iPhone、Mac買氣差,拖累蘋果營收大減5.5%!只有他們賺錢,庫克點出3大挑戰
iPhone、Mac買氣差,拖累蘋果營收大減5.5%!只有他們賺錢,庫克點出3大挑戰

蘋果在包含去年年底購物季的年度第 1 季當中,整體的營收和獲利、以及 iPhone 和 Mac 業績都低於市場預期,周四 (2 日) 盤後盤後股價應聲挫跌,儘管期間一度因高層透露本季 iPhone 銷售好轉而收斂跌幅,但截稿前仍跌 3.3%。

1.iPhone 和 Mac 上季銷售暴減

Q1 各終端產品表現 vs. Refinitiv 分析師共識預期

  • iPhone 營收:657.8 億美元 (年減 8.17%) vs. 682.9 億美元
  • Mac 營收:77.4 億美元 (年減 28.66%) vs. 96.3 億美元
  • iPad 營收:94 億美元 (年增 29.66%) vs. 77.6 億美元
  • 其他產品營收 (含 AirPods 和 Apple Watch):134.8 億美元 (年減 8.3%) vs. 152.3 億美元
  • 服務營收 (含 iCloud、Apple Music):207.7 億美元 (年增 6.4%) vs. 206.7 億美元

iPhone 上季營收下滑 8%,是 2020 年以來首次下滑,主因是生產 Pro 系列智慧手機的鄭州廠因中國封控政策而關閉數周。防疫封控措施也衝擊中國消費者需求,導致大中華營收上季衰減 7%。

Mac 上季營收驟降 28%,原因之一是缺少如同前一年的新品刺激。蘋果在 2021 年的年底購物季期間推出搭載蘋果自研晶片的 MacBook Pro,但 MacBook Pro 和 Mac mini 直到幾周前才發表,未能趕在止於 12 月底的上一季上市。

蘋果執行長庫克並表示,充滿挑戰性的總經環境影響 iPhone、Mac 和 Apple Watch 的銷售。

iphone 14
iPhone 上季營收下滑 8%,是 2020 年以來首次下滑。
圖/ 隋昱嬋攝影

2. 大環境挑戰、美元逆風

蘋果上季營收年減 5.5%,是近四年來首見下滑,而且是 2016 年以來最大降幅,上季 EPS 則是 2016 年以來首次低於市場預測。

蘋果執行長庫克把財報失利的原因,歸咎於美元升值、大環境挑戰及供應鏈瓶頸。

他透露,假如能控制外匯逆風,蘋果在大多數市場都保持成長。蘋果超過一半營收來自海外,隨著美元從高點回落,蘋果表示匯率對上季營收的實際影響為 8%,小於之前預估的 10%,而本季的影響預料進一步縮小至 5%。

3. 本季營收續跌,但 iPhone 降幅趨緩

儘管蘋果未提供確切財務預測,但蘋果財務長梅斯特里 (Luca Maestri) 在法說會中透露,本季 (3 月為止,為蘋果年度第 2 季) 營收將延續上季表現,代表將年減逾 5%。

各部門方面,本季的服務營收可望成長,iPhone 銷售下滑幅度預料小於第 1 季,Mac 和 iPad 銷售則可能出現兩位數的年減幅。財務長對 iPhone 的預測,一度讓蘋果盤後跌幅收斂。

此外,針對供應鏈瓶頸,庫克透露,生產中斷的狀況已經結束,目前生產已經回到讓公司安心的水準。

4.iPad 和服務是亮點

iPad 和服務部門是少數保持成長的領域,其中,iPad 上季營收年增近 30%,反映蘋果在該季接連推出平價和高價版 iPad 的助益。

服務部門上季營收增加 6%,優於市場預期,並以 208 億美元改寫歷史新高,主要成長來自雲端服務、音樂以及 Apple Pay 和 Apple Card 等支付服務。

庫克補充,蘋果員工正在測試先買後付功能,很快就會推出。

延伸閱讀:Apple Pay Later終於現身!蘋果進軍先買後付,但還有這些問題要克服

5. 放慢人力招募

和其他科技同業不同,蘋果目前為止未宣布裁員。

蘋果周四表示會進一步放慢聘僱人力的步調。庫克說:「我們必須坦承,現在身處的環境非常艱難。因此我們正在削減成本,減少人員招募,對於我們雇用的員工非常慎重且深思熟慮。」

蘋果在 2022 年底共雇用 16.4 萬人,比 2019 年增加不到 20%。其他科技同業則是在積極招募之後大舉裁員,例如 Meta Platforms 員工數在 2019 年到 2022 年間幾乎倍增,最近則是宣布裁員 1.1 萬人。

本文授權轉載自:鉅亨網

責任編輯:錢玉紘

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全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場
全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場

你還在手寫填單、逐格Key-in資料嗎?在生成式AI浪潮席捲各行各業之際,永豐銀行推出全台首創「說話就能完成交易」的智能對話式金融服務iWish,讓繁瑣的填單流程成為過去式,使用者可以透過文字輸入、口說敍述或上傳照片等方式,向AI傳達自身需求,無論哪一種方式,AI都可以即時理解使用者意圖,並根據與使用者的對話內容,自動填寫存款、提款、轉帳、匯款等相關表單,顛覆使用者對金融服務的想像。

生成式AI再進化,開啟AI代理人時代

隨著生成式AI的進步,LLM大型語言模型已具備多輪對話和上下文理解的能力,甚至正邁向可以獨立完成任務、不需要人類涉入的AI代理人(AI Agent)的新階段,這項技術突破讓企業既有服務得以展現全新樣貌。

