【專欄】蘋果搶攻「整新品商機」,如何讓翻新維修成為一門好生意?
【專欄】蘋果搶攻「整新品商機」,如何讓翻新維修成為一門好生意?
2022.09.30 | 3C生活

對蘋果產品買家而言,整新品(refurbished)是埋在蘋果購物網站眾多光鮮圖片、廣宣文字內容中的一塊小天地,在這裡,翻新後的蘋果商品以樸實卻不減功效的樣貌面世。

想買頂級規格的蘋果筆電或是手機或是蘋果手錶,又希望有些許折扣的果粉,與其在網站的高價選項中尋覓,有人寧願在此等待,在特殊規格產品見光時快手下單。在蘋果的粉絲社群,各類整新品上架的消息已是不可或缺的重要資訊。

蘋果的整新品不只在面向消費者的網站曝光,也會在人們毫無預期的場景現身。在美國搭乘優步 (Uber),優步公司發給駕駛使用的工作手機,都是 iPhone 過季機型,經蘋果整修翻新,灌入優步自用的通訊、管理軟體,成了每位駕駛手中不可或缺的生財工具。

在蘋果網站買來的整新品看來絕不奢華。它們送達時總是全白素盒,與全新品的彩印美盒形成強烈對比。打開包裝素盒,電腦或手機產品之外,該有的充電線絕不會少,但也僅只於此,蘋果向來繁複、費工的包裝配置,在此讓位簡樸單純。

對蘋果這世界巨霸,每年龐大的營業額中,整新品所產出的業績絕非大項,而蘋果也不會特別針對極簡風格的整新品業務特別公布它的規模,但是整新品卻是想了解蘋果整個營運體系運作的絕佳觀察角度之一。

流程嚴謹、服務強化,買整新品不比全新的差

經過蘋果重新打造翻新,整新品看來、用來與全新品毫無差別,也同樣包含一年全包的蘋果保固。在蘋果現任執行長庫克的帶領下,蘋果的運作系統向來極度嚴謹,在整新品問世的過程中,這整套營運機器扮演重要角色,不論是瑕疵品、過季品回收翻修,或是多餘產能、備料的剩餘產出,在蘋果的流程中、出貨時的要求標準一以貫之,不會因為這是整新品而有差別。

近年來,蘋果生態服務體系快速外擴,也讓蘋果不管是全新品或是整新品的營運競爭力更為加強。直營的蘋果店通路,讓整新品的交運與售後服務與全新商品毫無差異;而蘋果在消費者端金融服務的積極強化,更讓買家在選購下單時,更方便、更優惠,例如蘋果在美國與高盛合作推出的蘋果信用卡,給所有蘋果買方3%甚或6%的退款額度,透過與另一銀行合作,更提供最多兩年的分期付款方案。結合融資能力,蘋果吸引果粉的競爭實力更強。

掌握因生態體系越發完備而來優勢地位的蘋果,也絕不吝於善用制霸實力獲取最高利潤。當蘋果在台灣推出 Apple Pay 支付服務時,參與的本地銀行都各自要付出七千萬的入場費。而悠遊卡至今無法在蘋果的數位錢包中現身,方便大眾用手機刷了就進出站,就卡在蘋果要求悠遊卡付出超過六千萬的上架費。

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圖/ Apple

產業震盪下的好生意

事實上,翻新、修理產品一直是門獲利大好的好生意。在製造業、科技業如是,在華爾街,危機入市,買入劣等資產,重整後上市向來是重要高獲利來源。

台灣對整新品這種生意也浸潤多年。多年為世界級廠商提供代工服務的台灣業者,早就是這些大廠的翻修服務夥伴,就算加入全球佈局的建置營運成本,這些代工老手一直都能自修理整新獲致相當理想的營收與利潤。

在目前這個時點審視蘋果的整新品業務,有極度特別的意義。歷經疫情侵擾,全球歷經供應鏈大亂,航運線失序,震盪中不斷調整,也因而對瑕疵品、過季品、超額品等的處理方式有了新的想像。

以美國為例,近來翻新商品重獲新生的供求成長快速,新商家各處冒出,原本存在的則快速加大,許多因航運巨幅延誤而遲到的貨品堆滿庫房,過季存貨需要出路;而因疫情快速發展的電商業務,也同時經歷消費行為改變,買方加大退貨力道,讓庫存壓力急升。根據統計,原本在疫情前,美國電商消費平均退貨率7%,現在則已爬到16%,庫房更不夠用。

另一方面,在這個全球暖化、地球受傷的年代,翻新商品再創商品的第二生命更是一種極具遠見與責任感的消費方式。如此的簡化消費方式,不僅減少耗用寶貴資源,也是透過消費行為傳遞對環境議題更強承諾的方式。

對用戶買家,整新品提供了與全新品幾近相同的滿足。但是對實際從事整新品業務的商家,整新品這門生意的挑戰絕不遜於售賣全新品。殘酷的是,只有如蘋果這等巨頭級且又內部營管實力齊備、密接的業者,可以把整新品這生意作得一如賣新品一般讓人期待。

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責任編輯:隋昱嬋、侯品如

關鍵字: #Apple蘋果
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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