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快速致富：開拓一條致富快車道，提早實現真正的財務自由

為了解決toyota中古車收購的問題，作者MJDeMarco 這樣論述：

　　別傻了！買股票、買基金做不了有錢人！這是在理財，不是在致富！ 　　破解財富密碼，才能順利開啟財富自由的大門 　　理財慢車道的重心是就業；致富快車道的核心是事業 　　國際暢銷書，銷售百萬冊！ 　　已翻譯超過15種語言！ 本書特色 　　每個人必定問過自己一個問題：我要怎麼做才能致富？ 　　你打算運用「一般」的財務計畫來致富，繼而達成財務自由嗎？聽起來大概是這樣： 　　大學畢業後，找份好工作，把部分薪水存起來，買一輛中古車，不買奢侈品，生活處處節儉，把積蓄投入股市，等退休時就能坐擁一大筆錢！倘若願望成真，那時你可能已經六十五歲！ 　　這種慢慢致富的想法，從投入工作開

始，你就一直受騙，誤以為要創造財富，只需要盲目信奉不受控制、不可預測的市場：房市、股市，還有職涯規劃。這種把靈魂牽著走、竊取夢想的信念，就是「致富慢車道」——一種不真實的「財務賭局」，很不可靠的向你承諾：想要成為有錢人，要等到坐輪椅的年紀。 　　如果把「致富慢車道」當作財務規劃路線，那麼你的財務未來就只能靠著「希望的帆船」隨波逐流：「希望」一直保有一份工作；「希望」股市不會大跌；「希望」經濟穩健成長——就只是一個又一個的「希望」。難道你的家庭財務計畫之重心，真的只建立在「希望」上嗎？ 　　當你行駛在「致富慢車道」，會發現生活淪為一種痛苦的展現，只有不能做的事，而非可以做的事。不願意終生平庸

的人有另一種選擇：轉往財富的高速公路，能更快到達財務自由的另一端。而且很意外地，這條道路無關乎工作、退休計畫、共同基金，也不用節儉過活。 　　本書的內容列舉將近三百個財富的指引，破解了財富密碼，增加你的財富意識，並讓你捨棄舊有路線，選擇新路線，找到致富的捷徑。新的財富指引將是致富之旅上清晰的路標，要你「停止」以往的動作、思考和行為，重塑新方向，換個腦袋，再出發，轉向並駛上致富快車道，直達財務自由。 　　◆努力工作、投資股市、節儉度日，為何無法在年輕時就成為有錢人？ 　　如果「致富之路」要仰賴股市報酬、努力工作和節省開支，這是視人生為一場賭注，幸運的話，到退休之年，勉強有些積蓄，但談不上是有

錢人！如果這些慢慢致富的方法管用，終能引領你成為有錢人，但你手捧財富之時卻已是頭禿齒落之年！ 　　◆為何大多數創業者最終都失敗收場，要如何才能立於不敗之地？ 　　創業者應把事業重心從「自己的需求」，移向「別人的需求」，這樣才能引來錢潮。先付出，後收穫。首要的考量是「需求」而不是金錢！「需求」重於金錢！如果進攻市場時只想著個人的自私需求，註定終會失敗。 　　◆什麼是真正的財富法則？要如何運用這些法則才能吸引財富？ 　　「吸引力法則」教大家「只要想著財富，就能擁有財富了」！這樣若有效，世界還有窮人嗎？致富的真正祕密在於「創造作為法則」，這說的是：在你能控制的事物中，你能用規模或強度影響的人愈多

，你就會愈富有。 　　◆什麼是貧窮的主因？要如何改變才能踏上致富之路？ 　　如果貧窮是一種病，什麼才是病因？有人說是缺錢、有人說是缺乏教育、有人說是缺乏機會、有人說是沒有楷模、有人說是缺乏決心，這些說法都只是表面的症狀，貧窮主因是錯誤的選擇！ 　　◆有錢人靠什麼致富？靠薪水或股市就能達到財務自由嗎？ 　　要致富，你需要成為企業家和革新者；要有遠見、能創造，並向世界提供價值。理財慢車道的核心是就業，而致富快車道的核心是事業。選擇工作靠薪水過生活的人，會成為生活的奴隸，忙碌度日，不斷循環：用工作賺取收入， 用收入創造生活，又因為生活而必須努力工作。奴隸般的生活，自由自然受到嚴重的侵蝕。 　　

