“超過55%的酒店從業(yè)者相信，AI工具將改變酒店行業(yè)，這其中當然也包括我。”萬達酒店及度假村管理公司信息部總經(jīng)理王雷在2024 ITValue Summit 數(shù)字價值年會舉辦的主題為“重塑酒店文旅行業(yè)的未來，AI引領(lǐng)的變革與創(chuàng)新”閉門論壇上表示。

AI已經(jīng)被公認為將成為重塑千行百業(yè)的數(shù)字技術(shù)，而這個重塑的過程正在酒店行業(yè)中進行。此次重塑不僅是局限于智能客服領(lǐng)域，而是涵蓋了酒店的建設(shè)、運營的全生命周期。

從客訴預警到收益管理，AI已全面滲透

現(xiàn)階段，雖然對于各行業(yè)來說AI的應(yīng)用仍處于一個比較初期的階段，但單就酒店行業(yè)來說，AI技術(shù)、自動化技術(shù)已經(jīng)在多個場景中得以應(yīng)用。

在中國旅游集團酒店控股公司科技信息部總經(jīng)理周長看來，AI的能力在酒店從建設(shè)到運營管理鏈路的12個環(huán)節(jié)中都有不同程度發(fā)揮。比如，在酒店建設(shè)階段，AI可以從設(shè)計優(yōu)化、施工管理、質(zhì)量控制、安全監(jiān)督、運維管理、自動化設(shè)計工具、智能規(guī)劃與優(yōu)化、智能監(jiān)控與預警、智能渲染等環(huán)節(jié)發(fā)揮力量；采購階段，AI可以提供包括供應(yīng)商分析、風險管理、戰(zhàn)略制定、預測建模、自動化物料編碼、智能采購新產(chǎn)品構(gòu)建、供應(yīng)鏈優(yōu)化等能力；在運營階段，AI能為酒店提供智能客房服務(wù)、預測性維護、智能客戶服務(wù)、智能安保監(jiān)控、個性化服務(wù)、物料管理、客戶反饋分析等能力，從而提升整體運營效率......

以酒店運營層面為例，AI的應(yīng)用主要可以分為用戶的住前、住中和住后三個階段。在周長看來，目前在酒店行業(yè)應(yīng)用最成熟的還是AI客服，“目前我們正在跟包括科大訊飛在內(nèi)的多家科技公司共同探索，如何利用AI大模型的能力進一步優(yōu)化智能客服的能力，”周長指出，“以8月份為例，我們試點酒店累計智能客服接通電話超53000次，通話時長979個小時，日均接通1728通電話。”

除了日常的智能客服以外，中旅集團還嘗試利用大模型的能力進行酒店日常的維護預警，以及客訴預警等預知性工作。

以客訴預警為例，原先用戶對酒店產(chǎn)生不滿情緒，或者體驗不佳的情況，大多會在住后通過攜程、飛豬、大眾點評等平臺進行“情緒宣泄”，而這些差評讓酒店對自身服務(wù)的不足“后知后覺”。一方面并不能第一時間解決用戶的需求，提升滿意度；另一方面，用戶留下不好的評價也為其他用戶在選擇該酒店時留下不好的印象，可能造成酒店業(yè)績下滑。

“要想提升用戶滿意度，我們需要將這個處理客訴的過程往前推，實現(xiàn)‘前置’。”周長強調(diào)。通過AI大模型，能夠更好地分析用戶在入住過程中可能出現(xiàn)的不滿情緒，將問題前置化解決，在提升整體滿意度的同時，更為重要的是為用戶提供了一個更好入住體驗，而這點是幾乎所有服務(wù)行業(yè)都在追求的目標。

藍豆云·區(qū)域總經(jīng)理施曉純也有著同樣的觀點。施曉純在分享中指出藍豆云也看準了酒店運營體驗這個環(huán)節(jié)，在整體運營管理系統(tǒng)中，通過功能模塊、業(yè)務(wù)模塊等方式，將酒店的包括衛(wèi)生品質(zhì)、工程設(shè)備盤點、維修維護等環(huán)節(jié)整合進產(chǎn)品中，并通過可視化的過程，通過APP讓酒店管理者一目了然，提升管理效率。

北京京能酒店旗下品牌除了在智能客服方面有所嘗試以外，在其他方面也在積極布局，用來提升酒店與用戶的“粘性”，在北京京能酒店管理有限公司運營總監(jiān)王猛看來，通過AI技術(shù)提供的能力，再加上多維度數(shù)據(jù)的“投喂”之后，酒店行業(yè)可以通過用戶畫像，對用戶實現(xiàn)精準營銷，提升整體的營銷效率，“主動出擊找到會喜歡我們酒店的潛在用戶。”王猛表示。除此之外，北京京能酒店還在新媒體直播領(lǐng)域應(yīng)用了AI的能力，進行品牌推廣，更好的與用戶交互。

