面向企業(yè)服務(wù)市場，切忌“為了AI而AI”

01

AI的“擺拍”要停了

最近半年，AI的熱鬧勁就沒斷過。

不管是查資料、寫文案，還是閑嘮，打開deepseek、豆包等這些工具，敲幾行字就能得到回應(yīng)，偶爾還能整個段子樂一樂，哪怕有時答得不準，頂多吐槽一句“這AI有點笨”，也不耽誤事兒。

之所以能這么容錯，核心在于這類AI服務(wù)的是ToC（面向消費者）場景，就是直接針對個人用戶提供服務(wù)，聚焦日常高頻的個性化需求，本質(zhì)是“滿足個人即時訴求”，幾乎不涉及復(fù)雜的流程履約，對生活和工作的影響也微乎其微。

可這股熱鬧傳到ToB端，味兒就變了。不少企業(yè)跟風AI，結(jié)果搞成了“擺拍現(xiàn)場”。

就拿商旅賽道來說，目前市面上標榜AI差旅助手的產(chǎn)品著實不少，說是能自動規(guī)劃行程，結(jié)果推薦的機票要么性價比不高、要么起飛時間跟會議對不上，最后還得讓用戶手動改半天；有的AI客服更離譜，問“差旅報銷怎么填”，只會機械重復(fù)“請?zhí)峁┯唵翁枴保B訂單號在哪查都不會說，反而把報銷流程拖得更慢。

環(huán)球旅訊2025年二季度報告顯示，已經(jīng)有55.77%的企業(yè)進入了AI+差旅的實踐階段，要么已經(jīng)動手落地，要么把計劃列上了日程。但真去問企業(yè)里管差旅的人，十個里有八個會搖頭：“看著花哨，沒解決啥真問題。”

為啥會這樣？筆者認為，癥結(jié)在于對ToB與ToC的AI的認知偏差。

ToC的AI好用，標準是“有回應(yīng)、能互動”，哪怕功能單一、偶爾出錯，只要能滿足個人即時需求，就能被接受；更何況，這些AI大部分都用于娛樂、社交，或者一點點輔助個人辦公，距離真金白銀還遠得很。

但ToB的AI的好用，標準必須是“務(wù)實、落地”——因為它直接作用于企業(yè)的生意，背后還往往涉及到人事、財務(wù)、行政、客戶。一旦不貼合業(yè)務(wù)實際，就會帶來不必要的麻煩。少了任何一個環(huán)節(jié)，AI就成了半殘品，不僅幫不上忙，還得讓人來收拾爛攤子。這些“為了AI而AI”的操作，本質(zhì)上是把AI當成了“面子工程”。

今天企業(yè)賺錢何其不容易。能讓企業(yè)付費的AI產(chǎn)品，必須真落地。

符合條件的ToB AI產(chǎn)品有嗎？還是有的，比如說目前已為大家公認的醫(yī)學(xué)和生物學(xué)領(lǐng)域，通過AI的算力和強化學(xué)習(xí)特性，來提供完全不可同日而語的高效監(jiān)測和診斷；再比如剛才舉例的商旅服務(wù)領(lǐng)域，也開始進入實操階段。

筆者注意到，最近阿里巴巴飛豬旗下的阿里商旅入局，發(fā)布了AI商旅解決方案。其總經(jīng)理施沈陽明確表示：“今天不應(yīng)再討論‘AI能為企業(yè)做什么’，而是展示‘AI正在為企業(yè)做什么’。”一語切中行業(yè)要害。

雖然這套方案還沒看到真實落地后的服務(wù)數(shù)據(jù)，但從發(fā)布會披露的信息來看，至少沒走“擺拍”的路子，把務(wù)實放在了第一位。

02

真能解決問題，ToB服務(wù)市場就大有機會在

同屬于ToB服務(wù)，每個場景區(qū)別還真不小。做數(shù)據(jù)分析，不止要能算清楚，更關(guān)鍵的是讓AI“想”明白業(yè)務(wù)到底應(yīng)該用什么指標來評價和考核；做廣告出價，除了觀測競價動態(tài)，更要讀懂廣告主對ROI的預(yù)期。而商旅AI又是另一番光景。

出差既是花錢的過程，也是員工幫雇主賺錢的過程，不僅涉及企業(yè)決策者的差旅管理和費用控制，還涉及每一位個體的人。也就是說，商旅AI必須要同時滿足ToB的確定性和ToC的以人為本。

