AI智能体或将彻底改写旅游业的未来。对于旅游与酒店企业而言，当下正是激活这场技术变革潜能的关键时刻。
旅游业对技术演进并不陌生。过去几十年，行业经历多次结构性转变，不仅重塑了旅程规划、预订与体验方式，也改写了竞争格局。如今，智能体成为最受瞩目的新兴技术，蕴藏着激动人心的可能性。生成式AI多以“顾问”身份提供建议，智能体则更像一位能任劳任怨干活的“下属”。它能独立决策、自主行动、发现问题、提出方案、完成任务；它聪明、勤勉、自驱，只需最少的人类监督。更重要的是，它能可作为核心接口，助力企业释放AI的全部潜能。
对于未能真正兑现AI生产率红利的企业而言，智能体或许是一把关键的钥匙。它带来的不只是任务的自动化，更是流程的重构。通过在复杂的垂直业务与功能场景中嵌入智能体，企业有机会重塑运营模式，提升效率、个性化水平与抗风险能力，同时开辟新的收入来源。
面对智能体的巨大潜力，旅游及酒店企业已开始积极尝试。但要充分释放其价值，必须制定新的AI战略与治理体系，夯实数字基础设施，从根本上更新业务流程与工作方式，并从零散试点转向由跨职能团队精心设计、高管层积极推动的企业级转型。
AI在旅游业：方兴未艾，潜力待掘
人工智能在旅游业的渗透正在提速。Skift旅游200指数（全球最大上市旅游公司子集）中，2022年仅约4%的企业在年报中提及AI；到2024年，这一比例已升至35%。
部分旅游及酒店企业对AI的前景充满信心。本报告对86位主要来自美国的行业高管进行了调研：26%的受访者表示，引入AI后企业运营成本显著下降；30%认为决策更为迅捷；33%指出AI提升了客户服务的个性化水平；36%认为AI改善了产出质量；59%表示AI提高了员工生产效率。多数受访者还表示，过去三年AI带来了年均超6%的营收增长与同等幅度的成本节约。（需注意，此处指广义的“AI”，非狭义的“生成式AI”）
消费者端的接受度也在上升。越来越多的旅客使用AI工具规划与优化出行体验。
旅游业应用AI的核心挑战
尽管应用热情持续升温、落地范围不断扩大，但旅游与酒店行业在AI成熟度方面仍明显落后于其他行业。Epsilon数据管理公司2025年调研显示，仍有11%的旅游业高管坦言所在机构未部署任何AI应用，几乎是其他行业的两倍。旅游业深化AI应用步履维艰的主要原因有两点：
▪数据孤岛与系统壁垒制约AI效能。旅游业（尤其是酒店业）高度分散，由遍布全球的无数中小企业构成。这种结构导致行业数据极度碎片化，不同系统的参数不一、难以整合。旅客一年可能接触上百个旅游平台或服务；同样，一家旅游企业关于同一客户的数据，可能散落在十余个老旧系统中。这使得企业难以训练出高效AI模型，也难以在大规模范围内提供真正个性化、实时化的智能体验。
▪重人际连接投资，轻技术创新投入。旅游业对AI的谨慎态度，部分源自其作为服务行业而非技术行业的传统认知。技术常被视为辅助工具，而非业务核心。这导致技术人才储备不足、投资滞后。值得庆幸的是，新一波技术浪潮有望同时化解这两大困境。它不仅能帮助行业突破数据壁垒、增强人性化服务，还将解锁更多关键应用场景，实现效率飞跃。
智能体：开启旅游新纪元
智能体几乎能为所有行业打开新的可能，旅游业更是其大展身手的天然舞台。
▪突破系统壁垒。与传统自动化工具仅能调用结构化API不同，智能体能直接操作用户界面，像人类一样点击、浏览、跨系统操作。它可在碎片化环境中整合信息，打通过去无法逾越的技术断点。作为数据连接纽带，智能体可实现跨孤岛的数据抓取与更新，执行多步骤工作流，从而让人类从繁琐的系统对接中解放出来。