◆致富也能透過數學程式進行計算嗎？ 　　找出理財方程式中可控制且無限的數學元素，影響它們來創造財富。理財慢車道的理財方程式依靠時間（時薪、年薪、年度收益、投資年期），這是無法受到影響的。如果你無法控制決定財富的數學元素，無法將它們轉化為更大的數字，你就無法控制你的財務規劃。找出對你有效的財富系統，才能找到致富的力量。 　　◆為什麼理財大師大力吹捧的神器──複利和指數基金──無法為你加快財富的累積？ 　　想透過「複利」踏上致富之路會慢如牛步。為什麼？因為探究其中的數學，這和「你為何無法透過就業工作而致富」的答案一樣，關鍵是：時間。透過複利創造財富很費時！理財大師沒告訴你：四 十年後，你就算沒死

，也是風燭殘年。理財大師沒告訴你：四十年後的二百五十萬美元，大概只等於現在幣值的二十五萬美元。理財大師沒告訴你：他們自己也不用這種方式來加速累積財富。

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TOYOTA投入中古車事業之效益分析及研究

為了解決toyota中古車收購的問題，作者余明光 這樣論述：

在發達國家，車主基本每3~5年換一輛車。如此高的換車頻率，促進了中古車買賣的繁榮，同時成熟的中古車買賣，也使車主在換車時有了更豐富的選擇，在享受不同品牌車駕駛樂趣的同時，又可以不增加過多的開銷。據統計，目前美國、德國、瑞士、日本等國中古車銷量分別是新車銷量的3.5倍、2倍、2倍、1.4倍。然而成熟的汽車市場上，汽車報廢週期平均為8~12年，而汽車更新週期平均不到4年，經銷商可以在拍賣市場或者其他場合收購到大量的中古車。因此，中古車經銷商手中的中古車存量十分充足。對於經銷商來說，中古車銷量不僅大於新車銷量，利潤也高於新車利潤，所以他們非常樂於經營中古車。在發達國家汽車市場中，新車利潤占整個汽車

行業利潤的20%，零部件利潤約占20%，售後服務領域的利潤占60%左右，這其中包括中古車置換、維修保養等服務業務。美國中古車買賣的發展尤為突出，中古車利潤可占汽車行業總利潤的45%，非常豐厚。通常一輛新車的利潤率不會超過5%，而一輛中古車的利潤率普遍超過20%。這與中古車經營主體的多元化、交易方式的多樣化、交易手續的簡便以及發達國家汽車保有量較大有關。中古車的經營在國外已經形成了品牌專賣、大型超市、連鎖經營、舊車專營、舊車拍賣等多元化經營體制，其交易方式多樣化。例如：直接銷售、代銷、租賃(實物和融資)拍賣、置換等。英國擁有超過1500家從事中古車銷售和服務的汽車修理廠，消費者可選擇的中古車品牌

有百餘種，每年的中古車銷量達600多萬輛，占整體車銷量的70%。美國每年中古車的銷量大約是新車銷量的3.5倍。這些中古車買賣中的28%是在消費者之間進行的，獨立經銷商和特許經銷商大約各占33%和39%。台灣的中古車市場，自1995 年後過戶數量超越新車市場，表示台灣的消費者漸漸開始能夠接受購買中古車。這個趨勢顯示中古車市場可能是汽車廠商可以進一步經營的新興市場。新車市場不景氣，汽車業者想辦法創造周邊利益，從總代理、經銷商，甚至租車業近年來都積極跨入中古車領域，集團化作戰正逐漸挑戰過去散兵游勇式的中古車市場生態。台灣消費趨勢常跟著日本市場走，中古車銷售勢必也要走向「新車化」，不僅講形象、也重視保

固與品質，「品牌」將是未來中古車市場的決勝關鍵。

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決toyota中古車收購的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。