告別漫長帳期!中國車企迎「60天現金革命」:對汽車供應鏈有哪些影響?
告別漫長帳期!中國車企迎「60天現金革命」:對汽車供應鏈有哪些影響?

在 6 月 10 日晚間至 11 日凌晨,中國多家主流汽車製造商不約而同地發表聲明,公開承諾將對供應商的支付帳期統一縮短至 60 天以內。這項集體行動,不僅是對國家新政策的積極響應,更深層預示著長期以來被視為常態的產業慣例將被打破,整個汽車供應鏈的生態系統正迎來一場深刻的變革。

政策驅動下的產業自覺

此次眾多車企的集體行動,其背後有著明確的政策依據與推力。自 2025 年 6 月 1 日起,經過修訂的《保障中小企業款項支付條例》已正式施行。該條例的核心精神在於保護中小企業的合法權益,其中明文要求 大型企業在收到貨物、工程或服務之日起,必須在 60 天的法定期限內支付相關款項。

汽車製造商作為產業鏈中無可爭議的核心大型企業,其支付行為與週期,直接牽動著成千上萬家中小企業供應商的生存與發展命脈。因此,這次的集體承諾,不僅是企業守法的表現,更是一次展現社會責任與產業遠見的自覺行動。

告別漫長帳期 從根本改善現金流

在過去相當長的一段時間裡,汽車供應商,特別是處於產業鏈末端的中小企業,普遍承受著因漫長帳期所帶來的巨大壓力。

根據 2024 年的一份產業調查數據顯示,中國車企的平均支付帳期高達 170 天以上,部分企業的帳期甚至超過 240 天,將近八個月之久。Wind 的相關數據亦從側面印證了這一點,例如海馬汽車的應付帳款週轉天數曾高達約 206 天,產業巨頭比亞迪約 146 天,吉利汽車則約 117 天。

在實際的商業運作中,供應商從交付零件、通過驗收,到最終從車企手中實際收到現金,往往需要經歷 6 至 12 個月的漫長等待。這使得他們的資金鏈長期處於極度緊繃的狀態 ,為了維持正常的生產運營和員工薪資發放,不得不尋求外部融資,從而承擔了高昂的財務成本,嚴重侵蝕了其本就微薄的利潤空間。

將帳期統一縮短至 60 天,對廣大供應商,尤其是抗風險能力較弱的中小企業而言,無疑是一場及時雨。最直接的效益是其現金流狀況將獲得顯著且根本性的改善。

財務成本的降低,意味著企業獲利能力的提升。更重要的是,穩定且可預期的資金回流,將使供應商有能力與信心投入更多資源於技術創新、設備升級和人才培養,為整個產業的長遠技術進步注入了新的、源源不絕的活力。

車企的深沉盤算:從成本轉嫁到價值共享

對於主動做出承諾的汽車製造商本身,遵守 60 天付款的規定,絕非僅僅是為了應對政策的被動合規,其背後更蘊含著一項深思熟慮的、著眼於未來的企業發展策略。

首先,這項外部的變革壓力,實則倒逼車企進行內部管理的精細化與數位化升級。 例如,中國一汽集團為確保承諾落地,已透過建立數位化雲端平台,實現了從合約簽訂、發票匹配到最終支付的全流程監控,成功將過去需要 15 天的發票校驗時間,大幅壓縮至 3 天。

東風汽車則大刀闊斧地簡化內部審核流程,將不必要的審核層級減少了 40%。這些措施不僅極大提升了支付效率,更成為企業推動供應鏈管理從粗放式走向精細化、智慧化轉型的重要契機。

其次,在當前全球汽車市場競爭進入白熱化,特別是 新能源與智慧網聯汽車技術飛速迭代的背景下,一個穩定、高效、互信的供應鏈體系,已成為車企最核心的競爭力之一。 透過縮短帳期,車企能夠與供應商建立起更為緊密與穩固的戰略夥伴關係,這不僅能確保優質、創新的零件穩定供應,保障自身產能,更能促進雙方在前端技術研發上的深度協同與合作。

此次眾多車企共同承諾將帳期縮短至 60 天,是汽車產業發展模式從傳統的「成本轉嫁」,邁向更為健康、可持續的「價值共享」模式的關鍵一步。這不僅是一次性的合規行動,更是為整個產業實現高品質、永續性發展奠定堅實基礎的長期變革。

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本文授權轉載自鉅亨

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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