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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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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