以國際證券經紀商FBS為例,其推出的FBS AI Assistant服務,跳脫傳統單向建議模式,不直接提供評論或建議,而是讓用戶先選擇一至多項技術指標,再交由生成式AI模型解讀並生成專屬分析與操作建議,打造更具互動性與參與感的使用體驗。

永豐金控數位科技長張天豪認為,這種以生成式AI為核心的互動式服務模式,將大幅優化客戶的使用體驗,成為金融服務新常態。未來,客戶不必學習如何操作App,也不用記得交易程序,只要用對話、上傳照片或螢幕截圖等自己習慣的方式表達需求,AI就會理解並協助完成後續動作。「未來的金融服務將像生活中人與人之間的對話一樣,簡單而自然,」張天豪強調。

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前排由左至右:永豐金控數位科技長 張天豪、永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶、永豐銀行綜合企劃處處長 王筱嵐 後排由左至右:永豐金控數位科技處專案經理 林維婕、永豐金控數位科技處專案工程師 廖庭暘
圖/ 永豐銀行

從填單到對話,iWish重塑分行服務體驗

瞄準此未來趨勢,永豐銀行進一步盤點金融服務場景,決定從最貼近客戶的分行場域出發,打造互動式服務新體驗。

張天豪說明,臨櫃交易往往需要填寫各式各樣的表單,這些表單格式通常很制式、欄位繁複,對不熟悉流程的客戶而言,常常填到一半才發現格式錯誤、填錯位置,甚至必須整張重來,徒增挫折與作業時間。

「iWish服務的推出,就是為了讓這段流程可以變得更自然、直覺且輕鬆,」永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶說,客戶不再需要手寫填單,只要開口說、輸入文字或是上傳圖片,告訴iWish想要使用哪些金融服務,就可以完成交易,將原本繁瑣、仰賴經驗的填單作業,轉化成只需一句話或一張圖就能搞定,大幅提升臨櫃交易的服務體驗與作業效率。

以轉帳交易為例,客戶可以口說轉帳帳戶及金額,或是上傳網購訂單的轉帳頁面截圖、團媽在Line上提醒轉帳付款的對話截圖等,iWish會從中辨識表單所需資訊並精準填入銀行系統中對應的欄位,待客戶確認資訊無誤之後,系統就會生成一個二維條碼,只要將二維條碼交由臨櫃人員完成最後核對,就能輕鬆完成金融交易。

AI減輕行員負擔,專注更高價值服務

除了顛覆客戶的使用體驗,iWish服務也為內部作業流程帶來優化和改變,「對永豐銀行而言,iWish服務不是引進AI技術的炫技展示,而是與現有服務模式的無縫融合,讓創新落地、貼近人性」,永豐銀行綜合企劃處王筱嵐處長說。

王筱嵐進一步表示,最開始,金融交易需要經歷「客戶填單+櫃員輸入」的雙重程序,不僅耗時,也容易出錯。之後,永豐銀行推出免填單服務,客戶可以口述或將交易資訊抄寫在紙上,交由櫃員輸入至系統中、列印單據,待客戶簽名確認即可完成交易。

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圖/ 永豐銀行

而iWish則是免填單服務的再進化,藉由生成式AI(GAI)的語意理解與圖像辨識能力,取代櫃員的手動輸入作業,不僅提高效率與準確度,也大幅降低櫃員的作業負擔,可以將心力投注在更有價值的服務與溝通上。

GAI不只是客服輔助工具,更是金融轉型的推進引擎

相較於目前金融業的生成式AI應用,多數仍停留在客服階段,iWish是全台首創直接導入金融交易場景的GAI服務,堪稱跨出關鍵一步。

然而,在實際開發過程中,永豐銀行團隊也面臨諸多挑戰,其中壓力最大的,便是如何降低LLM可能出現的「幻覺」與辨識錯誤風險。尤其在金融交易場景中,AI的辨識精準度不僅關係到客戶權益,更直接影響其對金融服務的信任感,必須以更審慎的態度來看待。

為此,永豐銀行從多個面向著手提升模型準確度,包括優化Prompt設計與模型邏輯、與前線單位密切協作,共同討論介面呈現、使用流程與應用情境、在UI/UX介面加入提醒文字與引導機制,避免造成誤解。此外,團隊也分階段進行大規模封閉測試,邀請全行數百位同仁參與測試,並根據測試結果持續微調優化,確保最終推出的服務穩定度。

iWish的智慧來自於訓練與學習,「越用越聰明」的特性需要使用者參與激發

iWish是一款全新上市的智能服務,專為提升臨櫃交易體驗而設計。現階段iWish服務聚焦於台幣存款、提款、轉帳及匯款4大交易類型,並以「分行」為主要場景,未來則計劃將iWish服務擴展至更多金融交易類型,甚至走出分行場景,與iBranch等線上服務結合。

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永豐iWish以「智讀」、「智說」、「智寫」人性化操作,讓金融交易更方便快速
圖/ 永豐銀行

iWish的成功落地不僅是技術突破,更宣示意味著,生成式AI正式從客服輔助工具,搖身一變成為可以理解意圖、自然回應、主動引導的智慧助理,讓用戶在熟悉的對話情境中完成交易,實現真正以人為本的金融體驗。而AI模型的成長需要訓練,iWish在初期也需要客戶的參與來變得更聰明,透過接觸到更多元的使用情境,進一步完善服務,讓每一次互動都更懂客戶的需求。

「iWish服務只是第一步,」張升寶認為,這項服務不僅重新定義人與銀行的互動方式,也為生成式AI在金融業的應用看見新的可能。他期許未來能進一步擴大AI Agent應用範圍,讓AI不再只是輔助工具,而是驅動金融轉型的核心力量。

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