華航首季虧損逾10億,還碰上群聚感染風波!為何貨運不再是營收「救生圈」?
華航首季虧損逾10億,還碰上群聚感染風波!為何貨運不再是營收「救生圈」?

在龐大貨機機隊的支持下,華航在受到疫情亂流的2020年,依然繳出獲利1.4億元的成績單,穩住腳步,但這樣的氣勢沒能延續到今年。

華航董事會本周公布2021年第一季財報,營收278.28億元,歸屬母公司淨損10.19億元;每股稅後虧損(EPS)0.19元,不過相較於去年同期每股虧損0.7元,幅度已有減少,背後原因究竟有哪些?

兩大原因,看華航第一季為何虧損

先從客運來看,國際疫情依舊嚴峻,像是印度、巴西等國,都正在遭受疫情反撲的影響,各國邊境管制措施未見鬆綁。事實上,台灣從3月1日開始,已經恢復桃園機場轉機作業,但是旅客搭機需求仍低,華航表示,客航班數僅維持疫情前一成左右,這是影響獲利的其中一個原因。

過去一整年,華航都是靠著貨運生意維持營運,這是因為旗下有18架747F貨機,以及3架777F貨機,有非常大的載貨能量,今年的定期貨運航班每周約有117班,需求較多時,甚至每周班次可以達到120~125班。

華航
華航表示,客航班數僅維持疫情前一成左右,這是影響獲利的其中一個原因。
圖/ shutterstock

延伸閱讀:【圖解】7家國航疫情年成績總盤點!二哥慘虧33億元,熬過寒冬後有哪些起飛策略?

航空公司除了靠貨機運貨,一般客機的機腹,也是運貨的來源之一,華航表示,因為客機航班復飛停滯,導致載貨艙位供需持續失衡。市場運價延續2020年第四季貨運傳統旺季態勢,讓第一季貨運表現淡季不淡,但是航空燃油價格走高,3月份新加坡航空燃油均價(MOPS)已達每桶66.77美元,因此壓縮營運獲利空間,這是導致華航第一季虧損的第二個原因。

「清零計畫」展開,華航:將確保國際供應鏈不受到衝擊

在公布第一季財報的同時,華航與諾富特飯店正身陷COVID-19群聚感染風暴,交通部今(7)日宣布,華航因未落實「國籍航空公司實施機組人員防疫健康管控作業原則」,將開罰100萬元;諾富特飯店部分,交通部觀光局也將處分15萬元。

而原本下個月將於諾富特飯店舉辦的股東會,昨日經董事會決議後,地點已經改為桃園福容大飯店。

為了防堵疫情,指揮中心已經展開「清零計畫」。長程航班的華航機組員,居家檢疫從3天改為5天,再加上9天自主健康管理,期間須採檢5次;短程航班自主健康管理14天、採檢2次。

針對這項新措施,華航表示,短期內難免會影響到出口運能,以及貨物運送時間,不過仍會盡全力減少客、貨運影響,確保國際供應鏈不受到衝擊。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #中華航空
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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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