關稅效應來了!UPS宣布裁員2萬人:大砍亞馬遜包裹運量50%,物流巨頭為何窮忙?
關稅效應來了!UPS宣布裁員2萬人:大砍亞馬遜包裹運量50%,物流巨頭為何窮忙?

美國聯合包裹服務公司(UPS)近日宣布了一項震驚業界的消息,為了因應與電商巨擘亞馬遜(Amazon.com Inc.)的業務縮減, UPS將在今年裁員2萬人,並關閉73處租賃及自有設施。 這項大規模的組織調整,無疑為全球物流產業投下了一顆震撼彈。

UPS於週二表示,此次裁員主要針對營運部門員工,包括送貨司機和包裹處理人員。公司計畫在今年6月底前關閉73棟租賃和自有建築,並可能進一步關閉其他設施。

而這些措施背後,都與UPS在今年一月宣布的一項重大策略調整有關: 在未來18個月內,將利潤微薄的亞馬遜包裹遞送量大幅減少一半以上。

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UPS聲稱運送亞馬遜的包裹利潤太微薄,計畫今年將減少一半以上。
圖/ Frederic Legrand - COMEO via shutterstock

削減亞馬遜包裹運量,一年估可省近1200億元

UPS這項決定目標在於削減開支並提高盈利能力, 預計透過這次的重整,今年可望節省35億美元(約新台幣1,200億元)的成本 。UPS執行長卡羅爾.托梅(Carol Tomé)在一月份的會議上直言, 來自亞馬遜的業務「對我們來說既不賺錢,也不利於我們的網路健康發展。」

對此,亞馬遜則回應表示,UPS因經營需求減少貨運量,並強調將「繼續與包括UPS在內的多家承運商合作,為我們的顧客提供服務。」

值得注意的是,UPS此次的裁員人數約佔其全球員工總數49萬人的4%。事實上,UPS去年已宣布裁減12,000名管理職位。

UPS為何窮忙?關鍵在亞馬遜的議價能力

亞馬遜作為UPS最大的客戶,擁有極強的議價能力,據信是導致利潤率偏低的首要因素。UPS執行長托梅在2025年初明確表示: 「亞馬遜是我們最大的客戶,但不是我們最賺錢的客戶。」 數據顯示 亞馬遜佔UPS總收入的11.8%,但實際上佔其美國業務量的20%至25%,顯示亞馬遜享有價格上的優勢。

簡單來說,亞馬遜的規模優勢,使其能夠與物流提供商協商更低的運費。UPS執行長表示,亞馬遜包裹的利潤率對其美國國內業務「非常稀釋」。

而這種利潤稀釋反映在財務數據中--儘管亞馬遜是其最大客戶,但UPS預計減少亞馬遜業務後,營運利潤率將從9.8%提升至10.8%。

卡車工會不滿,UPS陷兩難

而針對這次UPS大規模裁員,代表約30萬名UPS員工的美國卡車司機聯盟(Teamsters union)表達了強烈譴責。工會總主席肖恩.歐布萊恩(Sean O’Brien)指出,公司在合約上有義務創造3萬個工作機會,並警告UPS不要違反合約,否則將面臨「一場嚴重的鬥爭」。

「如果UPS想要繼續縮減公司管理層,卡車司機聯盟不會阻止。」歐布萊恩強調,「但如果公司有意違反合約,或者試圖剝奪卡車司機得來不易、薪資優渥的工作,UPS將面對一場惡鬥。」

UPS拒窮忙!將擴大溫控物流、醫療等高收益包裹

UPS這次裁員,也反映了物流業務在電商爆發後面臨著成長趨緩、利潤微薄的困境。UPS正試圖轉型應對,除了減少利潤較低的包裹遞送業務,UPS也積極發展利潤更高的業務領域。

其中一項策略是轉型為專業物流供應商,專注於運送溫控貨物或緊急醫療用品等高收益包裹。為了實現這個目標,UPS上週宣布以16億美元收購加拿大醫療保健物流公司Andlauer Healthcare。這是UPS為了在2026年前達成200億美元醫療保健營收目標而進行的一系列收購案之一 。

儘管面臨轉型期的挑戰,UPS近期公布的財報表現卻優於預期。今年第一季,UPS調整後的每股收益為1.49美元,高於分析師預期的1.40美元 。該季度營收215億美元也略高於預期 。

陷關稅重災區!UPS挑戰仍大

然而,由於總體經濟環境存在不確定性,UPS並未更新其2025年的財務預測。UPS執行長托梅在財報會議中坦言,受到川普政府時期宣布的關稅政策影響,許多客戶對於未來走向感到不確定 。

UPS的大規模裁員和業務重組,反映出全球物流業在經歷疫情期間的繁榮後,正處於一個重要的轉型期。在經濟放緩、貿易局勢緊張等多重挑戰下,UPS試圖透過調整客戶結構、專注高利潤業務等策略,為企業尋找新的成長動能。至於這項轉型策略是否能夠成功,仍有待時間來驗證。

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資料來源:BloombergCNNBarron's

本文初稿由AI撰寫,編輯:陳建鈞

責任編輯:李先泰

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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
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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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