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ToC之后再ToB,飞猪的AI继续提速

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语言:中文 更新:2025-09-05 01:00 等级:
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以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。

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ToC之后再ToB,飞猪的AI继续提速2024更新

,未曾中计。”

> 厂商新闻《ToC之后再ToB,飞猪的AI继续提速》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-05 09:39

    • 编辑:CN

    作者 | 郭鸿云编辑 | Sette

    出行领域的AI,到底是真需求还是凑热闹? 

    这得看两点:一看你的用户——不管是B是C——有没有大规模、低成本、还得是个性化的场景和真实痛点;二看你的AI产品是真能解决问题,还是只会堆信息的“高级爬虫”。 

    行业里很多朋友不认AI服务,就是因为市面上“假AI”、“作秀AI”太多。 

    去年到现在,“AI热”在旅游圈里渐有降温之势。一开始各路OTA打头,创业公司接着蜂拥而至,一时间AI能否颠覆行业的讨论也热了起来。喧嚣过后,很多人都意识到,技术吹得再天花乱坠,解决不了实际问题,那就是企业自嗨。用户不买单,再炫的“自嗨”也很快凉透。 

    说到底,实用,才是一项新技术有没有价值的唯一标准。 

    真正被用户认可、体验还不错的AI产品,往往有几个共性,总结起来就是:精准(能落地)、有“人味儿”、务实。

    就拿打工人最熟悉的商旅来说,很多人一听“出差”就头大。 

    因为你很可能又要被公司的差旅系统“硬控”——好不容易提好了差旅单,一个个去订机票、火车票、酒店、接送机,手机屏都快切冒烟了;到了地儿或者开完会,打车去酒店,来回输地址的时间估计都够搓盘麻将的。这还不算天没亮就赶飞机,到了还在七拐八拐开“酒店盲盒”。 

    交通方不方便、床舒不舒服、早餐好不好吃……这些需求基本是奢望。 

    公司越大,出差越“苦”。你要让公司照顾到每个人的偏好,自己都觉得离谱。 

    但现在,AI可能真能治好这个痛点。“每人一个虚拟差旅管家”——已经有企业在做了。最近,飞猪旗下的阿里商旅正式推出了一站式AI商旅解决方案。 

    这么看,目前同时在AI toC领域和AI toB领域都有主力产品布局的旅行平台,飞猪算头一个。估计其他OTA也快了。

    1

    阿里商旅的AI在企业端、企业用户端都推出了AI产品。其中很重要的一个模块,就是帮企业做智能差旅推荐,覆盖行前预订和行中服务,同时还能辅助差旅部门智能决策。 

    有人一听到“解决方案”就PTSD,觉得不就是系统升级吗?“硬控”你的,无非是从同事换成了大数据。 

    但其实,订机酒车餐真是个技术活,公司要控费、算成本,流程要合规,过程中员工要安全,事后要审计,理论上交给技术比人靠谱得多。 

    如果把选择权完全交给员工,在差标限制下,他不一定真能选到最合适的。个人比价能力有限,不同平台来回切换、反复对比,不拿小本本记根本记不住,耗时又心累。

    而AI来做,优势是能快速检索海量数据,用算法匹配出最优方案。 

    有人还是担心:现在AI满嘴跑火车,你要西瓜它给你桃子。但在差旅这个事上,AI反而更靠谱。 

    为啥?因为差旅不是为了玩得爽,它不是旅行。它的核心是:往返时间合适、工作方便、睡个好觉,最后才是顺便逛逛。

    所以AI最重要的,就是把机酒这类标品精准匹配好,按标签选出最适合这个人的选项。 

    举个例子:有时候早出晚归的公务舱机票,因为牺牲了时间便利,或可省一晚住宿,反而比“晚出早归经济舱+酒店”更省钱;直达的一等座高铁,也可能比中转或飞机更划算。 

    酒店选得好、不超标,员工睡得好、状态佳,工作效率也更高。 

    对企业来说成本并没多花,这才是差旅的最优解。 

    据阿里商旅称,已经有很多大型企业客户在排队洽谈中了,“产技忙不过来”。

    2

    老式的差旅管理系统最大的问题,是在体验和效率之间反复摇摆。 

    不管用不用AI,一个能打动企业差旅或采购负责人的新产品,起码要具备两个条件:一是标签明确,二是产品库足够大。除此之外,还要有“人一样的灵活性”。只会卡标准、执行死命令的系统,或全靠人力有限服务,都很难实现。 

    阿里商旅能做到,是因为它背后连接了飞猪的供给和经验,以及阿里巴巴的生态——基础设施层的技术够硬、数据库够大、产品够多。 

    只要企业、员工、平台目标一致,原本复杂的决策到员工这儿就有可能转化成简单的结果。 

    比如机票,阿里商旅接入全球超400家航司、4大GDS、数百家代理商,选什么航班、什么舱位更合理,系统自己就能筛选比对;酒店也是,覆盖200多个国家和地区、超170万家酒店;用餐更是有支付宝的1300万企业餐饮商户,总有符合差标还让员工喜欢的。 

