AI的出现，能把商旅场景中的成本、合规和体验，纳入到更大的全局视野来思考。

文｜徐鑫

编｜任晓渔

过去两年来，大模型落地如火如荼，不少领域里AI正在从场景探索迈向价值验证阶段，从效率、成本及体验层面切实给企业创造价值。

商旅就是这样一个被AI逐步渗透的赛道。虽然大众不太熟知，但由于市场需求大，大型企业对新技术可能带来的效率提升、体验优化和费用控制有强烈的需求，行业人士认为商旅正成为AI ToB的高潜落地场景。

不过，虽然市面上已有不少商旅AI应用，当下商旅AI渗透率仍不算高。一大卡点在于，AI能否融入企业业务解决痛点，具有可落地性并切实为企业创造出真正的价值。

8月28日，阿里巴巴飞猪旗下的阿里商旅正式发布AI商旅解决方案，同时制定了七大标准来衡量AI的落地效果，在商旅AI落地上往前迈开了一步。

在技术路线选择上，阿里商旅采取了由多智能体驱动的模式，分场景和链路解决不同的问题。阿里商旅AI包含员工差旅智能体和企业管理智能体两大模块，能帮助企业提升员工差旅体验，并在确保准确合规的同时，提升差旅管理效率。

阿里商旅总经理施沈阳强调，可落地，能完成执行闭环是当下AI在差旅场景里能给企业创造价值的关键。

“今天我们不再讨论‘AI能为企业做什么’，而是展示‘AI正在为企业做什么’。”施沈阳表示，“阿里商旅AI要从企业和员工的真实需求出发，打造一个集合规、降本与体验质变为一体的全新方案。”

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AI落地，商旅是个被低估的赛道

说到AI落地高潜场景，人们通常会想到金融、政务等先锋场景，这些场景数字化程度较高、数据储备较为丰富，且有切实效率提升需求。

不过，有一个不为大众熟知的领域，AI的应用需求也比外界想象得来得迅猛，落地的进展也可预见。这就是商旅领域，它的市场规模庞大，企业和用户端正对AI应用产生非常迫切的需求，正在成为AI应用落地的高潜场景。

一方面，从市场盘子看，商旅作为一个万亿级市场，持续保持增长势头，可能比许多人想象中离钱更近。全球商务旅行协会（GBTA）发布《2025年商务旅行指数展望报告》中就预测，2025年全球商务旅游支出预计将创下1.57万亿美元的历史新高，较2024年增长6.6%。同时，该报告指出，2025年国内市场规模预计将达3731亿美元。

在当前宏观经济发展承压，各行各业市场竞争激烈的背景下，市场对商旅AI能切实带来提效降本效应变得尤为期待。

过去几个月里，阿里商旅总经理施沈阳就感受到了市场的这股需求，他们今年接收到了不少大型央国企客户的问询，许多企业感兴趣阿里商旅是否在AI能力上能带来一些突破。

市场的需求其实与商旅场景的特点分不开。作为企业内的高频运营场景，商旅串联了组织内不同的部门、层级，同时贯穿企业研、产、供、销、服全链条，在有些企业里甚至直接关联超10%～15%的核心支出成本，已经被许多企业视作降本增效的核心抓手。

一项行业调研显示，去年有75%的企业把“降低整体差旅成本”列为商旅场景里的首要诉求。

施沈阳举了一个例子，一家大型企企业可能每天5000人在路上，商旅的开支可能一年有十几亿，这里面AI只要能节省10%的成本，就有非常可观的效果。“既能省钱，又能提升员工满意度，许多大型企业有意愿采购商旅类AI产品。”

根据上述调研，还有六成企业自评商旅管理效率时仅3～6分（10分制），这些企业自然迫切希望通过AI等数智化技术来打通商旅场景里的信息孤岛，提升协同效率，实现控费提效。

一些行业人士还看到，商旅场景与AI结合具备更深的价值。飞猪CTO陈烨博士认为，商旅是企业经营AI化的一个务实切入点。随着AI能力的升级，未来它可能不止在商旅里帮人订票，而是逐渐会演变成一个智能出行管家和企业差旅的智慧中枢。

不过，商旅作为AI ToB高潜落地场景，市场有强烈的AI应用需求之外，硬币的另一面是，当下商旅AI的市场渗透率仍有待推进。

据行业媒体环球旅讯《2025Q1中国商旅市场趋势洞察报告》的调研，近7成的企业差旅经理表示从未使用过AI商旅工具。这一机构今年Q2进一步观察到，超过半数的企业正进入“AI+差旅”实践阶段或制定计划。这意味着，行业当下对智能化转型已普遍认同。

但即使行业内已有不少AI产品，但一个不争的事实是，许多商旅AI产品还停留在客服等通用场景，未能真正有效结合企业痛点，被真正广泛地用起来。行业普遍认为，除了企业在技术和资源上的瓶颈，对落地路径不明了之外，AI解决方案也存在一些缺陷。

