華航載客率剩4%,Q2仍賺逾24億!登頂「亞洲唯一」的關鍵在哪?
華航載客率剩4%,Q2仍賺逾24億!登頂「亞洲唯一」的關鍵在哪?

從美國、澳洲到歐洲,航空巨頭在財報季,紛紛繳出虧損數十億美元的慘烈成績單,難以抵擋疫情海嘯。

在台灣,華航同樣受到疫情影響,載客率掉到只剩4%,不過,第二季竟繳出獲利24.59億元的好成績,是目前亞洲已揭露財報的航空公司中,唯一獲利,能成為「亞洲最強」的關鍵是什麼?航空學者點出原因。

貨運衝高獲利,商機紅利還能吃多久?

先從數字看起,第一季時,華航虧損高達37.73億元,在三月的一封內部信件中,華航用「雪崩」形容營運所面臨的挑戰。

第二季表現跌破外界眼鏡,獲利高達24.59億元 ,這個數字,更創下2017年第4季以來單季新高。事實上,以客運服務為主的華航,目前客運占營收比例僅4%,能夠交出獲利成績單,背後共有兩大關鍵:「貨運」、「機隊策略」。

疫情爆發後,客運市場萎縮,航空業者僅能靠貨運業務維繫經營,國內兩大航空(華航、長榮)都有投入貨運市場,不過創造的效益卻大不相同。

華航旗下有18架 747-400 全貨機,規模是全球第六大的航空貨運公司,這款機型的優點是載運量大,不過缺點是耗油,然而近期國際油價下跌,讓用油成本降低,因而受惠。

朝陽科技大學航空機械系副教授盧衍良分析,相較於長榮只有五架全貨機,「華航仍維持一定比例的機隊規模,在載運能力上顯著優於其他業者,加上疫情時期貨運運價飆漲數倍,自然就產生極佳的收益優勢。」

長榮航目前未公佈第二季財報,不過本來貨運營收占比就比較小(華航29%、長榮15%),盧衍良分析,長榮的策略是,利用客機手提行李置物櫃、旅客座椅,以及地板空間等區域裝載箱型貨物,也有飛機拆除座椅增加地板面積載貨。

「但因總體空間受限,在創造營收上便無法居於領先地位。」加上利用客機載貨的作業受制於機門尺寸,長寬高超過範圍的物件都無法進入機艙,因此能夠載運的貨物品項也無法與純貨機競逐。

國籍航空靠貨運衝營收,已經成為疫情下新常態,不過全球疫情沒有趨緩跡象,這股商機紅利究竟還能吃多久?

「這個問題很難預期,主要是疫情的後續演變仍有諸多可能性。」盧衍良分析,未來大量醫療物資出口需求是否能維持,仍存在不少變數,但如果後續疫情趨緩,復工後,仍是有各種高單價的原物料運送需求,「目前各種可能性都需要觀望,但改變應該不會是極短時間馬上大幅變動的樣態,會有一個趨勢性出現。」

航空業不敵疫情海嘯,台灣業者表現突出關鍵?

國際航空運輸協會(IATA)預估,今年全球航空業將損失約3,140億美元(約台幣9.4兆元)的機票收入,要恢復到2019年前的水準,保守估計至少需要三年。

綜觀全球航空產業,許多業者早已抵擋不住疫情海嘯,截至今年七月,全球有多達22家航空公司宣布倒閉,包括南非最大航空公司南非航空 (South African Airways)、南美洲第二大航空公司哥倫比亞航空(Avianca)、澳洲虎航(Tigerair Australia)等。

沒倒閉的,財務狀況也不樂觀。

美國最大航空公司美國航空(American Airlines),第二季虧損高達21億美金、西南航空(Southwest Airlines)第二季淨損達9.15億美元;泰國航空(Thai Airways)向法院提出重整計畫、國泰航空(Cathay Pacific)也向港府尋求資金挹注。

反觀台灣,航空業的表現,至今都優於同業,關鍵為何?

盧衍良分析,主要關鍵是台灣本身疫情相對緩和,加上國內既有醫療物資產能仍維繫在充裕的狀態,因此外需市場活絡,「大量物資藉由航空貨運外送他國,讓兩大航有持續營運的空間。」成為國內航空業者,表現優於全球的關鍵。

不過他也提醒,一旦疫情影響拉長,「後續的演變都還是未知數」,對國內業者而言,目前當務之急,設法開拓新的財源並減少不必要開支,才能確保體質無虞。

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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