    有这种规模的专有数据支撑,用技术在“成本、合规、体验”之间找最优解——AI解决方案才显得有看头。

    更关键的是,怎么让AI有“人样儿”,能说人话、理解人话。 

    有供应链数据的企业不少,搞AI的公司更多,但未必每个选手都做得出来。 

    拆解差旅AI的本质,其实它既有toB服务里的合规、效率要求 ,又有toC服务里的体验要求。所以C端产品的经验,很重要。 

    实力也好、运气也罢,阿里商旅恰好出现在了这个身位。AI toC这块儿,母公司飞猪正好试过了。 

    今年4月份,飞猪推出AI“问一问”时,尚在测试阶段的邀请码就一码难求,甚至在小红书被炒到99块一个。

     

    后来暑期全面开放,面对暴增的提问,“问一问”也没让人失望。不少网友发帖夸它“靠谱”,不像很多跟风做AI的产品。 

    比如“问一问”暑假上线了一个新功能:为用户推荐目的地时,提供“旅行热力地图”,实时显示人流热度。 

    要知道,暑期出游最头疼的就是人挤人。什么时候人少、怎么避开高峰——这种现实又细节的需求,以前只能靠猜,到了现场才知多恐怖。现在热力图一眼可见,几万人在景区?那就调整计划,先去人少的地儿。 

    类似的细节还有“清凉指数”、“性价比指数”……这些都是真正游客才会关注的视角。 

    测试期间我们就总结过:这个AI工具最大特点就俩字——丝滑,有人性。

    3

    功能做到“丝滑”或许不难,但让AI有“人一样的思考视角”,而不是无情的网络爬虫,那就难多了。

    飞猪“问一问”之所以有“人味儿”,是因为它在产品路线上更实在,选择了多个大模型,由多个AI智能体(Agent)驱动——不是接入个流行的单一模型、讲个AI故事就完了。能根据问题难度,由智能体自主决策、随时切换最适合的模型来应对。 

    更重要的是,它真的调研了行业的工作方式,有一套合理的工作思维:一趟旅行里,什么重要、什么次要?哪些需要快速决策,哪些要多给选择、让客人多挑一挑,乍看普通,细究下去都是门道。 

    飞猪问一问启动测试的时候,体验让人耳目一新:用户看到的不是AI在一个聊天框里自说自话,而是化身不同专业角色——行程助手、攻略达人、预算管理师、本地导游……基于自身专业性给出更靠谱的回答,看起来有服务的味儿了。

    阿里商旅AI解决方案也用了类似的逻辑。 

    出差前,员工只需提供事由、时间、地点三个信息,系统就能自动生成差旅行程和审批单,同步规划机、酒、车等服务,甚至细致到出发地和目的地的天气、检票等待时间…… 

    员工可一键合并下单,企业统一支付,不用垫资。到达后还能一键打车、订餐。

    实用为先,这也和问一问早先成为黑马的方向一脉相承。

    4

    闻旅一直认为,AI要落地旅游,挑战还很大。 

    一方面,人的喜好个性化很难被标准化,AI可控变量有限,准确性和信任仍需时间沉淀。 

    另一方面,技术研发与实践需持续投入,纯旅游企业做AI,短期很难直接见效。在AI与业务深度融合、推进实用化这方面,速度还是偏慢。 

    但这并不改变一个事实:AI必将重塑出行体验、改变整个在线旅游行业——无论现在做到什么程度,这项技术必须学、必须跟。

    就像酒店机器人,5年前还被当噱头,如今没有机器人送物,客人反而不习惯。包括智能客控、语音助手控制灯光窗帘……我们也越用越熟练。 

    未来AI在更广出行领域的作用,也会这样从“可用”走向“好用”。

    尤其在企业商旅这种标准化、规模化场景,AI落地的速度可能比消费场景更快。一旦AI能融合“大规模、低成本、个性化”优势,在细节上抠成本、全流程自动化降本增效——效果会更快、更明显。 

    甚至可能改变企业思考和管理的方式。就像上面举例的差旅公务舱方案未必成本高于经济舱方案,以及当人人都有一个AI旅游定制师的时候,真人定制师的更大价值是不是就能激发出来? 

    而对大众来说,越来越理性、看重“有没有用”的时代,AI一定会成为被看见、被期待的新方式——就像从线下买票到电话预订,再到线上平台、小程序……进步是渐进的。 

    AI也一样,就算不是唯一入口,也会逐渐成为重要入口。只要更便捷、效果更好,剩下的只是时间问题。 从新鲜到习惯,没有准确时间点,也不必急着判断。 

    常说一口吃不成胖子,AI这块蛋糕不管大小,先吃下去一定没错。 

    至于怎么吃更快、更饱,怎么让AI更快被接受、产生价值——无论toC还是toB,还是那几个关键词:可执行、务实、以人为本。以这个为方向,肯定不会错。 

    目前来看,除了众所周知的那些科技巨头,在出行这个领域,飞猪们已经在打样了。 

    图片来源于摄图网和网络截图

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