創(chuàng)新科技大咖說｜專訪國泰集團管理層：數字化轉型如何助力老牌航司扭虧為盈？航空業(yè)如何提升AI應用效率？

每經記者｜孔澤思    實習生 劉姝    每經編輯｜張益銘    

AI（人工智能）技術已滲透到千行百業(yè)。

在AI與航空業(yè)的結合中，存在豐富的投資機會，包括優(yōu)化和開發(fā)航程、為客戶提供個性化服務，以及飛行安全數據分析等方面。作為一家創(chuàng)辦近80年的老牌中國香港民航公司，國泰航空通過數字化轉型實現了扭虧為盈。

近日，國泰航空（HK00293，以下稱為“國泰集團”）數碼部總經理鄒銘諾、國泰創(chuàng)科有限公司（以下簡稱“國泰創(chuàng)科”）行政總裁卓立言接受了《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）的獨家專訪。

鄒銘諾表示，未來3～5年，航空業(yè)與AI結合，會在預測與規(guī)劃、個性化服務、安全與可持續(xù)性三個領域產生投資機會，國泰集團正積極擁抱數字化轉型。卓立言進一步介紹，國泰集團針對數字化轉型新成立了子公司國泰創(chuàng)科，致力于向全球輸出數字化航空飛行解決方案，以及探索新時代的飛行人才培養(yǎng)方向。

鄒銘諾（左）卓立言（右） 圖片來源：實習生 劉姝 攝

擁抱AI，確保航空服務的準確性和“溫度”

NBD：能否分享國泰集團利用AI改善運營的新成果或案例？

鄒銘諾：國泰集團開展人工智能應用已有多年。我們首先建立了數據倉庫，確保數據可用，然后組建團隊并持續(xù)提升AI能力。目前，我們內部開發(fā)了86個AI模型，支持不同業(yè)務部門優(yōu)化運營決策，部分模型還用于改善客戶體驗。例如，我們利用客戶交易數據和反饋來優(yōu)化產品開發(fā)，提升客戶滿意度。

在預測性維護上，航空業(yè)每天需要處理大量設備故障，工程團隊通過收集飛機傳感器數據，利用AI模型預測未來兩周可能出現的故障，避免因飛機停飛導致航班延誤，影響客戶體驗。

在航班運營規(guī)劃上，從去年夏天開始，我們使用AI模型為綜合運作中心（IOC）提供建議，優(yōu)化飛機調配和燃油效率較高的機型部署，縮短航班周轉時間并降低燃油消耗。

NBD：作為國際化運營的公司，國泰集團如何保護用于AI的數據安全？

鄒銘諾：我們從兩方面入手：首先是數據分類，在內部制定嚴格標準，將數據分為公開、內部參考、機密和高度機密類別，確保員工根據用途獲取相應權限；其次是數據治理政策，使用數據不僅要符合法規(guī)要求，還要做好監(jiān)控，避免模型訓練時誤用數據。

NBD：未來幾年，國泰集團在AI應用方面有什么計劃？

鄒銘諾：未來幾年，AI將迎來激動人心的發(fā)展。我們已開發(fā)的AI模型中，多數基于機器學習技術，去年開始試驗生成式AI。目前，超過15個內部應用集成了生成式AI，例如自動總結客戶反饋、生成營銷圖片，提升工作效率。

我們還在探索AI代理，通過集中知識庫為自動化機器人提供指導，目前處于試驗階段，預計2025年首批AI代理將投入使用。此外，員工培訓是重點——通過國泰學院提供從數據分析基礎到數據科學家的系統(tǒng)化課程，提升全員AI素養(yǎng)。

NBD：今年DeepSeek（深度求索）很熱門，航空業(yè)如何應用這類大模型？

鄒銘諾：DeepSeek是強大的AI工具，我個人日常也在使用。它降低了模型開發(fā)成本，適用場景廣泛。我們已在部分場景試驗DeepSeek，但關鍵是根據需求匹配模型——不同模型各有優(yōu)劣，需結合具體任務選擇。例如，用媒體相關模型處理傳播需求，用技術模型解決專業(yè)問題。

NBD：航空業(yè)如何在降低成本的同時提升AI應用效率？面臨哪些挑戰(zhàn)和機遇？

鄒銘諾：首先應聚焦價值而非成本，明確需求后匹配合適模型，避免“大材小用”。其次是培訓員工優(yōu)化提示詞，減少模型調用成本。在航空業(yè)，AI可優(yōu)化航班調度、減少延誤，提升成本效率和客戶體驗。同時，通過數據分析預測天氣等外部影響，增強運營韌性。

NBD：AI代理如何提升客戶服務質量？例如克服語言障礙或優(yōu)化選座流程？

鄒銘諾：我們的聊天機器人Vera自2017年啟用，最初基于自然語言處理，回復較為固定。去年引入生成式AI后，Vera能更快理解用戶意圖，整合更廣泛信息，包括互聯(lián)網數據，并通過情感分析識別客戶情緒，如開心、擔憂，輔助評估服務效果。航空業(yè)始終重視“人性化服務”，因此AI工具會保留人工介入選項，例如客戶可隨時切換至真人客服，確保服務的準確性和溫度。