▪融合多元数据。智能体擅长在两类数据间检索与推理：一类是执行操作所必须的结构化数据（如航班时刻、价格档位、预订记录）；另一类是理解细微情境、偏好与情感所需的非结构化数据（如客服记录、用户点评、旅行博客）。在旅游业这种数据形态并存的环境中，智能体可轻松驾驭多元信息，动态访问、实时理解并执行相应行动，从而实现大规模端到端的个性化、决策制定与自动化。
▪驾驭复杂任务。部署智能体的理想用例应具备清晰目标，但需通过开放式、多步骤的推理与决策才能完成。旅游业中，这类场景比比皆是。例如帮助滞留旅客返程，目标虽简单明了，但要处理行程中断问题（航班取消、意外延误、住宿调整），需要跨多个渠道的多步骤协调。在成熟形态下，智能体可以自动改签航班、延长酒店预订、取消接送服务，并同步更新所有账单与通知。
▪大规模个性化。智能体同样擅长处理基本结构重复、但需因个体情境或用户数据而调整的批量任务。旅游及酒店业的许多工作流正是如此，例如为总部设在伦敦和纽约的律所安排合伙人往返机票。这类任务流程大体相同，无需每次从头设计，但也无法完全模板化。
重塑消费者旅游体验
根据Skift发布的《2025旅游业现状报告》，目前仅2%的受访者表示愿意让AI工具全权接管，即在无人监督下直接预订或修改行程。要赢得消费者对技术的信任，旅游企业仍需持续努力。这正是智能体有望发挥关键作用的领域。它能处理生成式AI难以应对的具体而复杂的问题，甚至进一步自主完成操作，而不仅仅停留在提供建议。（图3）
智能体有潜力彻底重塑消费者规划与预订行程的方式。想象这样一个场景：小刘是位常旅客，一直梦想在马尔代夫的水上别墅度过一周假期。在智能体出现之前，筹备一趟这样的旅行往往要耗费数小时，浏览各类博客与视频、对比度假酒店、与旅行社沟通、研究积分兑换规则；还要考量饮食偏好与旺季价格等因素。生成式AI或许能根据一次提问给出建议，但作用仅止于此。即便行程敲定，也可能因临时变动（如奖励机票取消）而必须推倒重来。
有了智能体，小刘的体验将截然不同。某天他在社交媒体刷到一段马尔代夫度假酒店的视频，智能体旅行助手立即识别出其兴趣，自动匹配他的预设假期、历史偏好与积分余额，并生成包含航班、餐饮、活动的完整个性化行程方案。小刘可随时提出修改要求，智能体即时重排日程；最终，他只需轻点确认，即可完成全部预订，无需频繁切换网页，无需反复比对方案，也不会错过任何机会。
智能体旅行产品实例
目前已有旅游企业将智能体创新应用于实际业务。SkyLink自称“AI企业旅行智能体”，可将智能体嵌入企业原有系统，以简化并自动化差旅预订流程。用户无需再拨打旅行社电话或通过传统渠道预订，只需要与SkyLink进行文字对话。该系统能读懂用户的旅行偏好和企业差旅政策，并能在毫秒间分析数千个数据点，给出最优方案。用户随后可直接在聊天界面完成预订。
另一款智能体Layla专注于个人休闲旅行。它可根据用户历史偏好自动规划个性化行程。Layla既能响应明确请求（如“为五口之家预订一周考艾岛假期，预算不超过1万美元”），也能根据宽泛需求提供灵活建议（如“我们想去距纽约车程不超5小时的海滩，度一个长周末”）。此外，Layla还提供行程模板与示例，引导用户逐步决策，让旅行筹备不再耗时费力。
优化旅游业工作流
人工智能在旅游消费端的应用已备受瞩目。但与生成式AI类似，它在非消费端同样蕴藏着深刻的变革潜力与价值空间。
提升员工效率与工作体验
长期以来，旅游业面向员工的技术发展往往滞后于面向消费者的创新。例如，旅客可在移动端轻松选座，而机场值机人员在处理临时换座时，仍依赖运行缓慢、操作繁琐的旧系统。智能体的到来，有望打破这种技术失衡。
