AI 人工智慧在許多行業的運用層面非常廣泛，包括大家所熟知在汽車科技上的自動駕駛技術、臉部辨識、對駕駛員的眼球追蹤等等，都正一步一步地改變汽車業與交通安全的未來。除此之外，AI尙可從汽車的製造廠與零售通路上來改變現有的營運模式。在9月27日的上午，車未來編輯團隊來到了位於台北市中心的商研院 人工智慧服務綜合研究所，訪問到范慧宜所長，就AI在汽車業產品之外的運用做了全面的探討。
商研院人工智慧服務綜合研究所范慧宜所長 (右) 與車未來編輯團隊李應生 (中)、曾彥豪 (左) 進行訪談。
范所長首先就汽車產業如何從10幾年前由Tesla開啟了電動車時代的革命談起⋯ 無論是Tesla創造出對未來夢想渴求的品牌價值、對台灣供應鏈的新商機、以及台灣車廠可掌握與日本原廠既有合作架構下的新技術策略聯盟，皆提出概括性的見解。站在商業運營的角度上，范所長認為Tesla的直銷Direct sales 式電子商務平台真正改變了汽車傳統銷售生態，將車廠與消費者做了緊密的連結，並可自消費者用車的過程中蒐集數據，進行大數據資料庫的分析，並進而改善產品與營運的效率，加深顧客忠誠度與提升公司業績。在這個運作體系內，AI就扮演著非常重要的角色。
人工智慧所在百貨零售業的合作案例中，將類似於Tesla的運營概念用在了 “精準行銷”，以一套預判系統就來店客的基本資料推測出其可能感興趣的商品與購買力，以提供業者擬訂商品展示與推銷的行動方案。同樣地，這套邏輯也可運用到汽車零售業的潛客身上；只是買車不比買百貨，許多人進到百貨商場可能只是出於沒有目的性的閑逛，但進汽車展間之前，大半卻是已經透過親朋好友與網路資訊做好了 “功課”，對於接待的業務人員要如何做預判以進行精準行銷，其實有很大的挑戰。所以與其說對展間來店客下功夫，不如說是要從更前端的網路接觸點開始做起。說到要協助汽車零售業（經銷通路）提升其在未來汽車時代的價值，不被Tesla的直銷模式淘汰，范所長認為除客戶客製化的專屬優質服務外，經銷商將適合進行潛客數據蒐集的任務，並將數據提交品牌總代理來做大數據分析後，再回饋給經銷第一線人員更為實用的行動方案；而人工智慧服務綜合研究所擁有的全國30萬人資料庫，在這個流程中就可運用AI演算法提供企業有效的解決方案⋯ 這個從全國各鄉鎮、各年齡層、各行各業經過10年招募所累積的大型個人日常生活作息資料庫，將全國居民分成87類不同升活型態的族群，藉由與企業的合作專案，展開對策發展的三大步驟⋯
- 企業的價值主張（Value Proposition)。從企業現有客層屬性的比對過程中，找出其匹配的族群（可能有很多個），再來審視其是否與企業初始的價值主張對象相吻合。
- UX/ UI （使用者體驗/介面）的調整。這方面對於汽車的銷售就非常重要，無論是虛擬體驗或實際試車，無論是線上訂車的操作便利性還是選配設定的畫面配置，這些細微的差異點往往會影響消費者的購車決定。
- O2O的行動對策。無論是Online to Offline，或者是Offline to Online ( 企業引導消費者在線上與線下的交互連結消費行為），需提出符合目標客層族群需求的做法，以誘發其O2O的消費行為，進而提升客戶黏著度與忠誠度，培養出企業對客戶而言的終身價值。
這些步驟的推演，人工智慧所在其中就可協助企業釐清目標客層的行為模式與喜惡，進而精準地擬訂營運改善計劃。
在訪談的最後，范所長也提到與車廠合作的數個實例⋯ 當交通意外事故發生後，可藉由AI 技術依現場車輛受損部位的照片，來提供技師做為維修內容判定的依據（當然也是保險公司日後出險的依據）。另外還以情境式對話發展出車廠提供給車主的聊天機器人（Chatbot），以能與不同用語族群（譬如千禧世代的用語和50歲以上族群的用語就大有不同）在溝通過程中不會發生語意認知有出入的狀況；這在與車主確認車輛需保修內容時特別方便實用。