【獨家專訪】疫情下守住5成營收,讓易飛網躍升二把手!「外行董座」周昀生如何做到狂超車?
【獨家專訪】疫情下守住5成營收,讓易飛網躍升二把手!「外行董座」周昀生如何做到狂超車?

一場旅行社的洗牌風暴正悄悄上演。

受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)的影響,全球嚴管邊境,旅遊業者受到強烈地衝擊。台灣上市櫃6家旅行社的每月營收報告中,年比衰退9成以上的情況已見怪不怪。

在這個艱困的時間點上,唯有一家旅行社營收衰退僅5成,還順勢成為僅次於雄獅的二把手,那就是台灣第一家OTA(Online Travel Agency)易飛網,究竟它是怎麼做到的?

疫情讓易飛網成為旅行社營收No.2

「對旅行社來說,現在就像是F1賽車。賽道上發生重大事故了(疫情),所有人都要停下來。」易飛網董事長周昀生這樣形容。

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疫情前,易飛網的營收在6家旅行社中敬陪末座,但在台灣旅行社業務僅剩國內旅遊時,易飛網保持較低的營收下滑比例,更在5~7月都繳出僅次於雄獅的營收。

「這次不是我們運氣好撿到槍,是因為國旅本來對我們來說就是重要的一塊。」周昀生說。

根據易飛網2019年的年報,其主要營收來源為國外、國內的團體旅遊。其中國內團體旅遊的營收占比為29.59%,對比雄獅的4.1%、鳳凰的1%,近3成的國旅營收讓易飛網在疫情中有良好的基礎。而這個數據是有脈絡可循的,易飛網成立於1999年,由遠東航空、復興航空與立榮航空三方合資,成立之初的一部份業務就是國內機票票務。

在疫情爆發後的4月下旬,易飛網就從立榮航空觀察到機票訂單的增長,到了5月已超過去年同期的水準。於是易飛網提前向立榮航空包下離島的班機位置,平均比同期多包了一倍以上的機位,並同步部署離島的飯店,「很多人也去包機位啊,但重點是機位跟飯店要1比1的包,如果沒有飯店的話,機位也賣不掉啊。」周昀生說。

因為擁有稀缺的機位與飯店,讓易飛網抓住報復性旅遊、暑假旺季、離島商機幾個關鍵字,在疫情趨緩的這幾個月,繳出相對漂亮的成績單。

而談起與立榮航空的合作,周昀生講起來有種苦盡甘來的味道,「過去我是總代理,但沒有其他代理商要幫我做,因為國內旅遊的毛利很低啊,疫情間我的代理商一口氣增加了百餘家。」

沒有魚,不如多做網的「老漁夫策略」

但是,國外團體旅遊的營收占比40.18%因疫情近乎歸零,也是不爭的事情,周昀生老實地說:「真的很辛苦啦,但也只能調整,過去只有2成的人在做國旅,現在也把國際機票、國際旅遊部門的人調來做國旅,大概4成員工在做。」

他認為,「現在沒有魚,不如多做幾張網。」所謂的老漁夫策略,是指暴風雨來臨時,再厲害的捕魚技巧都沒用,不如先織漁網,待暴風雨過後,誰手上的漁網最多,誰就有機會補到最多的魚,成為贏家。

易飛網的「漁網」就是希望能透過一套公版系統,讓所有同業成為易飛網的產品銷售通路。

看中小旅行社「超強業務力」,開發合作系統

根據交通部觀光局2020年7月的統計,全台灣共有將近4,000家旅行社,其中有90%的旅行社規模不滿10人。小旅行社通常沒有機票、飯店、行程,需要跟大旅行社合作,販售大旅行社手上的商品,周昀生說,「很多都是爸爸開車、媽媽接待、兒子接單啊,賣的不多,但這個里也許就他們說話最大聲。」儘管沒有商品,但靠著深耕鄰里,許多小旅行社的業務力還是相當強。

不過,小旅行社比較不喜歡販售自由行的行程,主要是因為不同日期、時間、航班、旅館的組合相當複雜,儘管部分大旅行社有開放API串接,但前提是必須具備一定的IT程度才能接收這些資料。實際上全台不到3%的旅遊業者有IT能力,數位化能力不足,讓自由行商品販售很困難。

而易飛網趁著疫情帶來的空檔開發「B2B2C」的公版系統,讓小旅行自行嵌入,降低販售自由行商品的技術門檻。

簡單來說,假設「ABC小旅行社」擁有自己的網站,嵌入易飛網的系統後,消費者就能在「ABC小旅行社」的網站上就能購買到易飛網的自由行商品。

立榮假期
易飛網是立榮假期的總代理,消費者在網站上可以自由選擇機加酒。未來透過B2B2C的模式,小旅行就可以在自己的網站上也提供相同的銷售模式。
圖/ 立榮假期

周昀生說,易飛網旗下兩大自由行套裝,可自由選擇機加酒的立榮假期與台虎假期,未來都會透過上述的方式讓代理合作夥伴、小旅行社嵌入網站販售。目前以國內旅遊來看,易飛網自行銷售比例約7成,剩下的3成就希望能透過推廣系統不斷擴大,「這是一種微血管的概念,主動脈是我們的本業,可以讓我們活下去,但是不要小看微血管,他們遍布很廣。」

這張漁網有用嗎?

