过去，旅游行业的数字化更多体现在在线预订、电子票务、平台分销和移动支付等环节，本质上是把线下旅游服务搬到线上。但如今，随着人工智能、大数据、机器学习、预测分析和生成式AI技术的成熟，旅游业的数字化正在从“线上化”进一步走向“智能化”。

这一次，AI改变的是旅游企业的运营方式。

从预订管理、客户服务，到库存调度、价格预测、收益管理，再到B2B分销和个性化推荐，人工智能正在进入旅游行业的核心业务链条。

对旅游公司而言，AI正在成为提升运营效率、优化客户体验和重构分销体系的重要基础设施。

01

AI自动化正在改变旅游企业的运营方式

旅游行业具有明显的高波动、高人力依赖和强服务属性。

旺季时，酒店咨询、航班查询、退改签、订单变更和售后服务会集中爆发；淡季时，企业又需要控制人力成本和运营成本。这种周期性波动，使旅游企业长期面临效率与成本之间的平衡问题。

由AI驱动的自动化技术，正在改变这一局面。

当前，越来越多旅游企业开始使用：

• 智能预订引擎
• AI客服系统
• 预测定价工具
• 智能库存管理系统
• 自动化营销工具
• AI辅助行程规划系统

这些工具能够帮助企业实时处理海量旅行数据，识别用户需求变化，并自动完成部分标准化流程。

例如，AI客服可以处理常见咨询、订单查询、退改签引导和多语言问答；预测定价系统可以根据市场需求、节假日、库存变化和用户搜索趋势，动态调整价格策略；智能推荐系统则可以根据用户偏好，推送更匹配的酒店、目的地和旅游产品。

这意味着，AI正在把旅游企业从“人工响应型运营”，推向“数据驱动型运营”。

中国OTA平台携程集团已经大规模应用AI客服系统。 

在旅游旺季，平台每天需要处理大量酒店咨询、退改签、行程变更和价格查询。 

AI客服能够实现： 24小时自动应答 多语言服务 智能订单处理 用户意图识别 

大量基础咨询由AI完成后，人工客服压力显著下降，整体服务效率也得到提升。 

AI还能结合游客历史行为进行个性化推荐，例如酒店推荐、目的地推荐、套餐推荐和出行时间建议。 

这类AI推荐系统，已经成为旅游平台提高转化率的重要工具。

02

旅游相关企业正在进入智能决策时代

AI对旅游行业最大的价值，并不只是降低人工成本。

更重要的是，它正在提升企业的决策效率。

过去，旅游企业进行价格调整、库存分配、产品组合和营销投放时，往往依赖经验判断。现在，AI系统可以基于实时数据进行分析，帮助企业更快判断市场变化。

这些数据包括：

• 用户搜索行为
• 历史预订记录
• 航班和酒店库存
• 目的地热度
• 节假日和活动周期
• 市场供需变化
• 竞争价格波动
• 出行中断信息

通过机器学习和预测分析，旅游企业可以提前预判需求变化，优化定价策略，提高库存利用率，并减少资源浪费。

这对于酒店、航空公司、在线旅游平台和旅游运营商尤其重要。

酒店房间、航班座位和景区门票都具有明显的时效性。一旦过了销售周期，就无法重新变现。因此，谁能更准确地预测需求、调整价格和分配库存，谁就能在市场竞争中获得更高效率。

AI正在让旅游业从“经验决策”进入“智能决策”。

国际酒店集团 Marriott International 正在利用AI进行动态价格管理。

传统酒店调价主要依赖人工经验，而AI系统能够实时分析：

• 城市客流
• 航班数据
• 节假日变化
• 展会活动
• 市场需求波动

随后自动调整房价与库存策略。

以美国DELTA航空为例，公司的座位库存具有明显的时效性，航班起飞后未售出的座位就无法再创造收入。因此，2025年公司用AI引入收益管理和动态定价流程，用于辅助分析航线需求、购票数据、市场变化、竞争环境和座位库存等因素。

03

B2B旅游分销系统迈入数字新时代

AI对旅游行业的影响，并不只发生在游客端。

在全球旅游贸易体系中，B2B分销系统同样正在被重构。

传统B2B旅游分销平台，主要承担资源连接功能，例如酒店资源对接、航班库存同步、订单传输、供应商管理和渠道分发。它们更像是一个静态的预订和交易基础设施。

但在AI和自动化技术推动下，分销系统正在从“连接资源”转向“智能匹配资源”。

新一代旅游分销平台可以实时处理：

• 旅客行为数据
• 供应商库存数据
• 市场需求变化
• 渠道销售表现
• 动态价格信息

基于这些数据，平台可以提升酒店和航空库存同步效率，优化供应商连接，支持动态价格调整，并提高跨平台预订效率。

对于旅游供应商和分销商而言，这种变化意味着后台运营效率的提升，也意味着全球旅游资源的连接方式正在变得更加智能。

未来，旅游分销平台的核心竞争力，将不只是资源覆盖范围，而是数据处理能力、系统协同能力和智能匹配能力。

全球B2B旅游平台 HBX Group是连接酒店、旅行社、旅游批发商、OTA、航空公司、忠诚度计划和目的地服务商的全球旅游分销基础设施。在技术层面，Hotelbeds通过Booking API、Content API和Cache API，为合作伙伴提供实时库存、价格、可售状态和预订数据，帮助旅行社、批发商和旅游运营商减少人工更新，提高跨渠道确认和预订效率。同时，其数据洞察工具还可以分析预订模式、客户偏好、市场趋势和增长机会，为分销商提供更快速的商业判断。其2026年发布的《B2B旅游分销中的AI现状》报告指出，AI已经开始影响零售旅行社、批发商和中介机构的运营方式，应用场景包括营销、客户服务、产品推荐、定价和行程规划等。

