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日系車保值「神話」破滅!車商:去年是十多年來最難一年、行情始料未及

2023-01-09 鉅亨網 鍾詠翔
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「2022 年真的是我從業十多年來最難的一年了,市場兩度關停、車價接連『跳水』、兩三個月的客流量幾乎為零,這都是之前從來沒有遇到過的,這一年二手車行業真的不容易。」2023 年元旦假期,北京花鄉二手車市場裡看車消費者三三兩兩,但二手車商李立強(化名)並不焦慮,因為與一個月前相比,看車客戶人數已出現回升跡象。

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《每日經濟新聞》報導,中國汽車流通協會的數據顯示,去年前 11 個月,中國二手車累計交易量為 1,461.15 萬輛,較一年前下降 8.49%,累計交易金額為人民幣(下同)9,755.73 億元,下滑 3.93%。二手車月均成交價也從去年 1 月的 7.12 萬元,一路跌至 11 月的 6.02 萬元,跌幅超過 15%。

中國汽車流通協會的數據並顯示,二手車商平均庫存周期自去年 10 月以來,始終維持在 50 天高峰運行。當下二手車商都把清理庫存列為首要目標。

價格跌、庫存增,二手車行情大減!背後有 3 個原因

2022 年二手車行情令不少二手車商始料未及,也讓庫存積壓和資金占用問題愈發凸顯。

「年前店裡的零售庫存已經清了不少,但還有 20 多輛沒賣出去,超過 50 天的將近一半,最早的是去年國慶期間收的車,翻過年來基本上都是賠錢賣,關鍵是能不能賣出去。」北京亞運村二手車交易市場車商老萬無奈地說,現在二手車線上平台標價 20 萬左右的一輛寶馬 MINI clubman 車型,此前底價是 19 萬元,現在客戶出 18 萬元就能成交。

像老萬這樣持有大量庫存的二手車商不在少數,許多期待年末車市回暖放量的二手車商都撲了空。

「2022 年春節後市場的熱度就一直低迷,5 月因疫情原因市場關停了一段時間,那時候成交量大幅萎縮。到 8、9 月份有點回升的意思,量價逐漸趨於平穩。但過了『十一』之後,整個市場的熱度又急轉直下。」二手車商馮旭(化名)講述著這一年來的二手車市場變化。

他說,一般情況下,二手車一個月內售出是常態,但最近很多二手車商的庫存都在兩個月,有的車型庫存甚至長達三個月,迫使車商降價,以求儘快脫手。

廣州保利捷二手車市場董事長孫明霞近日表示,經銷商以前的營銷手法幾乎全部失效,而二手車的價值會隨著時間降低,眼看庫存車賣不動,經銷商只能虧本甩賣,經銷商的負面情緒快速蔓延。

業界普遍認為,去年二手車市場低迷的原因有三:一是受疫情影響,國內消費較為疲弱,異地車輛流轉效率降低;二是去年以來油價大幅走高,燃油車使用成本持續上行,新能源車也普遍漲價,影響消費者購車意願;三是政府在去年 5 月底提出的燃油車購置稅減半等刺激性政策,帶動新車價格下降,導致二手車性價比優勢減弱。

「庫存每增加一個月,二手車價格就要虧損車價的 1% 以上,而新車每降價 1%,年份較近的庫存商品車基本上也要同步虧損 1%。」中國汽車流通協會專家王萌說。

日系車「保值」神話破滅!省油、毛病少等優點,正被新能源車威脅

此前在二手車市場中,以豐田(Toyota)、本田(Honda)為代表的日系車,因故障率低、維護便宜而備受消費者青睞。與其他車系相比,日系車收車價格和流轉速度更具優勢。「Corolla、Civic、Sylphy 這樣的走量車,保值率比較堅挺,3 年內里程數正常、車況也沒有大問題(的車),之前一般都能按開票價的 7 折以上收,我們賣的也快,只要不是特別偏的顏色,一般一周以內就能輕鬆出手。」在廣州從事二手車生意的鄭宇(化名)說。

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然而,時序進入 2022 年,日系車新車端價格開始鬆動,車廠優惠力道一再增強。Sylphy 經典款頂配車型落地價 10 萬元有找,廣汽豐田雷凌 1.2T 入門版本落地總價不到 11 萬元。新車降價的壓力,很快傳導至二手車市場,不少日系車主賣車時發現收車價大幅下跌。

王恆(化名)在 2021 年中旬花 8.8 萬元,購買一款 2019 年上牌的 Corolla。去年 11 月,他想要換車時,得知二手車商收車價只有 6.8 萬元。「開了不到一年半賠兩萬,相當於虧了 20% 還多,本來當時是圖保值才買的這輛車,結果發現一點也不保值。」王恆無奈地說。

鄭宇表示,2022 年日系車保值的「神話」徹底破滅,此前消費者認為,日系車的優點是省油、小毛病少,但面對不燒油、維護成本更低的新能源車,此優點不再被認可。「當一直加價的 Lexus 也開始讓價促銷的時候,日系二手車保值率下降,就不足為奇了。」鄭宇說。

(本文出自 鉅亨網)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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