编者按：2025年9月16日，“2025年中国饭店数字化运营专题会”在杭州黄龙饭店顺利召开。中国饭店数字化运营专题会由中国旅游饭店业协会与携程共同发起、主办，会议凭借深厚的专业积淀与广泛的影响力，成为连接我国旅游饭店业与数字技术服务平台的重要纽带。人工智能如今已成为全球技术创新和生产范式变革的决定性力量，智能技术正在重构旅游饭店业价值创造机制与产业组织架构体系。本次活动旨在在市场环境不断演变、各饭店集团技术部署持续加速的大背景下，AI如何赋能酒店，围绕AI如何重构运营效率，AI如何加速酒店打造国际化服务体验，AI驱动下的酒店全域增长新引擎，人工智能对于酒店管理影响，为新质生产力持续注入活水。以下是腾讯智慧文旅AI专家张自强在2025年中国饭店数字化运营专题会上的讲话：

张自强 腾讯智慧文旅AI专家

张自强：

各位老师刚刚就AI特别是大模型在酒店行业的应用有很多的需求和理解，接着各位老师所讲的内容，腾讯智慧文旅与众多酒店客户就AI在业务场景中的应用进行了大量实战，我们认识到大模型在酒店场景中的应用也并不是简单地调用大模型去自主决策构建Agent，我们在初期也投入了不少人力去做修正和精调。刚才也讲到像腾讯这样的平台型公司，我们对大模型的态度是什么？是谨慎乐观还是乐观谨慎，哪个在前？所以我相信是乐观在前，谨慎在后。我们一直认为大模型在整个酒店的数字化经营中已经初具影响力。

接下来，我更多是基于刚才大家聊到的内容，尝试从专业的角度做一些补充分享。我认为现在酒店数字化运营借助AI加持可以分为四个关键因素：

第一是模型能力

从GPT出现之后，大家也知晓，大模型最初只是基于文本的自然语言理解。但随着技术的进步，我们看到有了越来越多的模型，比如腾讯也开源了很多模型，例如生文、生图，生3D等模型，大模型也拥有了对多模态内容的理解和生成能力等。

我想表达的是，底层模型的技术能力一直在迭代，而且迭代速度非常快。大家对于大模型的应用要保持常看常新的状态。例如刚才提到的对于报表的需求，在早期大模型只能实现电子单表的查询，或者需要借助人工的SQL语句才能很好地获取数据。随着模型精进，其对扫描文件中的电子表格、手写体等的图文识别能力增强，跨表检索能力也增强，就不再需要重度人工干预，可以把更多精力放到其他层面的工作。

第二层是数据

我认为对于企业来讲，更重要的是数据。刚才大家有提到超级入口和通用大模型的数据污染问题。所以这就更加需要酒店、酒旅集团自身积累核心知识，建立私域知识数据，基于企业自身的数据构建大模型应用，在自身场景中会更加可靠。

我还是举个例子，通用大模型回答问题时，大模型通常会去全网搜索知识，但我们在问到一些具体的业务问题，比如酒店住客问到内部健身房位置或餐厅营业时间时，我们往往需要基于本地知识库中的内容得到更精确的回复。在工程细节层面，我们需要借助一些工具进行区分。

当然在数据层还有一个很重要数据 - 会员数据。酒店要在合规授权的前提下，积累沉淀自己的会员数据。通过对会员标签化分层，大模型在未来对于用户的需求会有更加精准地判断和推荐。

第三层是搭建Agent的能力

比如我们通过大模型提问，让其为我们规划一个3～5天的杭州行程时，它可能会随机拆解任务，并随机地规划交通、住宿和景点，生成的结果往往会有不错的参考性，但由于未与业务数据打通，难免会出现因天气原因导致交通情况有变或者景区酒店售罄等情况。我们需要区分和判断场景，哪些适合大模型自主搭建，哪些需要工作流的介入。

另一个例子，当用户问 "黄龙体育场今晚有演唱会，我从杭州东站来，想找今天离两者都近的大床房”时，我们使用平台工具搭建Agent，拆解任务，先识别意图（找酒店），然后在地图上找到两个地点之间的最优解，再通过调用酒店的库存信息给出最优预订方案或者直接给出对应的预订入口。

在当前的业务落地中，我们通常需要根据业务场景判断，决定是由大模型完全自主决策还是由工作流辅助拆解。在Agent搭建的过程中，我们需要基于场景把某些流程固化下来。避免让大模型过度地自由发挥，以免带来可能出现的幻觉或过度承诺。Agent的搭建过程中难免还是会有不少的人力投入，但搭建好后，在使用时会变得非常简单清晰。

第四是运营干预

在当下技术还未发展到非常成熟的阶段，需要有一些“谨慎”的态度，所以在运营层面，我们需要有更多的介入。

例如在场景的选择上，有些场景具备一定试错机会，比如住中的咨询，我们可以对用户开放部分场景。假设用户咨询健身房位置时出错，可能会产生客诉，在可控范围内留出容错机制，并通过错误反馈机制，不断地运营和优化知识或训练模型。但对于办理退房、预定车辆等场景，发生错误时往往会对客户产生较大影响，这类场景我们建议优先作为对于服务人员的辅助。通过对场景的区分以及良性及时的反馈干预，让AI真正在酒店行业落地，产生价值。

综上所述，我对大模型在酒店行业数字化经营过程中的效率提升、服务提升等各方面持有乐观看法。