長榮將迎接新機、衝刺貨運營收靠這兩招!如何讓電商營業額大增三成?
長榮將迎接新機、衝刺貨運營收靠這兩招!如何讓電商營業額大增三成?

疫情下,能存活下來的航空公司,大多依靠貨運生意維持營運,長榮航空(以下簡稱:長榮航)本身貨機數量較少,為了衝高營收,透過將多架客機改裝載貨,在營收、貨運量上,都創下大幅成長。

策略上,長榮航的電商生意營業額因此成長三成;布局後疫情商機,也陸續導入無接觸式服務、數位健康護照,提升服務的安心感,總經理孫嘉明在今(19)日法說會中預估,台灣明年第一季有望陸續解封,甚至開放外國旅客轉機,客運生意將逐步回溫。

寵物食品也走空運,長榮航貨運營收創新高

疫情前,長榮航的貨運營收,佔比大多都在20%以下,今年10月,貨運營收佔比來到歷史高峰93%,10月貨運營收也創下89.2億新台幣歷史新高。

法說會上,長榮航主管形容,「貨運生意如同苦海明燈,支持公司營運不墜」,貨運生意這麼旺,孫嘉明分析,這跟海運塞港有很大關係,許多貨物都紛紛「由海轉空」,最近接到的貨物包括汽車零組件、運動用品等等。

長榮航
今年10月,長榮航貨運營收佔比,來到歷史高峰93%,10月貨運營收也創下89.2億新台幣歷史新高。
圖/ 螢幕截圖

甚至也有許多過去不曾載過的商品,比方說寵物食品,過去都是以海運為主,現在也都改走空運,「歐美民眾對寵物很重視,人可以不吃飯,但不能讓寵物餓到」,孫嘉明說。

為了應付龐大的貨物量,本身只有五架全貨機的長榮航,拆除多架客機的座椅,或是把貨物綁在座椅上的方式載貨,孫嘉明分析,「10月貨運營收可以創新高,除了我們用客艙載貨,也跟全球運價高漲有關。」

長榮航空
今年第四季,長榮航將引進3架777F新貨機,整體總數會來到8架,預估貨機運能將大幅成長60%,會用於加密北美貨運航線,持續衝高獲利。
圖/ 長榮航空

整體來說,長榮航未來對於貨運市場相當看好,預估明年航空貨運需求,相較於2019年可以成長13%。今年第四季,將引進3架777F新貨機,整體總數會來到8架,預估貨機運能將大幅成長60%,會用於加密北美貨運航線,持續衝高獲利。

以中短期來看,長榮航沒有購買更多新貨機的打算,孫嘉明說,內部現在評估是將現有客機改裝成貨機,不過具體的數量、時間表,現在都還沒有答案。

導入科技增加安心感、電商營業額成長三成

客運方面,要分成國內線、國際線兩塊來看,國際航空運輸協會(IATA)預測,2022年國內線運量將恢復至2019疫前水準的93%,而國際線僅恢復44%。

長榮航觀察,現在客運還是受疫情、各國入境檢疫規定影響,看不到明顯復甦跡象,IATA預估明年虧損為約120億美元,同比減少 77%。不過,隨疫苗施打率提升,可以確定的是,航空產業低谷已經過去,預期國際旅行會在2024年,恢復疫情前水準,並持續成長。

長榮航空
長榮航強化無接觸式服務,比方說,透過人臉辨識系統登機等等,強化防疫跟飛行便利度。
圖/ 長榮航空

為了恢復旅客信心,長榮航也有兩大策略,首先是積極配合「數位健康認證計畫」,讓旅客搭機更方便快速。主要是現在搭機都需要付上病毒檢驗、疫苗施打證明,用紙本查核速度太慢,國際上有許多數位的平台,可以把這些證明以數位化方式上傳,讓報到、搭機速度上能變得更快。

孫嘉明說,現在長榮有跟IATA Travel Pass、Affinidi、AOKpass這三大平台合作,在特定航線上開放旅客來使用。

第二是,將持續推動自動化服務,強化無接觸式服務,比方說,透過人臉辨識系統登機等等,強化防疫跟飛行便利度。

長榮機能防護夾克
疫情期間,長榮航花了很多心力經營,包括推出防疫夾克、飛機餐,甚至機上餐車也能出來賣,營業額成長約三成。
圖/ 長榮

幾乎所有航空公司旗下的電商平台都有販售食品、免稅商品、周邊等,孫嘉明說,過去這塊生意對航空公司來說是很小的,但在疫情期間,長榮航花了很多心力經營,包括推出防疫夾克、飛機餐,甚至機上餐車也拿出來賣,都創造不小市場討論度,讓整體營業額成長約三成。

展望未來,孫嘉明預估,明年第一季,台灣有可能在防疫方面進一步解封,甚至恢復外國旅客轉機,如此一來,客運生意才有望逐漸走上復甦之路。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #長榮航空
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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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