電動車顛覆產業,線上賣車成主流!KPMG:還有棘手的供應鏈問題要克服
電動車顛覆產業,線上賣車成主流!KPMG:還有棘手的供應鏈問題要克服

人們用來代步、運輸貨物的汽車,已經有超過130的歷史,對汽車製造商來說,在燃油車時代的技術、商業模式變化不多,現在產業整個往電動車轉型發展,是少見的大變革。

也因此在人才、技術各方面都會遇到很大的翻轉,KPMG安侯建業最近發佈《2021全球汽車產業高階主管調查報告》,訪問31個國家共1,118位汽車業高階主管,分析對於汽車業未來的前景看法。

超過五成的人都表示,對於汽車產業未來很樂觀,認為在未來五年內營收上會有突破性的發展,受訪者也都一致認為,汽車產業在未來十年內,競爭格局、核心價值鏈都會重組,「移動」的樣貌也會超出現在的想像。

電動車要普及,成本、充電設施是挑戰

許多人還沒入手電動車,其中一個原因是售價太貴。汽車業主管在報告中預估,到了2030年電動車成本將相當現在的燃油車,且在中國、美國、日本及西歐國家會拿下一半的市佔。

有高達九成的受訪者希望政府提供純電動車的購車補助;有77%高階主管認為,即便在沒有政府補助的情況下,電動車仍可以在未來十年內普及化。

而充電基礎設施一直是電動車面臨的主要挑戰,調查顯示,多半電動車用戶仍最常在家裡充電,意謂著基礎設施比例仍不平衡,近八成受訪者表示,出外旅行中電量不足時,他們理想充電時間以不超過三十分鐘為限。

然而,目前使用的絕大多數充電樁,充電還是需要三小時以上,快速充電站也約需耗費一小時,設立的成本更高達10萬美元。

KPMG安侯建業工業產業主持人劉彥伯表示,台灣充電樁供不應求的狀況,讓消費者降低購買電動車意願,加上國內沒有統一充電標準,導致快充站缺乏共通性。儘管工研院成立「充電聯盟」想要統一台灣的快充規格,但目前還沒有真正落實到政策中,也成為台灣業者所面臨的困境,未來國內若能打造統一的公共充電站,將帶動充電設備蓬勃發展。

線上賣車將成為主流

「現在是汽車製造歷史的轉捩點,我們必須重新發明我們的發明,包含線上賣車。」賓士母公司戴姆勒(Daimler)董事會主席康林松曾這麼說。

有高達78%的汽車業高階主管都認為,2030年多數新車將透過網路販售,47%認為2030年至少有 60% 的新車,將由汽車製造商直接銷售給消費者,這種以汽車製造商為導向的線上銷售模式,將完全顛覆現在的汽車產業,未來五年消費者的購車所在意的事情,「無縫、無憂體驗」將比「駕駛性能」更為關鍵。

KPMG安侯建業工業產業主持會計師張字信分析,除了製造商的銷售模式改變,消費者的銷售模式也將有所變革;「汽車訂閱服務」已被消費者廣泛接受並成為一種新消費模式,未來消費者在購買尋找愛車時將更加彈性、多元,也不必擔心換車所帶來的龐大資金與沉重負擔,如同報告調查結果說明,汽車製造商的核心價值將重新建構。

供應鏈議題,成未來棘手挑戰

展望未來汽車展業,多數受訪高階主管都認為,「供應鏈議題」將成為汽車產業目前最擔心也是最棘手的問題,65%的受訪者認為,應透過直接投資供應商或合資企業(Joint Venture)等方式加強供應鏈的控管。

像是今年五月鴻海集團宣布旗下子公司富智康,跟全球第四大車廠Stellantis簽署合資公司協議,進軍智能座艙與車聯網市場,透過垂直整合全球供應鏈,加速合資公司的推展進程。

劉彥伯表示,疫情催使供應鏈重組加速,企業供應鏈除具彈性,更需強調「透明化」,汽車製造商可以擴大採購備料與品質資訊,以增加潛在的原物料供應商的家數,或要求供應商分散供應鏈生產的據點、應用資訊科技串聯完整的生產、採購、配送與替代料等相關的管理資訊,讓原物料的供應資訊正確、即時且透明。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #電動車
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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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