這也是為什么市面上很多商旅AI表現(xiàn)參差不齊的原因——你要懂“商”，還要懂“旅”。

所以，位置決定視野，資源決定實力。

筆者專門去了解了阿里商旅這套AI，這個解決方案分了兩大塊：一塊是給員工用的“差旅AI助手”，另一塊是給公司管差旅的“管理AI助手”。

咱先拋開那些復(fù)雜的技術(shù)術(shù)語，站在打工人的角度聊聊這款一站式AI商旅解決方案有什么特別的？到底能不能解決出差的麻煩？

傳統(tǒng)出差流程來看，光前期準備可能就要耗掉小半天。

先填寫出差申請單，部門審批后還得奔波至財務(wù)部門確認差標；

查詢機票時，需在多平臺比對時間與價格，旺季還得緊盯余票動態(tài)，稍有不慎便需重新調(diào)整行程；

預(yù)訂酒店更需謹慎，既要考量與會議地點的距離，又要甄別“隔音差”“衛(wèi)生不佳”的評價坑點，還得反復(fù)確認增值稅發(fā)票開具資質(zhì)，手機相冊里堆滿的訂單截圖，不過是為報銷留存憑證的無奈之舉。

阿里商旅AI抽象了差旅的本質(zhì)——目標明確，時間固定，費用有標準，辦事最優(yōu)先。所以你只要跟它說清三個關(guān)鍵信息——“下周三去上海開兩天會，地點在陸家嘴”。它會自動幫你擬好出差申請單，會議時間、地點也填得明明白白，直接提交審批就行，不用再自己對著模板改來改去。

可執(zhí)行的思考還藏在對業(yè)務(wù)細節(jié)的深度適配中。比如出差最重要的就是不浪費時間，在固定的費用安排下，怎樣騰出最充裕的工作時間，同時算清楚車程、中轉(zhuǎn)占用的時間，本身就是個“分秒必爭”的活兒。

這個AI的規(guī)劃行程是按“分鐘級”來的——會把出發(fā)地和目的地的天氣提前告訴你，連進機場、高鐵站的檢票時間、等待時間都算好；到了目的地，該打車了、該用餐了，它都能根據(jù)行程安排，在合適的時間點提醒你，一鍵解決；還能記住你的小偏好，愛靠窗的座位、喜歡住哪些品牌的酒店。

不僅如此，所有交通、住宿這些服務(wù)都列得清清楚楚，用戶只需要像加購物車一樣選好，一鍵就能合并下單，全程企業(yè)統(tǒng)一支付，不用自己先墊錢，報銷時也不用再湊一堆發(fā)票。

可能有人會問，員工體驗好了，公司成本會不會漲？答案是未必。

舉個最能說明問題的例子。AI比人更會算經(jīng)濟賬，比如早出晚歸的公務(wù)艙，因為能免去一晚酒店費用，反而比晚出早歸的經(jīng)濟艙加酒店花得更少；一等座的直達高鐵，也可能比中轉(zhuǎn)高鐵或者改坐飛機更省錢。核心是，這樣的方案員工滿意的概率也會大大增加。

再看面向企業(yè)決策者的“差旅管理智能體”。

以前人事或行政管差旅，得對著Excel算哪個部門超支、哪個員工總訂超標酒店，眼睛都看花了；遇到違規(guī)行為，事后查賬，損失已經(jīng)發(fā)生了，懲罰的摩擦力也大；要是想調(diào)整差標或差旅支出成本，還得找財務(wù)算新差標，找技術(shù)改系統(tǒng)，來回折騰好幾天。

但AI會將數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)可視化。整體的費用方案從頭制定，員工在使用的時候，預(yù)訂行為已經(jīng)完成事前的合規(guī)管理。事后做盤點，哪個部門費用降了、什么項目的費用有激增趨勢，一眼就能看明白。調(diào)整差標時，用自然語言跟AI交互就能得到相應(yīng)的建議方案，不用等技術(shù)排期，甚至不用走流程，一鍵調(diào)改。

當前的商旅管理市場，因涵蓋國際TMC、本土TMC、費控和系統(tǒng)服務(wù)商TMC、企業(yè)自建TMC及部分航旅服務(wù)商、傳統(tǒng)旅行社等，參與者眾多，但CR8（前8名集中度企業(yè)）市占率僅19.5%，集中度低，大量服務(wù)者為搶占市場注意力，傾向于通過“堆功能、貼標簽”打造看似豐富的產(chǎn)品與解決方案。

比如在原有預(yù)訂工具上疊加基礎(chǔ)問答AI便宣稱“智能差旅方案”，或僅實現(xiàn)單一環(huán)節(jié)數(shù)字化卻包裝成“全流程數(shù)智化服務(wù)”，形成“眼花繚亂”的表象，實則多為圍繞技術(shù)概念的表面創(chuàng)新。

而這些產(chǎn)品往往無法對行業(yè)產(chǎn)生真正價值，核心在于它們脫離了企業(yè)選擇商旅服務(wù)的核心訴求——降本增效、合規(guī)保障及員工體驗。

這也契合環(huán)球旅訊《2025Q2中國商旅市場趨勢洞察報告》中提及的AI差旅落地障礙——應(yīng)用場景與價值認知脫節(jié)。

這種“概念化產(chǎn)品”與“實際落地效果”的巨大落差，進一步消耗了服務(wù)者與客戶間的信任資產(chǎn)，企業(yè)客戶多次嘗試后發(fā)現(xiàn)“員工抱怨操作麻煩”“差旅成本未降反升”，逐漸懷疑服務(wù)者專業(yè)度，不愿再投入預(yù)算，員工因頻繁使用“不好用”的工具而抵觸新系統(tǒng)，信任裂痕持續(xù)擴大......