NBD：對投資者和企業(yè)家，未來3～5年航空業(yè)與AI結合的投資機會有哪些？

鄒銘諾：我認為有三個方向值得關注。

一是預測與規(guī)劃。利用AI分析宏觀經濟、天氣等數據，優(yōu)化短期航班調度和長期航線規(guī)劃，如開拓新目的地、預測業(yè)務增長，減少人工決策誤差。

二是個性化服務。通過AI分析客戶行為，精準推送產品，如航線、零售周邊商品，提升營銷效率。再如，針對不同地區(qū)的客戶使用郵件或微信推送定制內容。

三是安全與可持續(xù)性。利用AI預測飛行中的湍流等風險，整合安全數據優(yōu)化運營；同時，分析飛行數據，降低碳排放，優(yōu)化飛行高度減少尾跡。

圖片來源：實習生 劉姝 攝

驅動全球航空數字化轉型，同步培養(yǎng)新時代飛行員

NBD：中國香港為國泰集團提供了哪些發(fā)展機遇？

鄒銘諾：中國香港是連接亞太和中國內地的門戶，在科技投資和創(chuàng)業(yè)生態(tài)方面優(yōu)勢顯著。例如，香港科技園每年舉辦全球初創(chuàng)企業(yè)路演，國泰集團作為贊助商，與數百個聚焦物流、移動出行和可持續(xù)性的初創(chuàng)企業(yè)合作，幫助其對接本地市場和行業(yè)資源，同時推動自身技術創(chuàng)新。

NBD：粵港澳大灣區(qū)（以下簡稱“大灣區(qū)”）為國泰集團的發(fā)展帶來了怎樣的便利條件？

鄒銘諾：大灣區(qū)是國泰集團的首要市場，我們通過多式聯(lián)運服務，如跨境巴士、高鐵、渡輪，連接大灣區(qū)港口與香港航班，例如在深圳蛇口碼頭設立貴賓室，讓客戶從行程起點即可體驗國泰服務。未來將進一步挖掘大灣區(qū)市場潛力，強化區(qū)域樞紐地位。

NBD：AI應用需要能源支持，航空業(yè)如何平衡AI發(fā)展與可持續(xù)能源需求？

鄒銘諾：我們從兩方面切入：一是選擇可持續(xù)云計算服務商，在遷移90%以上應用至云端時，優(yōu)先評估服務商的能源效率；二是在AI模型運行中監(jiān)控能耗，例如通過分析飛行數據優(yōu)化航線，降低不同高度層的碳排放，減少飛機尾跡對氣候的影響。

NBD：國泰集團在綠色能源，如可持續(xù)航空燃料方面有何進展？

鄒銘諾：我們聚焦兩大領域：一是可持續(xù)航空燃料，已承諾增加使用量以減少環(huán)境影響；二是減少一次性塑料使用，設定明確目標推動循環(huán)經濟。雖然我們并非能源技術專家，但通過產業(yè)鏈合作持續(xù)推進可持續(xù)發(fā)展。

NBD：數字化轉型如何幫助國泰集團扭虧為盈？

鄒銘諾：數字化是核心驅動力之一。我們以“客戶和員工體驗”為中心，如聊天機器人Vera可24小時高效處理客戶咨詢，提升響應速度和滿意度。機上餐飲AI模型可分析旅客歷史消費數據，優(yōu)化餐食配置，減少“熱門餐食缺貨”現象，客戶滿意度顯著提升。

公司的“電子飛行文件夾”由飛行員參與開發(fā)，整合飛行數據，單航班可減少70公斤紙質文件，提升燃油效率。該工具還具備實時通訊功能，可實現湍流預警，增強飛行安全，歷史數據查詢功能幫助標準化操作流程。目前電子飛行文件夾已推廣至國泰集團旗下4家航空公司，超過3900名飛行員使用，并計劃通過新子公司“國泰創(chuàng)科”進行商業(yè)化，向全球航空業(yè)輸出解決方案。

NBD：國泰集團如何培養(yǎng)飛行員的數字化技能？

卓立言：電子飛行文件夾的開發(fā)始終由飛行員全程參與，而非IT（信息技術）團隊單向輸出，因此工具貼合實際需求，獲得使用者高度認可。在人才招聘方面，我們通過全球招募計劃、飛行員培訓項目，如阿德萊德的地面與飛行訓練，吸引新人，并為有經驗的飛行員提供多元晉升路徑。

NBD：從企業(yè)和投資者角度，數字化轉型需要聚焦哪些新設備或基礎設施？

鄒銘諾：我認為有兩大基礎至關重要。一是數據基建，通過構建高效的數據倉庫，整合飛行、客戶、交易等多源數據，確保AI模型有高質量數據可用。二是云遷移，國泰集團90%以上應用已上云，云計算的擴展性和能效是AI服務的底層支撐，需優(yōu)先選擇可持續(xù)性強的云服務商。