「飛機不夠是最大瓶頸!」華航創下65年最佳成績後,新任董座高星潢要如何再創榮景?
「飛機不夠是最大瓶頸!」華航創下65年最佳成績後,新任董座高星潢要如何再創榮景?

華航去年繳出史上最佳成績單,營收突破兩千億元,還慷慨發出6.6個月年終。

但交機不斷延遲,讓華航陷入機隊不足的瓶頸,新任董事長高星潢要如何突破困境,再創榮景?

坐進新世代窄體客機A320neo模擬機,64歲的中華航空董事長高星潢熟練地操控著手中的油門。一如他擔任華航機師的歲月,總是安穩地將機上的客人,載到目的地。

從基層做起的他,今年3月,正式接下華航董事長一職。

華航在去年寫下開航65年最佳成績,營收突破2038億元、每股稅後純益(EPS)2.38元,並在今年初發下史上最高年終6.6個月。

外界不免好奇,在華航最高峰時接下重任的高星潢,是否感受到沉重壓力?

「我要先讓華航穩下來。」高星潢接受本刊專訪時,一開口就展現出務實、嚴謹的飛行員性格。

1986年,剛退伍的高星潢被華航錄取為空服員;並在兩年後考取第一期自訓機師,成為當時華航最年輕機長。這一飛,就是35年。

處變不驚的決策判斷 危急時刻精準權衡利弊

從正機師做到總機師,飛行機種橫跨波音、空中巴士,甚至連當上華航總經理仍不願放棄他最愛的飛行,直到2023年才告別駕駛艙。

私下被同仁稱作「SOP控」的高星潢,更將他畢生累積的駕駛艙哲學,應用在華航的經營上。

「以前訓練都在建立『FORDEC』觀念,確保緊急狀況發生時,飛行員更有邏輯地思考。」高星潢說明,FORDEC分別代表Fact(考量現實)、Options(思考選擇)、Risks(評估風險)、Decision(做出決定)、Execution(貫徹實行)、Check(反覆確認)。

他舉20年前一趟飛行經驗為例,當時他在桃園飛往香港的勤務上,發現液壓系統失效。

經過審慎評估後,高星潢決定返回桃園,儘管這個決定會導致航班延誤一小時,但因落地後華航能馬上派另一架飛機載運旅客,並把香港旅客接駁回台灣,「算算這樣做能讓受影響的人數和時間降到最低,」他說明決策邏輯,同時強調,在執行過程中,還必須反覆確認是否有新情況發生。

在經營管理上,這套邏輯也能派上用場。他舉例,疫情期間,客運幾近停擺,航空公司只能靠送貨維持營收與獲利,不少航空公司紛紛拆掉客機座位,改成送貨機,以放大運能。

但高星潢認為,座椅拆除載貨,光是重新取得適航證明動輒就要數月起跳,裝貨量也有限。反觀華航本來就有21架貨機優勢,加上客機機腹也能載貨,最後決定不效仿其他國家航空以客艙載貨。而是維持一般貨物以貨機運送,高單價貨品採用客機包機,以提升獲利。

一名曾與高星潢共事的華航機師透露,高星潢具備高度統整能力,總能在危急時刻精準權衡利弊。

然而,做再多的準備跟評估,難免還是會遇到亂流。疫情打亂了供應鏈,導致交機不斷延誤,加上美國關稅攪局,都將成為高星潢帶領華航飛行的挑戰。

「最現實的情況就是飛機不夠!」高星潢自承,機隊數不足,是華航目前面臨最大的瓶頸。

結合米其林推機上餐 吸引年輕族群創造話題

華航目前僅有84架客、貨機,長程線的機隊數僅有長榮一半。以兵家必爭的北美航網來說,華航每周班次約40班,長榮則近百班,無論是班次或航網,都難以和主要競爭對手並駕齊驅。像是洛杉磯航線每天應該要有3班,華航現在卻只有2個航班;華盛頓DC也因飛機不足,仍無法開航。

按照規畫,華航從今年起將陸續迎接24架波音787機隊,並逐步將老舊的空巴A330淘汰;A321neo全機隊28架則會在2027年全數交付。華航也在去年底啟動史上最大購機計畫,斥資4000億元引進10架空巴客機和14架波音客、貨機,預計2029年開始交機;扣掉逐步汰除的機種,屆時機隊最高峰會有近百架,才有機會補足運能。高星潢不諱言:「現階段只能守成,不能躁進,布局要先穩下來,沒辦法在航點或是航班密度上輕易突破。」

因此,高星潢將進攻戰線拉到2027年。但他深知,練兵期間不能坐以待斃。從2023年起,華航陸續找上米其林三星餐廳頤宮、連續七年獲得米其林必比登推介的「雙月食品社」製作機上餐,也和金色三麥旗下品牌BLAH BLAH Bar合作,推出多款機上調酒,成功在社群媒體和年輕消費者間創造話題。

「華航現在處在陣痛期。」一名航空業高層認為,華航靠貨運有驚無險度過疫情,現在要盡快壯大機隊規模,讓服務更加精緻。畢竟星宇已漸成氣候,長榮又持續領先,競爭只會愈來愈白熱化。

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本文授權轉載自:今周刊

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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