一线员工往往被大量重复性任务所困。以航班延误后的改签为例，智能体可自动执行退款审核、代金券发放等标准流程，显著减轻人工负担。如此一来，员工将能更专注于需要情感温度的面对面客户服务。
涉及订单取消与重新预订的场景，往往让一线员工承受巨大压力，他们需要直接面对情绪激动的旅客。智能体可减少此类冲突，从而有助于缓解员工情绪负担、降低职业倦怠风险，为员工创造更具成就感的工作体验。这一点意义重大：我们对旅游业高管的调研显示，近20%的受访者将“吸引并留住人才”列为前五大挑战之一。
重塑酒店与物业管理
酒店运营与物业管理涉及大量需要快速决断的事务。麦肯锡分析表明，让智能体参与部分决策可显著提升运营效率：
▪自动分配客房。通过连接客户数据平台，智能体可综合考虑客人偏好、会员等级及历史住宿反馈等因素，自动执行房间分配。这既能优化入住体验，又能减轻员工负担。目前，AI提供的分房建议可帮助前台每日节省约30分钟工时。而借助智能体的实时分配、重新调配及客人沟通能力，节省时间有望提升至1~2小时。
▪预测性维护。智能体可提前预判酒店设施的维护需求，依托智能传感器数据、清洁与维护记录以及客人反馈，自动制定维修计划。现有AI预测性维护技术可使客房停用时间减少约10%至15%；若由智能体自主生成工单、指派人员、制定方案、订购零件等，这一比例有望提升至20%至30%。
▪客房清洁任务管理。智能体可根据员工配置、宾客行程及退房后基于计算机视觉的客房分析，动态识别并分派清洁任务，确保客房高效、准时完成清理。目前，AI通过集中分配客房、制定时间表等方式，可减少约5%至15%的清洁工时；而智能体凭借对客房实时状态与员工位置的掌握，可使清洁工时下降10%至30%。
▪菜单优化。智能体可根据需求波动、点单趋势与盈利表现，动态优化菜单结构与定价，并提前自动采购所需库存。目前，AI基础数据分析与预测可带来约2%至5%的净利润提升；智能体通过实时菜单个性化、跨系统整合与自主执行，有望将净利润增幅扩大至5%至15%。
改善航空定价与收益管理
在航空定价与收益管理领域，智能体的潜能同样巨大。其分析动态信息与执行任务的能力，将显著优化产品组合设计方式：
▪动态捆绑销售。智能体可根据旅客偏好打造个性化产品组合，确保服务契合需求，从而提升转化率与附加服务（如托运行李、加宽座位等）收益。目前AI主要通过向不同客群推送预设产品包，实现约5%至7%的营收增长；而智能体可自主生成超个性化产品包、实时测试并推送给客户，有望将收入增幅扩大至20%至30%。
▪实时定价调整。智能体可利用最新搜索趋势、天气与第三方数据，动态优化定价策略，使其与市场变化与需求预测同步。目前AI通过生成需求预测，可帮助分析师节省约15%至25%的时间；若引入智能体系统，凭借其对需求激增的自主响应等执行能力，分析师投入时间有望减少40%至50%。
▪载客率优化。航空公司通常会通过适度超售以实现最大化载客率。智能体可结合历史预订模式、未登机率及外部数据，自动执行并精细优化超售策略。目前AI可提升载客率约1%至2%，智能体有望将这一比例扩大至3%至4%。
▪会员奖励个性化。智能体可为会员量身定制忠诚度奖励方案，并主动推送，从而增强客户粘性、提升留存率、延长客户生命周期价值。目前AI客群细分个性化带来约5%的收入增长；智能体凭借自主推送高度个性化优惠，可将增幅提升至15%至25%。
智能体的落地与规模化部署
