「豐田標準」光環變魔咒!中國車廠低價戰襲來,TOYOTA痛改百年策略,祭2手段續命
「豐田標準」光環變魔咒!中國車廠低價戰襲來,TOYOTA痛改百年策略,祭2手段續命

「人、物、金錢,全權交給你們。務必開發出顛覆傳統概念的汽車。」2024年秋天,TOYOTA(豐田)副社長中嶋裕樹在愛知縣豐田市總部,向開發團隊發表了一場動員令。而站在他面前的,是負責中國電動車市場的主管團隊。

長久以來,豐田遵循名為「豐田標準」(TOYOTA Standard)的獨特設計標準,用來確保無論在哪個國家生產,車輛的品質都能維持一致,可說是豐田在全球佔有一席之地的重要製造模式,也是豐田能夠超越歐美車廠的關鍵根基。

不過,隨著中國電動車挾低價優勢來勢洶洶,豐田標準如今卻成為一種「束縛」,阻礙了品牌在新市場的競爭力。

根據《日本經濟新聞》報導,在全球市場,比亞迪(BYD)等中國品牌的車輛價格普遍比Toyota便宜了40%到50%,市場調查指出,比亞迪的兩款平價車型在2024年的全球市占率達1.3%,距離豐田經典車款Corolla的1.5%只相差0.2個百分點。

中國車廠銷量快速成長席捲全球,激烈競爭已經讓傳統車廠如日產(Nissan)與福斯(Volkswagen)陷入業績惡化的經營困境,不得不進行大規模裁員,以應對中國車廠帶來的市場衝擊。

延伸閱讀:Nissan撐不住!裁員9,000人、減產25%、淨利暴跌94%⋯日產汽車為何陷入存亡危機?

「豐田標準」光環減弱,豐田祭2手段續命

《日本經濟新聞》指出,為了對抗中國電動車,豐田決定大刀闊斧改革,一改過去引以為傲的「全球標準化」做法,即在旗下車款在性能與品質上有所調整,以降低製造成本。

例如,將零件的耐用年限與電動車電池壽命同步,降低不必要的耐用度標準。此外,豐田也考慮降低車輛的最高速度,以進一步壓縮成本。

這項改變最具代表性的實際例子,是豐田在2024年3月推出一款售價 250 萬日圓(約新台幣54萬元)的平價電動車,打破了豐田一直以來的傳統供應鏈模式,首次採用外部企業Nidec(日本電產)所生產的馬達,而非集團內部的供應商。

此外,豐田也正在考慮新的銷售模式——不再出售整台車,而是讓豐田保留電池的所有權,讓消費者僅購買車輛的其他部分,而不擁有電池。透過這種方式,一輛原價500萬日圓(約新台幣108萬元)的電動車,壓低到300萬日圓(約新台幣65萬元),藉此與比亞迪等中國車廠競爭。

中產階級購買力萎縮,大眾車市場前景黯淡

豐田的轉型,不只面對中國的競爭,而是全球經濟變遷下的大勢所趨。隨著世界各國的中產階級逐漸縮減,大眾車的市場模式已不再像過去那樣穩固。經濟合作與發展組織(OECD)的數據顯示,在過去30年內,日本與美國的收入差距持續加劇。

以「Corolla價格指數」(Corolla Price Index,汽車售價除以國民平均年收入)來看,1966年第一代Corolla推出時,該數值為0.90,與當時中產階級的年收入相當。隨著日本經濟成長,1982年該指數降至0.27,代表當時的薪資水準幾乎人人都能負擔一台Corolla。然而,從2019年起,該指數急速上升,2023年回到了1970年代的0.52,顯示車價上漲的速度大幅超過收入成長,造成大眾車市場前景黯淡。

「不變,終將衰退。」TOYOTA會長豐田章男曾如此表示。豐田雖然仍是日本第一大企業,營收45兆日圓,市值44兆日圓,員工總數達 38 萬人,還創下有史以來最高獲利。但長期仰賴Corolla的巔峰已成為過去式,當最大的敵人就是自己,豐田正需要解構「舊豐田」,重新定義大眾車市場的領導地位。

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

資料來源:日本經濟新聞

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關鍵字: #TOYOTA
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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
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

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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