訂單再掛蛋!波音為求生,大砍1.2萬員工、恢復737 Max生產
訂單再掛蛋!波音為求生,大砍1.2萬員工、恢復737 Max生產

隨著美國重新恢復運轉,在疫情下受創嚴重的民航機巨頭波音,也決定重啟737 Max的製造,同時宣佈對公司進行重組,裁員超過1.2萬人,並預告接下來數個月內,還會陸續裁撤數千人。

2018年3月起,波音737 Max在全球接連發生兩起致命飛安事故,造成超過300人死亡,且原因皆直指波音的軟體缺陷。737 Max因此在去年3月被停飛,每月訂單不斷流失的情況下,波音也在去年底暫停這架客機的生產,專注於解決飛安問題。

波音重啟737 Max生產,但重返天空仍遙遙無期

波音表示,他們這次為737 Max實施了10多個提高工廠安全性、產品品質的計畫,因此起初生產的速度會較為緩慢,預計今年內逐步提昇。737系列副總裁史塔克(Scott Stocker)表示,他們採取的這些措施,有助於維持百分百的產品品質,以及兌現提昇工作場所安全性的承諾。

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波音本週宣佈重啟737 Max生產,年內將逐步提生產量。
圖/ shutterstock

但必須注意的是,雖然波音率先重啟737 Max的生產,不代表這架飛機已能夠重返天空。737 Max至今尚未接受美國政府的飛安測試,美國航空總署已預先聲明,737 Max將接受有史以來最嚴苛的審查。

2019年時,波音預估最快2020年下半年737 Max才有可能恢復載客,不過過去幾個月受到疫情影響,勢必正式重返天空的日期還得再往後延些時日。根據過去的報導,外界預估至少8月以後,737 Max才有可能通過審查。

但重啟生產只是第一步,停止生產前737 Max的新訂單已經降到零,並且每月都有客戶退訂,如何令航空公司接受這架失事多次的機種安全無虞,更是波音即將面臨的嚴峻考驗。

民航機業務蕭條,波音正式開鍘員工

另外,在宣佈737 Max重啟生產同日,波音也一併公佈裁員1.2萬人的消息,其中包括6,700名非自願離職。4月底時,波音執行長卡爾霍恩(Dave Calhoun)預告公司將裁掉10%員工,約等於1.6萬人。剩餘的裁員差額波音也計畫在接下來幾個月內陸續實施。

卡爾霍恩表示,疫情對航空產業帶來毀滅性的影響,未來幾年內航空公司對民航機及服務的需求可以預見將大幅減少,這連帶代表著公司內的職位也會變少。

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疫情對航空產業帶來毀滅性的影響,波音執行長估最久可能要5年才有辦法恢復過去的水準。

737 Max事故及疫情的連番打擊,令波音正面臨史無前例的艱難時刻,今年第一季營收同比下滑26%至169億美元,令虧損達到6.41億美元,並有150份訂單取消。此外,今年4月也繼1月份再度訂單掛零。

為了度過疫情難關,上個月波音還透過債券募集了250億美元資金。

自疫情爆發以來,航空運輸量下滑了95%,卡爾霍恩也悲觀認為,航空產業要恢復到疫情前的榮景,至少需要2、3年,最長恐怕得等上5年之久,先前他更預言,9月以前美國恐怕會有一家大型航空公司倒閉。

資料來源:ReuterFoxCNBC

責任編輯:蕭閔云

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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