除了面向用戶群體的運營以外，周長和王雷在分享中都提到了AI能力在酒店收益管理方面能有“大展拳腳”的機會。

王雷在分享中表示，通過將人做收益管理的經(jīng)驗，基礎(chǔ)理論“輸入”給大模型產(chǎn)品，利用這些數(shù)據(jù)訓練出的產(chǎn)品可以在酒店定價等方面提供更為準確的幫助，并且可以讓一位酒店管理者同時管理更多的酒店。

周長也在分享中分享了中旅集團在收益管理數(shù)字化方面的經(jīng)驗，他指出，中旅集團嘗試通過AI技術(shù)在智能定價和需求預測等場景中進行應(yīng)用。“傳統(tǒng)人工的收益管理是通過excel表或者數(shù)據(jù)管理軟件進行的，效率和效果都不盡如人意”周長指出，“在使用AI功能之后，通過數(shù)據(jù)的收集和分析，相對傳統(tǒng)人工而言，能夠進行更好的預測和定價。”

中旅集團以模型運管平臺為底層支撐，以收益管理智領(lǐng)AI引擎為核心，讓酒店管理者能同時管理多家酒店，“原先可能一位管理者只能同時管理2~3家酒店，最多也就是4家，但是通過AI技術(shù)的賦能，一位管理者可以同時管理10家，甚至20家酒店。”周長指出。

不僅于此，管理者在實現(xiàn)個體多管理酒店的同時，還實現(xiàn)了預測準確率的提升，據(jù)周長介紹，目前通過AI技術(shù)的應(yīng)用，進行需求預測的準確率已經(jīng)超過95%。

萬達也在酒店動態(tài)的價格管理方面應(yīng)用AI技術(shù)進行了初步的嘗試，“萬達從2012年開始就開始開展收益管理的工作，建設(shè)了一套完整的數(shù)據(jù)管理中心，一整套體系。當AI技術(shù)又一次爆發(fā)之后，我們也開始嘗試是不是可以用AI處理這些數(shù)據(jù)，來提高我們的收益管理的效率，以及準確率。”王雷表示。

AI大模型在酒店各個方面都已經(jīng)有一些應(yīng)用涌現(xiàn)，釣魚臺美高梅酒店集團數(shù)字化轉(zhuǎn)型與信息技術(shù)總監(jiān)馬俊鵬在圓桌討論環(huán)節(jié)中分享到，“釣魚臺美高梅旗下酒店在協(xié)同辦公應(yīng)用上全面使用了飛書，飛書內(nèi)置了字節(jié)跳動的豆包AI大模型，這使得集團和酒店的飛書用戶能夠在日常工作中直接使用AI工具，從而提升日常辦公的效率。”馬俊鵬指出，“除上述之外，釣美集團的AI應(yīng)用場景已涵蓋集團公眾號智能客服、智能經(jīng)營日報、酒店餐飲點評分析、集團知識庫智能問答等多種場景，這些AI應(yīng)用有效提升了酒店的運營管理效率，并改善了客人的體驗。”

在具體提升方面，酒店可以通過AI與數(shù)據(jù)分析，總結(jié)歸納出優(yōu)秀員工具有哪些特定“行為”，或者“素質(zhì)”，并向全員推廣，針對此，在綠地酒店旅游集團信息技術(shù)部總經(jīng)理吳龍看來，AI最重要的一個能力不是為企業(yè)帶來了什么，而是企業(yè)能夠通過AI技術(shù)，提升員工“短板”，解決人與人之間的能力差異，從而讓員工整體都處于一個較高的水準之上。

C端B端“通吃”

從應(yīng)用場景角度出發(fā)，AI大模型的能力不僅能在酒店的運營管理，提升用戶滿意度等領(lǐng)域起到“決定性”的作用，對于C端的用戶來說，大模型的能力也能讓用戶在選擇酒店的過程中有更好的體驗，更為便捷、快速的選擇更合適自身的酒店。

過去，人們在選擇酒店的時候，大多數(shù)是通過咨詢當?shù)氐呐笥眩蛘哂羞^當?shù)芈糜谓?jīng)驗的人，這個效率和效果總是低下的。一方面，因為人是主觀思想和個體差異的，可能別人推薦的酒店只是滿足了推薦人的個體需求，卻并不能滿足被推薦人的需求，這就造成了可能被推薦的酒店并不能讓用戶有很好的體驗。

現(xiàn)在，人們在選擇酒店和旅游路線的過程中，更多的會通過諸如攜程、飛豬、大眾點評等APP，通過別人的評價，來尋找合適自身的酒店。雖然這些評價也都帶有主觀色彩，但是用戶可以對比多個平臺的多個評價，從而篩選出合適自身的酒店。但這個過程是復雜的，且需要用戶花費很多精力進行攻略。