專注於團體旅遊的電商平台Tripresso(旅遊咖)創辦人暨執行長洪明楓表示,自由行的資訊與金流操作對小旅行社來說的確比較複雜,也許自由行的B2B2C架構能解決部分問題,但更需要注意的是,小旅行社不會經營網站、社群、行銷、下廣告等問題,「給了工具他們會用嗎?如果系統想要廣泛地被採用,也許還要去輔導小旅行社的線下線上整合能力。」

對此,周昀生是相對樂觀的,「更多人加入,我們的產品能見度也更高,」他笑了笑,「而且他們幫我賣掉,我才付錢啊,這種生意很好吧?」再次印證了他看中的是小旅行社的「業務力」。

入行才4年的旅遊業新兵,為什麼他說「外行最好」?

對於旅遊業侃侃而談的周昀生看來老練,但他其實今年5月27日才接任易飛網董事長,在4年前才投身旅遊產業,「我真的是個外行人啦。」

2010年,周昀生是併購易飛網,吃下立榮航空與復興航空所持有股份的一員,「當時剛過金融風暴,一群朋友有在想要投資什麼產業,剛好看到易飛網要轉型,因為當時遠東航空遇到問題,又碰到高鐵落成,衝擊國內航線。我們覺得旅遊是一件很快樂的事情,大家都懂,經營者又都是航空公司,就把它買下來了。」周昀生說。

當時許多旅行社不願走線上銷售的模式,周昀生說,「很多人看不起啊,線下銷售可以賣5萬塊,但線上我們就打五折,其他人不願意自砍毛利做線上。」但也因此讓一票OTA,如易飛網、易遊網、燦星旅有了生存空間。

很快的,易飛網在2013年就登錄興櫃,同年底正式掛牌上掛,營收更一路上漲,2014年營收為16.08億、2015年以17.74億創下新高、2016年則是15.71億,自此一路下滑至2019年的9.73億。

營收下滑的主因有二,第一是國際OTA大舉入境,讓台灣旅行社也都不得不切入OTA領域,陷入內、外都有競爭的狀況;第二則是易飛網主要合作的國際線航空公司復興航空遇到了大問題,2014、2015年復興航空接連發生重大空難,隨後在2016年決議解散公司,讓易飛網在國際航線上失去了配合默契極高的航空公司。

2016年下半年,周昀生才正式踏入旅遊行業,參與經營易飛網。過往周昀生大多以金主、投資人或股東的角色,比較專注在易飛網的財務層面,現在則是真正要參與其中,「剛進來我也不坐辦公室,我就跟大家坐在一起,偷聽大家都在做什麼、偷看晚下班的人遇到什麼問題。」

他發現,易飛網很多員工都是一代OTA的成員,在專業上絕對沒有問題,但資源沒辦法共享、沒有辦法橫向整合,甚至沒有人敢負最後的責任,「簡單講,大家就是怕雞婆,機位是機位的人、訂房是訂房的人、團體旅遊又跟立榮假期不同人,跨部門發生什麼問題大家都不知道。」

周昀生說:「但我是外行人啊,外行最好了啦,反正大家有專業。我也許不是那麼懂旅遊,但大家有什麼問題我就下去調動資源,整個7月我們離島澎湖是完售的,拿的機位跟飯店都賣光光,這不是我的功勞,只要把這些精兵都組合起來,整個易飛網就差很多了。」

整合了4年多的時間,易飛網接連標下機捷境外銷售獨家代理權、8個機場櫃檯,還有整合廉航的機票販售。周昀生也透露,原先2020年是易飛網深蹲完要跳躍的一年,「接著就遇到疫情了,但我跟你說,我們已經提前佈局了疫情後可能會爆紅的航線。現在就像F1賽車遇到事故,大家停下來了,卻是我往前衝的機會。」

周昀生的手在空中打了幾個無形的檔位,桌子底下的腳踩著無形的油門讓整個身體都動了起來,生動演繹出要超越其他競爭賽車的決心。不過在疫情過後,賽道全線暢通,其他賽車也逐漸恢復生氣,接下來就看易飛網在這段時間的準備,是否能成為加速動能,帶著它持續跑得更快、更遠。

責任編輯:錢玉紘

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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