商傳媒汽車經銷商普遍擁抱AI 卻對通用型工具成效感失望

汽車經銷商普遍擁抱AI 卻對通用型工具成效感失望

圖/本報資料庫

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導

根據美國一項最新產業調查,汽車經銷商雖積極採用生成式人工智慧(AI)工具,但對其在核心業務運作上的實際效益普遍感到不足。這項由 Lotlinx 於今年三月針對全美約 215 位連鎖及獨立經銷商主管進行的調查顯示,ChatGPT 等通用型 AI 工具未能有效理解汽車零售業的複雜性及庫存的特定狀況。

調查結果指出,生成式 AI 的應用主要局限於表面任務,例如車輛描述(佔 24%)、行銷文案(22%)、社群媒體內容(20%)及電子郵件範本(18%)。然而,經銷商的失望情緒日益增長,八成四受訪者表示,他們「經常」或「幾乎總是」無法從通用型 AI 工具獲得所需結果,其中近三分之二的經銷商對通用型 AI 理解其業務運作缺乏信心,顯現出「通用型 AI 疲勞」的現象。

經銷商對通用型 AI 的主要抱怨包括:回應「過於籠統」(28%)、不理解特定庫存(26%)、不理解產業特性(25%),以及答案缺乏準確性(23%)。他們最期望 AI 能具備的能力是理解特定庫存(30%)、診斷車輛滯銷原因(25%),以及辨識應優先關注的車輛(23%)。

儘管有這些挑戰,高達 69% 的經銷商每天仍將數據上傳至通用型 AI 工具,然而僅有 11% 的人表示對數據安全有所顧慮。業者普遍希望 AI 能提供主動式支援和警示,其中「監控門市運營」被評為最有價值的 AI 功能(30%),其次是自然語言庫存查詢(27%)。他們也期待 AI 能在庫存與定價策略(30%)、商品優化(28%)和當地市場狀況(26%)方面提供更好的支援。

Lotlinx 商務長 Randy Kobat 指出,經銷商每天都面臨實際的財務風險,需要能夠針對現實情境提供具體建議的 AI 工具,而非「一體適用」的通用方案。他認為,如 Lotlinx 的 LotGPT 等解決方案,正是為彌補這一差距而生,旨在提供能理解經銷商業務、即時提出見解的庫存原生顧問。

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