AI拆解二手陷阱 化妝車無所遁形 買家善用平台免「中伏」 客觀大數據踢爆隱患
不少着重性價比的車主選擇購入二手車代步，惟車輛真實行車里數、轉手次數、事故維修紀錄等關鍵信息長期不透明，不少消費者購入車輛後始知其中的安全隱患，導致維修開支動輒數千至萬元，慳錢反變成「嘥錢」。有業者看準市場這個痛點，結合AI與大數據成立二手車查詢平台，透過第三方監察、以中立數據分析評估車輛狀況。平台創辦人表示，平台以客觀數據打破買賣雙方信息落差，填補市場第三方監督缺口，若持續擴充數據來源、強化宣傳推廣，有機會重塑香港二手車交易生態，減低消費者不必要的金錢與時間損失。●香港文匯報記者 張茗
擁有15年駕駛經驗的黃先生自言擁有不少「中伏」經驗，他早年透過車主直售平台、二手車中介先後購入4部二手車，當中半數汽車存在種種隱藏問題。例如他以逾3萬元購入聲稱無發生事故、無改裝的二手車，因缺乏驗車經驗而未察覺異常，惟在過戶後駛到高速公路時車輛波箱突然故障，最終要花數千元維修。另外，他曾以五六萬元購入一輛二手車，最後因車載電腦損壞，一次維修費高達萬餘元。
靠肉眼難辨 故障維修多
黃先生分享，二手車賣方普遍會刻意淡化甚至隱瞞車輛缺陷，車行更會透過整備把二手車變為「化妝車」，普通買家難以透過肉眼辨識汽車真正性能。
經過多次「中伏」後，2018年起黃先生改買全新車，並享有數年的原廠保養。惟隨着經濟環境轉變，加上新車貶值速度驚人，他近年重新考慮添置二手車，預算以約60萬元買一輛七人燃油車，卻仍擔心再次「中伏」。及後，他無意中發現坊間出現AI二手車查詢平台，「若平台能完整追溯車輛事故、水浸、轉手紀錄，就算收取少量查詢費用亦值得。」他指出，市面上所有二手車交易渠道均缺乏客觀的第三方數據參考，經歷多次易主的汽車安全性、車況及性能更是未知數。
有14年駕齡的車主阿Ning，累計持有兩輛二手車、一輛全新電動車。首輛二手轎車由在行的母親陪同購入，每年僅需基礎保養，車況至今穩定。其後她購入全新電動SUV，惟因住所無充電設施，僅使用半年就轉讓予胞弟使用，她則自行入手心儀的舊款寶馬雙座開篷跑車。
該輛跑車購入價逾8萬元，卻在短短半年累計花費以十萬元計的維修費，時常出現車頂車窗故障、行駛途中拋錨等問題。舊車零件稀缺，每次維修需將車放在車房數周，阿Ning長期無車可用，最終忍痛轉售予熟悉車輛維修的同好。她坦言，當時只顧車輛外觀獨特，忽視維修成本高、零件難覓的先天缺陷。自此阿Ning接觸了AI二手車查詢平台，細閱內裏詳細羅列的各車款常見故障與維修項目，讓不懂車輛專業術語的她能提前評估養車成本，冷靜評估。
新手缺知識 評估需求大
AI二手車查詢平台的JengCar創辦人陳啟康在接受香港文匯報獨家專訪時表示，其團隊自去年底啟動項目，獨立整合網上公開的車盤數據，耗費兩個月完成數據整理與AI分析模型比對，採用邊開發、邊上線、邊優化的模式運作，截至今年6月中旬，平台累計錄得28,000名活躍用戶，使用者年齡集中於20歲至45歲，以購車新手為主。
就JengCar發布的《香港二手車透明度報告》，分析35,661個在售二手車車盤的數據顯示，64.9%放盤未披露行駛里數，72.7%放盤未披露車主手數，46.8%評級為最低C級，67.9%市場供應來自車行。相對之下，佔市場供應近七成的車行，披露里數比率（33.9%）反較私人賣家（41.1%）為低，而評級為最低C級的比率則更高。
陳啟康指出，現時二手車輛仍以油車為主，部分車行會將同一輛車交由多名銷售放盤，信息重複雜亂，更有銷售以低價車輛吸引客戶到場，再游說購買其他車輛，故意提升消費者購車成本。
他提醒，選車首要核實車輛年份、行車里數、轉手次數等核心信息，現場驗車重點檢查車身結構撞擊痕跡、水浸跡象，落實交易前應送車房上架檢查引擎、波箱狀況，避免購入調錶、水浸等問題車。