比如，局限于基础客服问答应用，而在智能推荐、行程规划等进阶功能上体验并不算好，并没有真正解决企业管控需求，带来落地价值。也有人批评，一些应用“为了AI而AI”。

这也使得市场仍在在呼唤和期待真正可落地，能切实解决企业痛点的ToB级AI应用方案。

阿里商旅此次发布一站式AI商旅解决方案，并提出了可执行、可调控、可观测、体验优先、安全保障、开放互联、AI原生等七大产品标准，强调不再是说“AI能做什么”，而展示“AI正在为企业做什么”。

这也被外界视作在呼应当下商旅AI领域的卡点和问题，在行业内迈开了商旅AI真落地的重要一步。

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回归场景本质，打破不可能三角

不同于ToC场景里的灵活性和容错空间，ToB场景十分考验产品的准确性。只有可执行，能闭环，AI才能落地。

施沈阳告诉数智前线，阿里商旅年初就开始筹备商旅AI产品，也一直纠结这个问题——阿里商旅AI，能给企业带来什么具体的价值，企业不用它会有什么损失。如果产品不能形成一个可执行可落地的方案，它就没有价值。

基于这一灵魂拷问，他们经历了多次的版本推翻重来，最终把问题聚焦在商旅出行的痛点和本质上。

过去20年国内商旅场景经历过两次模式变迁，从一开始传统的人工代订时代到在线差旅平台员工自订，两种模式各有优劣。前者从员工体验层面是优选，也很好地契合了企业的合规政策，但一个很大的缺点在于无法随着企业规模扩大而规模化提供。

一旦企业内差旅越来越多，人工代订成本变得极高。而在线平台能够解决大规模员工差旅需求后，却又带来了后续合规分析和事后追责问题。

围绕着商旅管理，企业始终在成本、合规和员工体验上难以兼得，如同一个不可能三角，无法很好实现三者平衡和最优。阿里商旅AI产研团队认为，这也是商旅AI产品需要核心去关注的本质和原点问题。

AI时代到来，商旅场景里的不可能三角，正迎来新的解法。商旅场景虽然涉及20多个高频决策点，但本质可以抽象为从A点到B点，考验的是在时间和空间维度的路网规划能力。这意味着它其实是一道数学题，也是一个当下大模型ToB适宜去应用的领域。

施沈阳指出，差旅行程的数学特征明显，AI的意图识别能力，再辅以强大的数据集和路网规划训练，能从“成本、合规、体验”这个企业差旅的“不可能三角”中找到最优解。

基于这一底层逻辑，商旅场景可以被原子化解构，AI技术可以从需求的本质出发，用看起来更简单的方式来实现场景重构。

目前从产品体验上，企业差旅管理者会感觉阿里商旅AI像个实时提供策略和行动支持的行政管理和财务管理专家。它具备策略中心、数据分析等功能，支持自然语言交互。管理者不用为大量的细节决策点和指标开关费时费力，合规标准都可以前置到AI里，免去了大量分析、沟通、调控的事务性工作。

而从员工角度看，阿里商旅AI能满足员工的智能差旅预定和行中关怀等需求，员工从此多了一个AI行政助理。

施沈阳以自身的经验现身说法，他提到每次出差需要比对出差标准，还要在多个软件界面跳转比对，多次预订交通、住宿、用车，过程繁琐又不便。

而有了阿里商旅AI，用自然语言与它交互，就能完成从出差申请、行程规划，到一键预订机酒、行中便捷用车用餐的全链路差旅事项。

在企业常见的差旅审批单提交环节，员工提供事由、时间、地点3个关键信息，阿里商旅AI能基于这些信息，识别出这趟出差计划的主要目标，基于此规划出差行程，并一键生成审批单。

行程规划时，ToB产品不同于C端的旅游规划应用，目标感更强、对精准度要求高。阿里商旅AI精准洞察真实需求特征，比如考虑到早晚高峰通勤时间的差异、交通枢纽的平均安检时间等，让最终的方案更合理、更舒适、更有效率。

差旅途中，阿里商旅AI还能根据行程细节，提醒员工到站一键打车、订餐等。由于整个方案是根据企业的差旅标准和合规事项自主生成的，员工无需逐一检查预订时的价格、等级是否符合公司要求，大幅降低了超标或违规风险。

要确保商旅方案能落地可用，一个关键的指标是准确性。阿里商旅AI团队内部也有一个指标，AI方案的成功采纳率——即员工对AI一次生成的机酒用车等安排感到满意、无需修改——必须达到80%以上。

