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星宇航空能「飛」出一片天嗎?解密張國煒 3 策略,關鍵是「這群人」

2019-10-03 數位時代 高敬原
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今年 49 歲的張國煒,是長榮集團創辦人張榮發之四子、二房獨子,他是台灣第一個擁有波音 777 機師及維修專業證照的航空公司董事長,他一手創立的星宇航空(STARLUX Airlines),很快地將在明年一月正式起航。

各家航空大打價格戰,加上近年廉航紛紛飛進台灣,航空公司如果定位模糊、缺乏特色,在經營上很快就會陷入苦戰,身為後進者的星宇航空,究竟要靠什麼脫穎而出?

策略一:對員工更好,同性伴侶也能享福利

告別家族鬥爭的紛擾,外界常常形容張國煒開航空公司是「王子復仇記」,而事實上,王子早已不存在,現在的張國煒就是自己航空帝國的國王。

去年五月取得公司登記核准後,星宇航空就開始招募各界人才,同年九月,位於遠雄自由貿易港區「航翔路 1 號」的星宇航空運籌中心,也正是動土開始施工,未來機師、空服員、機務維修、運務地勤、24 小時監控中心、空地勤人員訓練中心,全都將設立在這裡。

星宇航空
張國煒強調星宇不會是一個一言堂式的,對員工的照顧體貼、福利,甚至連同性伴侶也全部納入,「我們是絕對兩性平等的。」
攝影 / 蔡仁譯

運籌中心預計在 2020 年 7 月底完工,張國煒親自出席動土典禮鏟下第一堆砂土,走到這一步並不容易。目前星宇已經有 800 多位員工,預計明年開航時人數會破千,到了 2021 年接收廣體客機 A350XWB 時,員工數會有爆炸性成長。

張國煒略帶感性地說,航空業像是一個犁田的航業,很難有休息的時候,離開家族企業的束縛,張國煒強調星宇不會是一個一言堂式的公司,對員工的照顧體貼、福利,甚至連同性伴侶也全部納入,「我們是絕對兩性平等的。」

策略二:布局東南亞航點,大搶「轉機客商機」

幾個月前,星宇公布第一波三個飛航航點:澳門、越南峴港、馬來西亞檳城。全部都不是一線旅遊城市,為什麼這麼做?因為張國煒著眼背後的轉機客商機。

航空市場競爭,星宇要殺出血路,「轉機生意」就非常關鍵,相較於新加坡、香港轉機客比例達 30%,桃園機場轉機客占比只有 10%,仍有非常大的發展空間。張國煒表示,星宇未來的主力會放在越洋長程航線,要爭取美國轉機到亞洲的生意,因此陸續開航的東南亞航點,都是在替亞洲的轉機航網打基礎。

在這樣的考量下,雖然取得沖繩、大阪、福岡、仙台、札幌、涵館、名古屋、成田等日本熱門定期航線,卻不急著開航,張國煒直言:「東北亞就是做觀光,對轉機幫助有限。」他訂下目標,要讓星宇在 10 年內,把轉機客比例拉高到 4~5 成。

策略三:著眼冷門航點,不跟長榮、華航對槓

第二個星宇著眼的商機,就是要在冷門航點賺熱錢。張國煒認為,星宇的競爭對手不是長榮也不是華航,未來公司的整體策略方向,是要樹立台灣航空產業的新標準。

從星宇首航選擇的三個航點觀察,不難看出星宇要爭取的是藍海市場,從這些外界看似冷門的航點中,去挖掘新的商機與熱錢。這樣的遠見,從以前張國煒在長榮時就能觀察出來,當年日本三麗鷗主動找上長榮合作,在張國煒的主導下,將 Hello Kitty 套用在機艙備品、機身彩繪上,成功做出品牌特色。

2015 年長榮開闢美國休士頓新航線,對台灣人來說,休士頓是一個相對冷門的北美航點,商旅人數也不若舊金山、紐約等熱門大城多,張國煒當時就選擇用 Hello Kitty 彩繪機首航。可愛的 Hello Kitty,跟以能源、航空產業聞名,相對陽剛、冰冷的休士頓碰撞在一起,成功打響新航線的知名度。

是否會再度複製彩繪機的成功?張國煒受訪時表示:「星宇的企業形象跟彩繪機不太一樣,不會是未來的方向。」從冷航線賺熱錢,是張國煒過去擅長的經營手法,把看似冷的航點炒熱,或許正是星宇殺出血路的關鍵。

(本文出自 數位時代)

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經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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