未來，在AI大模型能力的加持下，用戶只需要簡單的將自己的需求描述給大模型，大模型會根據(jù)用戶的喜好度和需求綜合推薦一家或幾家酒店。這個推薦是相對客觀的，且能為用戶節(jié)省不少選擇酒店、旅游路線的時間，大幅提升用戶的體驗，而在王雷看來，通過與AI的互動之后，用戶不僅可以對選擇的酒店有一個較為全面的了解，還可以對整個旅游環(huán)境有一個全面的了解，從而降低了用戶“選錯”酒店概率，一方面提升了用戶的體驗，另一方面，也能間接提升酒店的整體用戶滿意度，實現(xiàn)雙贏。

AI的短板

雖然AI技術(shù)在酒店文旅行業(yè)已經(jīng)不斷涌現(xiàn)出了眾多的應(yīng)用場景，但是在周長看來，AI技術(shù)真正在酒店行業(yè)成熟落地仍存在兩大問題亟待解決，那就是——信任和價值的問題。

信任層面，由于目前生成式AI還是會存在“幻覺”的問題，而“幻覺”問題似乎已經(jīng)成為所有行業(yè)在應(yīng)用大模型產(chǎn)品時，最大的顧慮。“我個人認為AI對于酒店行業(yè)，已經(jīng)具備作為生產(chǎn)力的條件了，但是對于決策者們來說，大模型‘幻覺’的問題依舊是一個讓他們有很大顧慮的問題。”周長如是說。

馬俊鵬也有相似觀點，分享了一個他們利用AI分析餐廳點評數(shù)據(jù)的案例，“我們嘗試利用AI技術(shù)自動分析酒店餐廳點評網(wǎng)客人的評價數(shù)據(jù)，其中一個需求是通過AI的數(shù)據(jù)挖掘能力快速提取客人評價中的好評和差評菜品名稱。在實驗初期，AI無法完全滿足我們的要求，但通過不斷調(diào)優(yōu)和專屬訓練，最終滿足了業(yè)務(wù)部門的需求，實現(xiàn)了從海量數(shù)據(jù)中精準提取服務(wù)標簽、好差評菜品名稱，以及各餐廳好評服務(wù)人員姓名。這表明，AI的有效應(yīng)用不是簡單的拿來即用，而需要針對不同場景進行不斷嘗試和專屬訓練，才能更好地滿足實際需求，創(chuàng)造真正的價值。”

除了信任的問題，如何讓AI技術(shù)在酒店行業(yè)中體現(xiàn)價值也是目前行業(yè)比較關(guān)注的焦點。在這個幾乎所有企業(yè)都將降本增效視為核心發(fā)展目標的大環(huán)境下，一個數(shù)字技術(shù)如果不能擁有良好的ROI（投資回報率），很難被行業(yè)用戶所接受。而在周長看來，生成式AI技術(shù)目前在酒店行業(yè)也沒有能體現(xiàn)出很好的ROI，“一項新技術(shù)和行業(yè)的結(jié)合，它的價值不是馬上就能體現(xiàn)出來的，而如何讓生成式AI在酒店行業(yè)中體現(xiàn)出更好的價值，給企業(yè)的降本增效帶來切實的賦能，也成為了生成式AI接下來在企業(yè)中應(yīng)用的過程中，需要解決的問題。”周長指出。

王雷也有著相似的觀點，他在分享中表示，目前還有大概50%的酒店行業(yè)的決策者們不相信應(yīng)用AI技術(shù)能為酒店節(jié)約運營成本，而針對如何更好地推動AI技術(shù)在酒店行業(yè)的應(yīng)用，王雷也給出了自己的觀察和建議，他表示，從現(xiàn)階段的AI應(yīng)用上看，僅憑借一家酒店，一家公司，推動AI技術(shù)在整個酒店行業(yè)中的應(yīng)用落地，是不現(xiàn)實的，需要整個行業(yè)，通過一些協(xié)會，聯(lián)合所有的酒店管理公司，再對接到下游的解決方案的供應(yīng)商，共同努力，才能讓AI技術(shù)在酒店行業(yè)中體現(xiàn)出更高的價值，才能切實推動AI技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用。

價值的另一方面表現(xiàn)在：現(xiàn)階段企業(yè)想應(yīng)用AI技術(shù)，除了軟件、解決方案的采購成本，內(nèi)部數(shù)據(jù)治理成本也是極其高昂的，在吳龍看來，隨著企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)越來越多，越來越復雜，數(shù)據(jù)采集、治理的成本也就越來越高，而“數(shù)據(jù)”的成本也直接決定了企業(yè)應(yīng)用AI的成本和難度，當難度提升時，如果這個技術(shù)為企業(yè)帶來的價值是“不可視化”的，或者說企業(yè)是看不到具體價值的，這也就給企業(yè)應(yīng)用AI帶來了阻礙。