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。
