在汽車產業面臨數位化與電動化的雙重變革浪潮下，傳統車廠如何突破既有框架，實現大規模的 AI 賦能？和泰汽車攜手 Google Cloud 與 Gemini Enterprise，成功建構專屬 AI 中台，不僅打通長期存在的數據孤島，更讓內部高達七成的員工享受 AI 賦能的便利，目標在 2027 年全面落實「AI First」的企業願景，為其數位轉型策略寫下嶄新篇章。
現象觀察：傳統車業的數位轉型挑戰與和泰的MaaS願景
首先，我們觀察到汽車產業正經歷一場前所未有的劇烈轉型，不再僅限於車輛的生產與銷售。和泰汽車早已跳脫「車輛代理銷售商」的傳統定位，大步邁向「行」的全方位 MaaS（Mobility as a Service，移動服務）生態系建構者。然而，這條轉型之路並非坦途，長年累積的「數據孤島」問題，成為和泰在推進數位化過程中必須跨越的巨大障礙。
謝琴韻部長在和泰任職近 24 年，她深刻體會到過去集團內部數據分散的嚴重性。她指出，由於汽車的消費者持有時間極長，動輒十年、十五年，但回廠保養頻率卻僅約半年一次，導致過去的數據庫多以「車輛」的維修履歷為中心，對於「車主持有人」的真實生活樣貌與消費偏好掌握度極低。業務單位或許知道車子換過哪些零件，卻對車主的個人喜好一無所知，這無疑阻礙了更精準的服務提供。為此，和泰約在 2019 至 2020 年間啟動數據整合大工程，建立內部數據中心（CDP），並確立以「手機號碼」作為統一識別碼（OneID）的核心戰略，成功串聯起集團內多元服務的數據，奠定後續 AI 發展的基石。
原因剖析：AI中台的戰略建構與Google Cloud的關鍵角色
其次，在推進企業 AI 化的進程中，和泰汽車經過嚴謹評估，最終選擇 Google Cloud 及其 Gemini Enterprise 作為核心大腦，這背後有著深遠的戰略考量。負責技術架構的科技創新室室長許仕達解釋，首要考量在於「資料在地化」與企業級的最高資安保障。數據作為企業創新的核心燃料，其機敏性不言而喻，必須受到完整保護。Gemini Enterprise 提供的完善隱私與治理機制，確保和泰所有機敏數據資產僅在專屬環境中運行，且絕不會被用於訓練外部公共基礎模型。
再者，系統整合的便利性也是一大誘因。Gemini Enterprise 具備「開箱即用」的特性，透過內建連接器能與企業現有的辦公應用程式安全串聯。更重要的是，其無程式碼（No-code）的直覺平台設計，大幅降低了學習門檻，讓非技術背景的員工也能輕鬆駕馭 AI 工具。有趣的是，許多企業在導入 AI 時會傾向採購零散的 SaaS 解決方案，但和泰卻選擇了一條更具長遠眼光的路：自建專屬的 AI 中台。許仕達進一步指出，中台架構的核心意義在於「技術架構與模型資源的集中化管理」，這能有效避免各部門各自採購系統所導致的技術落差與高昂維護成本，並實現未來模型的統一訓練與部署，讓前端平台能輕易呼叫這些 AI 資源，規模化地推動「AI 代理」應用。
影響評估：AI賦能的量化價值與人機協作的文化重塑
透過自建的 AI 中台與 Google Cloud 的技術支援，和泰汽車成功將「AI 代理」（AI Agent）應用下放至集團內多元業務場景，帶來了令人驚豔的量化價值：
- 企劃與市場分析： 商品企劃單位利用 AI 代理工具，將繁雜的商品規配與相關法規資料轉化為專業領域的 AI 助手，成功減少近 30% 的資料整理時間，讓員工能將精力集中於高價值的業務決策。
- 售後維修升級： 服務廠初步試行導入 NotebookLM Enterprise 整理厚重技術手冊，讓第一線技師的資料搜尋時間大幅減半，能更快速精準地排除車輛問題，顛覆了傳統的維修體驗。
- 經營與法務規章： 面對龐大的集團契約與規章，經營企劃單位利用 Deep Research 代理工具進行深度產業分析，將報告初稿的產出時間從原本的 1 至 2 週，大幅縮短至 1 至 3 天內。
- 教育訓練與素材生成： 結合 Veo 3 與 Nano Banana 等生成式 AI 技術，產出訓練影音素材與問答題庫，成功省下高達 90% 的人工作業時間。
然而，技術的導入僅是成功的一半，真正的挑戰在於企業文化的重塑與「人機協作」模式的建立。目前，和泰內部已有高達 70% 的員工將 Gemini Enterprise 融入日常核心業務，這項亮眼的成績歸功於專責單位「AI 發展事務局」的推動。面對生成式 AI 最受關注的「幻覺」（Hallucination）風險與營運品質控管，謝琴韻部長強調：
「AI 的本質是『賦能於人』，除了在系統層面透過底層架構限制 AI 的回覆範圍與權限外，更關鍵的是透過『人為教育』與建立明確的『人為管控』審核機制。」
因此，和泰在內部教育訓練中不斷向員工宣導：AI 是極佳的輔助工具，能協助快速整理資料、激發靈感、產出文案初稿，但它絕非萬能。最終的決策判斷、事實查核，以及對外發布的內容正確性，依然必須仰賴人類員工的專業與經驗來把關。透過這種「人機協作」的模式，和泰汽車有效杜絕了 AI 幻覺可能帶來的營運風險。
趨勢預測：從「+AI」到「AI+」，邁向2027「AI First」
最後，掌握了豐富 MaaS 移動生態數據後，和泰汽車未來的數位藍圖正經歷深刻的質變。謝琴韻部長表示，公司先前的策略是「+AI」，意即在既有工作流程中加入 AI 作為輔助工具；但未來的目標已正式轉變為「AI+」，將 AI 視為核心基建，所有的新服務與商業模式都將以 AI 為驅動引擎。和泰預計在 2027 年全面落實「AI First」的企業願景，未來更計畫進一步串接 Vertex AI 等進階雲端資源，開發如「財務分析代理」等更具深度的專家系統。
總而言之，和泰汽車正以穩健的步伐，重新定義未來汽車零售與智慧移動服務的標準。透過 Google Cloud 建構的 AI 中台，不僅解決了長期困擾的數據孤島問題，更透過大規模的 AI 賦能與「人機協作」文化的建立，展現其從傳統車廠轉型為科技移動巨頭的強烈企圖心。這不僅是和泰自身的數位躍進，也為臺灣產業的 AI 轉型之路提供了寶貴的借鏡。