同时，为了满足个性化需求和提升实用性，确保方案在合规前提下仍能给人充分的自主选择空间，阿里商旅AI生成的方案界面上还有调整按钮，可以基于个体偏好调整。而这一变动也会返回AI，形成自我迭代和学习，让AI随着用户的使用变得越用越准确。

施沈阳评价阿里商旅AI当下版本更重视“务实”和可落地性，往后版本更新会加入更多有趣的场景和能力，比如交互上通过打电话，讲清需求让AI安排行程。

03

不是工具的革命，阿里商旅站上新的节点

从商旅场景的本质出发，阿里商旅AI也打开了商旅管理的新思路。

企业面对商旅管理的成本、合规和体验服务这一不可能三角，传统思路是“管”。比如做大量的分析工作，收紧制度，事后追责，这种解法往往带来了更高的管理成本，同时效率也很低，员工端和差旅管理者的体验也很差。

AI的出现，能把成本、合规和体验纳入到更大的全局视野来思考问题。AI擅长计算解题，能实现了全局更优，也让企业差旅管理和员工服务理念上迎来升级。

比如，在传统的合规思路下，差旅管理很容易一刀切地否决商旅方案里的“商务舱”或“一等座”选项。但在阿里商旅AI的“眼”里，早出晚归的公务舱机票因为出发时间早或免去住宿，可能比晚出早归的经济舱机票加酒店花费更低。一等座的直达高铁票，可能会比中转或者改坐飞机的方案更节约。同样的住宿标准下，选择一个员工个人更喜欢的酒店品牌，可能意味着一晚更舒服的睡眠。

在符合企业标准的前提下，阿里商旅AI能设计出满足体验和成本的更优解，AI此时不完全是一个冷冰冰的生产力工具，更是一个以人为本，重视员工体验的有温度的决策大脑。

施沈阳告诉数智前线，怎么在更全局的视野里找到最优解，将之形成策略，AI提出后能被企业接受本身，也是一个挑战。目前他们一方面加紧与企业客户们共创，通过算大账，用更高的管理智慧来解决问题。

同时，阿里商旅AI能在落地层面往前推进，也与这款产品背后的技术沉淀和积累有关。陈烨博士认为，阿里商旅AI是站在巨人的肩膀上迅速进化的。如前所述，阿里商旅是阿里巴巴飞猪旗下的数字化差旅管理平台。

数据层面，得益于阿里商旅和飞猪在出行行业的多年积累，以及阿里巴巴生态资源的加持，阿里商旅AI拥有海量的出行数据集，包括机票、火车票、酒店、用车、餐饮的实时价库数据。这些数据基建，使得打造出来的商旅AI能产出更科学、更落地的商旅方案。

而在模型上，阿里Qwen大模型家族，基模本身的智能程度水平比肩全球一线玩家。基于这一强大的技术底座，飞猪的出行场景叠加上阿里巴巴与蚂蚁生态内的其他生活场景（如餐饮、公共交通、支付等），数据、模型和场景之间构建出的乘数效应，是阿里商旅AI区分于市场上的TMC公司的一大特点，也形成了阿里商旅AI解决方案与其他玩家的差异化优势。

阿里商旅AI重视产品的ToB级场景真落地，强调给产业创造真价值，也暗暗吻合了当下AI应用领域的一股趋势。

今年5月红杉资本的AI峰会上一个断言引发热议，“下一轮AI，卖的不是工具卖收益，企业会针对AI带来的效果付费买单”。业界认为这将带来一种新的商业模式RaaS(Result as a Service)。

在商旅场景里，可落地性决定了商旅AI到底只提供一个工具，还是能真正演变成智能出行管家和企业差旅的智慧中枢，并形成企业经营AI化的一个入口。从此次发布看，阿里商旅AI的目标和图谋明显不只是工具。

值得一提的是，此次AI产品发布也是一个契机，让阿里商旅这一阿里巴巴飞猪旗下的ToB级产品正式走到了台前。

外界对阿里商旅的了解不算多，实际上它已经有九年历史。就像阿里许多其他ToB级应用的成长路径一样，它最初也是服务阿里体系里十万员工的商旅需求，之后能力逐渐外溢，以产品化方式对外服务广大企业用户。

此次AI产品发布，阿里商旅携阿里体系化的能力，在当下这个AI开始发力的新时代，从商旅这个企业经营管理最务实的切入点来落地AIToB，阿里商旅正站在了一个新的历史节点。

阿里巴巴副总裁、飞猪首席执行官庄卓然在发布会上称，AI来临时飞猪和阿里商旅不是跑得最快的那个，但他们最关心的事情，从来不是有没有用AI快速重塑产品，而是AI能真正给客户带去什么。

“希望基于企业客户的真实体验痛点，打造务实好用的AI差旅管理的解决方案，帮用户帮客户降低成本，真正的做到全链路的合规，让每一次的出差的行程能够更加轻松。”庄卓然说。

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