04

个性化旅游体验成为新常态

AI也正在改变游客对旅游服务的期待。

过去，旅游产品往往以标准化套餐为主。用户需要自己筛选目的地、酒店、航班、景点和路线。

但现在，AI系统可以基于游客的偏好、浏览行为、购买记录、出行时间和实时场景数据，生成更加个性化的推荐方案。

例如，系统可以根据用户过去的旅行习惯，推荐更合适的酒店类型；根据预算和时间，自动生成行程路线；根据天气、交通和目的地热度，实时调整出行建议。

这使旅游服务从“大众化推荐”转向“千人千面”。

AI可以帮助旅游企业提供：

• 定制化酒店推荐
• 个性化目的地推荐
• AI生成行程方案
• 智能路线规划
• 实时出行提醒
• 个性化营销内容
• 专属旅游产品组合

对企业来说，个性化体验不仅能提升用户满意度，也有助于提高转化率、复购率和客户忠诚度。

对游客来说，AI让旅行决策变得更轻松，也让服务更加贴合个人需求。

The Walt Disney Company 旗下主题公园，长期利用数据分析与智能算法改善游客体验。系统会结合：

• 游客实时位置
• 排队时长
• 游玩偏好
• 天气情况
• 场馆拥堵程度
• 实时客流变化

动态推荐最佳游玩路线。

05

智慧机场与酒店科技持续升级

AI的影响已经不再局限于线上预订系统。

机场、酒店和旅游服务公司，也在加速引入智能技术，以提升运营效率和旅客体验。

在机场场景中，AI与生物识别技术正在被用于：

• 人脸识别值机
• 自动身份核验
• 智能安检
• AI行李追踪
• 客流预测
• 旅客通行效率优化

这些技术可以帮助机场减少排队时间，缓解运营瓶颈，并提升旅客通行体验。

在酒店场景中，AI和自动化技术则更多体现在：

• 智能酒店客房
• 语音控制服务
• 自助入住和退房
• 机器人礼宾服务
• 预测性设备维护
• 个性化住客服务

例如，酒店可以通过智能系统提前识别设备故障风险，降低维护成本；也可以根据住客偏好调整房间服务，提高入住体验。

这说明，AI正在从线上平台进入线下空间。

从游客出发前的搜索和预订，到旅途中的机场通行、酒店入住，再到目的地服务，AI正在参与旅行全流程。

06

生成式AI将推动旅行服务继续升级

随着生成式AI的发展，旅游科技正在进入新的阶段。

新一代AI旅行助手，已经可以完成更复杂的旅行规划任务。例如，根据用户预算、时间、目的地偏好和出行人数，自动生成个性化行程；根据实时交通、天气和航班状态，动态调整旅行路线；在航班延误或行程变更时，为用户提供替代方案。

未来，AI旅行助手可能进一步承担：

• 行程自动规划
• 路线动态优化
• 出行风险提醒
• 航班延误监测
• 酒店和交通自动匹配
• 实时客服响应
• 多语言旅行辅助

这将进一步改变游客的旅行方式。

对于旅游企业来说，生成式AI也将推动更多客服、营销、运营和内容生产流程实现自动化。

旅游行业正在从“数字化服务”走向“智能化陪伴”。

Booking.com也在推进生成式AI旅行规划服务。其 AI Trip Planner 允许用户用自然语言提出旅行相关问题，例如目的地选择、住宿需求、景点安排和行程建议。

Trip.com推出的 TripGenie 是另一个典型案例。笔者用他规划了一段加州到中国12日的行程，涵盖了北京、西安、杭州、上海、香港等热门城市的特色景点。

07

全球旅游业竞争将转向数据智能能力

人工智能正在推动全球旅游业形成一个更快、更智能、更互联的数字生态。

过去，旅游企业的竞争优势主要来自资源规模、渠道覆盖和流量入口。

但在AI时代，竞争重点正在发生变化。

未来，旅游企业的核心能力将更多体现在：

• 数据处理能力
• 需求预测能力
• 智能定价能力
• 库存管理能力
• 个性化服务能力
• 全球分销连接能力
• 实时响应能力
• AI技术整合能力

谁能更好地利用AI理解用户、预测需求、优化库存、提升服务效率，谁就更有可能在新一轮旅游业数字化转型中占据主动权。

AI正在成为全球旅游行业的新型基础设施。

它改变的不只是游客体验，也在重构旅游企业的运营体系、分销体系和收益管理方式。

旅游行业的下一轮竞争，不只是资源竞争，也不是单纯的流量竞争，而是数据智能与智能运营能力的竞争。

一画旅游研究院在文旅数字化转型领域已持续深耕多年，并逐步形成了较为系统的研究与实践积累。围绕行业数字化、数据化与智能化升级，我们先后完成了中国西部非遗数字化底座模型、重庆市文旅大数据监测与预测体系、AI时代旅游营销体系构建等相关研究与项目实践。

面向未来，我们也希望与更多行业专家、机构伙伴及各领域精英建立长期交流机制，共同探讨AI时代文旅产业的发展路径、创新模式与增长机会，携手推动文旅行业迈向更加智能、高效和可持续的新阶段。