许多旅游与酒店企业已在不同层面受益于数字化与AI，但智能体的应用仍显滞后。调研显示，九成行业高管称其机构已在一定程度上使用生成式AI，但38%表示尚未部署智能体；同时，22%的受访者称生成式AI已在企业内广泛应用，而智能体的这一比例仅为2%。
虽然整体应用尚处早期，但行业热度正急剧升温。八成受访高管计划在未来三到五年内，于多个业务场景和职能环节大规模引入智能体。最受期待的应用方向是客户体验、服务交付、销售和市场营销。
多数受访者认为，智能体有望在企业内广泛应用。有人看好其在数据分析上的突破，有人强调它能简化流程、提升效率，也有人将智能体的落地视为一场“成败攸关”的行业竞赛。
然而，旅游业并无通用模板。每家公司都应结合自身的战略重点、目标市场与渠道布局，找到智能体融入业务的最佳路径。来自其他行业的经验与教训，可为旅游企业提供借鉴，无论其正处在智能体探索的起步阶段，还是加速推进的关键时刻。
技术打底：夯实智能体部署根基
旅游企业可从评估自身的技术条件入手。构建智能体体系，离不开可扩展的云基础设施、强劲的数据管理能力，以及稳固的传统AI部署。前景令人振奋，但唯有打好根基，智能体才能真正落地生根、释放潜能。
现实中，许多旅游企业的技术基础仍显薄弱。麦肯锡与Skift在2020年的联合报告中指出，不少老牌企业依然受制于“高度定制化、老旧僵化的技术系统，难以支撑业务发展”。
一些企业已开始探索一条颇具启发意义的“技术自愈”之路。它们通过部署智能体系统，组建由专业智能体协作的团队，对复杂的技术架构进行诊断、更新与重建。团队中的智能体可自动执行逆向代码分析、质量检测等任务，加速技术现代化进程，提升系统的可靠性。
智能体的引入将为旅游业中复杂、分散的系统架构注入现代化动力，夯实创新基础，最终为旅客带来更智能、更敏捷、更具个性化的出行体验。
规划先行：制定智能体集成路线图
仅有技术不足以驱动真正的转型。要实现跨越式变革，企业必须重新审视技术在团队、职能与工作方式中的定位。即便是具备自主决策能力的智能体，也仍然需要适当的监督与引导。
对于希望引入智能体等前沿技术的企业而言，一份由高层背书、与业务成果直接挂钩的集成路线图，是转型的关键。然而在旅游与酒店行业，此类路线图的制定与更新并非一项常规工作。领导者在规划时应聚焦以下要素：
▪明确战略愿景。思考两个问题，“我们最急需解决、价值最高的业务难题是什么？”、“我们希望为客户和员工打造怎样的未来体验？”
▪聚焦关键场景。优先选择最契合战略愿景的智能体应用方向。技术的灵活性固然诱人，但若缺乏业务驱动的顶层设计，项目极易演变为分散的试点，既难规模化，也难发挥系统价值。
▪技术与业务共治。路线图应由技术与业务领导共同牵头，成果责任共担。
▪平衡短期成效与长期布局。快速见效的项目（如自动化重复性的一线工作流）有助于提振士气、验证可行性，但也需为长期投入（如重塑客户旅程、重建运营中枢）留出资源与时间。
人才赋能：提升技能，弥补缺口
将新技术融入企业核心，势必会改变员工的日常技能需求。企业需主动投入资源，为员工提供系统培训，帮助他们熟悉并自信运用新工具。麦肯锡研究指出，在推动增长与数字化战略的过程中，人才始终是最大的瓶颈。
有针对性的技能提升，不仅能增强员工能力，还能通过清晰的职业发展路径提升忠诚度。当新技能让员工从重复性、机械化的任务中解放出来，投入更具创造性与成就感的工作时，也能显著提振士气。
