「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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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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