的鋰離子電池工廠也相繼停止生產,現場僅保留些許員工維持最低限度的營運。

不過,暫停生產期間特斯拉也沒有閒著,3月下旬承諾美國政府參與呼吸裝置的研製後,便投入部份工程師協助開發,近日更在YouTube上公開了集結Model 3技術結晶的呼吸裝置原型機。

紐約州的工廠也為投入呼吸裝置的生產而暫時重啟,不過究竟何時才會正式供給醫療單位使用,暫時還沒有確切日期。

生產陷入停滯,2020年50萬輛目標還能達成嗎?

特斯拉執行長馬斯克一開始對武漢肺炎疫情嗤之以鼻,曾在公司信中提到,他預估全美確診案例不是超過總人口的0.1%,並強調自己仍會繼續上班,但不強迫員工和自己一樣。

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在疫情導致工廠陷入停工危機之時,馬斯克強調自己仍會繼續工作。
圖/ Reuters Connect

隨著美國確診案例突破40萬人,現況的嚴重程度顯然遠遠超過馬斯克所預期。雖然特斯拉期望能在5月4日重新開工,但截至發布減薪、無薪假的消息為止,疫情絲毫沒有趨緩的跡象,每日新增確診突然高達3萬人以上。

今年1月時,特斯拉曾預期2020年將出售50萬輛電動車以上,扣掉第一季8.8萬輛的成績,要達到預期的成績仍得售出41萬輛電動車以上,但因疫情生產陷入停滯的情況下,特斯拉要達成這個目標恐怕沒有那麼輕鬆了。

資料來源:CNBCForbesBBC

責任編輯:陳映璇

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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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