但企业需警惕“AI倦怠”。模糊、泛化的“应用AI”指令往往让员工不堪重负。为防止这种情况发生，企业应避免漫无边际地推行AI，而应聚焦少数能真正落地、与岗位密切相关的高价值应用，并确保培训能让员工切实感受到AI的帮助，而非被动应付。管理层同样需要理解AI的潜力与局限，避免因期望过高而失望。
部分员工或许担心被智能体取代。对此，企业应传达清晰立场：AI的使命是赋能，而非替代。
文化革新：培育敏捷灵活的组织土壤
智能体正经历飞速发展。非营利机构METR的最新研究显示，自2019年以来，智能体的性能，以其完成人类需耗时处理的复杂任务的能力衡量，平均每7个月就会翻一番。这种指数级的演进意味着，曾被认为不成熟的技术，可能会在短时间内就具备实际应用价值。
若企业对此掉以轻心，极易失去竞争先机。企业需培育鼓励试验、灵活适应的组织文化，持续关注新工具与新平台的涌现，定期评估自建与外购方案的优劣，并在必要时果断暂停或调整项目方向。
流程再造：重构端到端业务流程
麦肯锡调研显示，逾七成的数字化转型项目在推广阶段失速。这同样是智能体部署的隐忧，若仅将AI嵌入既有流程，往往不足以释放真正的价值，也无法保持竞争优势。
旅游企业在导入智能体时，应系统评估其对上下游流程的影响。例如，一套用于优化飞机载货率的AI系统，可通过动态定价、装载优化与路径规划，实现空间利用率与收入的最大化，同时灵活应对延误或取消等不确定因素。
上游方面，销售代表需掌握实时查询与沟通可用运力与定价的方法，调整日常工作模式；下游方面，机场地勤主管需根据实时载货率变化灵活分配货物装卸时间。对于以往执行固定流程的运营体系而言，这将是一项显著变化。
企业必须认识到，智能体并非单纯的新技术，更是一种重塑业务的力量。它使企业能够从根本上重新构想、设计和优化业务流程，以适应由AI持续塑造的未来格局。
智能体不会改变“旅行的意义”，但会重塑“旅行的方式”。它能减少旅程中的摩擦，让个性化服务真正普及开来，让员工从繁复操作中解放出来，专注于提供更具温度的体验。
智能体的使命不是取代人，而是放大人的力量。未来的行业领军者，未必是最快采用智能体的企业，而是那些能以契合自身定位、贴合客户需求的真诚方式，部署这项技术的企业。毕竟，旅行的魅力，从来不在于技术，而在于那些唯有人才能创造的瞬间、记忆与情感联结。
麦肯锡亚洲区客户体验业务负责人以及旅行、物流与基础设施业务负责人：余子健（Jackey Yu）
英文报告作者：
麦肯锡团队
Jules Seeley是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻波士顿分公司。
Vik Krishnan是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻旧金山分公司，为航空、运输、旅游、科技和航天领域的公司提供咨询服务。
Kelly Ungerman是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻达拉斯分公司。
Alex Cosmas麦肯锡全球资深董事合伙人，来自麦肯锡旅游与物流业务。
Ryan Mann是麦肯锡全球董事合伙人，常驻芝加哥分公司，领导麦肯锡全球酒店业务。
Alex Gersovitz是麦肯锡全球副董事合伙人，常驻洛杉矶分公司。
Isabelle Tamburro是麦肯锡资深顾问，常驻夏洛特分公司。
Jane Kennedy是麦肯锡顾问，常驻华盛顿特区分公司。
Skift团队
Seth Borko是Skift Research总监兼负责人。
Robin Gilbert-Jones是研究分析师，常驻开普敦。