而任何一個讓人覺得耳目一新的AI，都證明ToB服務(wù)的機會不在于“炫技”，而在于“務(wù)實”。

根據(jù)全球商務(wù)旅行協(xié)會（GBTA）的報告，目前國內(nèi)商旅市場規(guī)模近3萬億人民幣（3731億美元），市場潛力巨大。

需要提醒的是，AI在這個市場中的應(yīng)用才剛起步。

03

最低的標準？不，最高的要求！

站在企業(yè)的立場，付費使用一個AI產(chǎn)品或解決方案，ROI一定要大于1，這也意味著“可執(zhí)行、可落地”是個基礎(chǔ)得不能再基礎(chǔ)的標準。

但站在AI的現(xiàn)狀來看，這樣的“基礎(chǔ)要求”已經(jīng)很高。因此，AI的幻覺問題在技術(shù)上是個難過的坎兒，沒有完善的技術(shù)思考和工程化，一切丟給大模型，只會讓更多人對AI祛魅，然后近而遠之。

當前市面上有個非常流行的方式，即通過簡單的封裝，甚至是通過堆prompt來“研發(fā)”AI，本質(zhì)上還是基礎(chǔ)大模型的套殼。在C端市場上或許還能行得通，但在企業(yè)服務(wù)的實際場景中，尤其往往是收費服務(wù)的場景下一定不行。

落在更加具體的產(chǎn)品和資源上，在垂直領(lǐng)域有耕耘的公司，又跟其他公司拉開了差距。

第一道是“數(shù)據(jù)”。差旅AI要推薦準確的方案，得有實時的機票價格、酒店庫存，還得懂企業(yè)的差標、員工的偏好，這其中很多數(shù)據(jù)并非公域。

以阿里商旅為例，背靠飛豬，它能拿到全球400多家航司、170多萬家酒店的實時價庫數(shù)據(jù)，還有支付寶1300萬餐飲商戶的信息——你想找符合報銷標準的餐廳，AI能直接對接支付寶的商戶數(shù)據(jù)，不僅杜絕了“不能開發(fā)票”的小店，甚至第一步就已經(jīng)企業(yè)支付，無需報銷了。

它還能定制企業(yè)專屬數(shù)據(jù)集和員工專屬數(shù)據(jù)集，結(jié)合企業(yè)及其員工的具體政策和偏好情況來實現(xiàn)更加精準的建議。

第二道是“技術(shù)”。ToBAI不是簡單的“問答機器人”，得能處理復(fù)雜的流程，還能低成本地調(diào)改和適配。

AI有成本，不同類型企業(yè)的需求又高度非標化，反復(fù)定制開發(fā)，比如“針對不同部門，能不能改為個性化的差標方案？”“我們剛跟某大型酒店品牌戰(zhàn)略合作了，未來能否差旅酒店優(yōu)先推薦？”等等，幾家負擔得起？

因此，像阿里商旅等在內(nèi)的采用AI原生架構(gòu)的解決方案，具備更好的性能和進化優(yōu)勢。

換成大白話說，ToB AI要落地，不能老讓客戶換新工具。而AI最大的優(yōu)勢就是能持續(xù)學(xué)習(xí)，如果一套商旅系統(tǒng)能越來越理解企業(yè)的工作習(xí)慣、制度和管理邏輯，未來的升級會越來越便宜。

阿里商旅能嵌入釘釘、企業(yè)微信這些辦公軟件，你在釘釘上就能用AI申請出差，不用再切換APP；還能對接金蝶、用友等，在開發(fā)上充分降低了企業(yè)的落地成本。

04

結(jié)語

ToBAI的未來，到底該往哪走？

從諸多案例里，其實能看出一個方向：別再追求炫“技”，多做實用主義。

對企業(yè)來說，AI不是奢侈品，而是生產(chǎn)工具——能幫公司省錢、幫員工省事，才是好AI；對打工人來說，好的ToBAI，不是那個能跟你聊得天花亂墜的，而是那個能讓你少填一張表、少跑一次腿，準時下班的。

更重要的是保持清醒。在鋪天蓋地的AI故事里，企業(yè)主是否真的想清楚自己的生意需要什么，還是只擔心自己掉隊或缺席？

在投入一款A(yù)I產(chǎn)品，或為一款A(yù)I產(chǎn)品買單之前，這或許都是首要問題。