差旅反内卷，为什么AI是个新思路？

内卷的风，吹到了商旅市场。

全球商务旅行协会（GBTA）发布《2025年商务旅行指数展望报告》预测，2025年，中国商务旅游支出达到3731亿美元，仅次于美国（3954亿美元）位居全球第二。

另据艾瑞咨询《2023年中国商旅管理行业研究报告》显示，目前CR8（前八位头部参与企业）的市占率只有19.5%，CR5（前五位头部参与企业）份额不过17%。 

市场大、增速稳健、集中度低，头部TMC（旅行管理公司）的竞争势必走向白热化、内卷化。

最直观的体现是卷供应链、卷价格。最终，这将形成“无效竞争”的困局：看似有突破，但客户的信任少了，健康的产业上下游生态利益小了，员工的满意度也在下降。

要竞争，又要尽量避免内卷，TMC还有没有别的路可走？

近日，阿里巴巴飞猪旗下的阿里商旅发布了一站式AI商旅解决方案，引起了一些关注。再结合此前不少中小型TMC争相发布AI产品来看，国家旅业网认为，一种新的解题思路或许可以提上议程了。

为什么是AI？它凭什么能成为潜在的X元素？

先来看看差旅市场的痛点。传统商旅的逻辑基于过程交付，即根据差标和路径，找到更低的供给，预订及履约，整个流程的管控极其繁冗——20多个高频决策点伴随着时空复杂度，极易造成成本上升、体验下降。

传统解决思路是“管”——数据分析、收紧制度、事后追责，结果却是成本更高、效率更低，更糟糕的是，员工更加抵触。

企业的差旅成本因为决策点太多、事后追责大多已于事无补，所以很难降下来；员工的差旅满意度因为制度越来越紧、预订和出行体验越来越差，所以大概率也会走低。

有了AI会有什么不一样吗？从阿里商旅AI目前的方案来看，确实有帮助。

首先是员工视角。AI有个最直观的好处，可以节省很多工序性、事务性的工作。比如说，现在的员工出一趟差，一定是先提交差旅单，然后再根据差旅单和对应城市的出差标准，来逐一查询机票、酒店、用车，再反复对比中间的接驳距离、时间安排，上下车地址。这一套下来，是不是手机切屏就得切几十次，甚至酒店的地址门牌号都快能背下来了。

AI的介入让这些具备高确定性的事务性工作少了。以阿里商旅AI为例，出差之前，员工仅需告知事由、时间、地点3个关键信息，它即可由目标事项倒推出差行程并一键生成审批单。规划行程时，它会按照分钟级的标准，一一列出机票、火车票、酒店、用车等所需服务，并把天气、检票时间、等车时间等细节考虑在内。更丝滑的是，员工可一键合并下单，并由企业统一支付，无需垫资。同样地，出差途中它也能根据行程细节，提醒打车、叫外卖等等。

看起来，就像是每个员工都拥有一个7X24小时的贴身“秘书”。 

另外还有个有意思的点，在AI的算法下，高铁一等座的方案可能成本低于因为二等座无票而中转或改坐飞机的方案，早出晚归的公务舱机票方案可能成本低于晚出早归的经济舱机票方案。所以，它会给员工建议这样的差旅方案、员工也可以真的这样出行。

从这个视角看，AI带来员工差旅满意度提升，也就不足为奇了。

其次是企业视角。阿里商旅AI包括员工差旅AI助手和企业管理AI助手两大模块，其中企业管理AI助手目前上线了策略中心、数据分析、优化建议等智能体。 

有了AI的帮助，企业的差旅管理人员不用再迷失于大量的细化管控流程和指标开关，它会以一目了然的视觉方式呈现不同的智能策略选择，方便执行和一键调整；还能根据过往的企业差旅数据进行智能分析，发现潜在问题，也支持自然语言实时交互。

整体来看，对企业差旅管理者来说，已经很接近于“傻瓜式”操作。

从阿里商旅展示的细节能看出，AI时代的差旅有望带来整体思路的转变——如果说传统商旅方案是过程交付，即围绕供应链和价格扣细节、扣每个环节的履约，那么AI方案则是兼具了个性化的结果交付，即企业、员工、TMC约束好目标后，其它的决策下移给AI，让AI直接交付最终结果。

或许大家会有疑问，为什么AI能做到？

这得从技术和数据两方面说起。以阿里商旅AI为例，它由多智能体驱动，行程规划助手、机酒助手、天气助手等不同的智能体分工协作，必要时还会实时调用MCP和工具，来处理复杂的问题。

同时，为了提升意图识别能力，它还结合了长短期记忆管理功能，即便用户在一次会话中分多次提出不同方面的需求，也能够逐一理解，不干扰主意图的识别。原因很简单，出差是个节点分明、时间确切、标准清晰的行为，跟消费级的AI产品不同，它不需要太多的灵感激发。

海量的数据也是AI产出方案是否精准、可执行的重要影响因子。据阿里商旅介绍，它在机、酒、车、餐等领域拥有海量的实时价库数据，这能确保AI的规划真实有效。在此基础上，它还会结合每个企业客户的具体情况，定制专属的企业差旅标准数据集和企业员工差旅偏好数据集，比如学习企业的政策及理念、工作习惯等，让AI越用越聪明、成本越低，提出的差旅行程也能在严格符合企业规定的前提下，充分融合员工个人习惯，给出清晰、合理的解决方案。

阿里商旅总经理施沈阳认为，差旅行程的数学特征更明显，当AI拥有了优秀的意图识别能力，再辅以强大的数据集和路网规划训练，更容易从“成本、合规、体验”这个企业差旅的“不可能三角”中找到最优解，帮助企业在追求经营效率和以人为本的管理之间找到平衡点。

当下，AI几乎是所有科技公司踊跃参与的领域，包括商旅市场。但客观来说，AI的表现和落地效果参差不齐。“为了AI而AI”的现象比比皆是。

“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’。”阿里商旅总经理施沈阳表示，“从企业和员工的真实需求出发，我们希望打造一个集合规、降本与体验质变为一体的全新方案。”

换言之，在阿里商旅看来，AI商旅解决方案最重要的是能执行、可落地。否则一切不以帮助企业合规和降本、帮助员工提升体验的AI产品，都是“耍流氓”。

据他透露，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——能给企业带来价值吗？具体带来哪些价值？是可有可无型的价值还是没有即损失的价值？基于这一系列的拷问，他们经历了多次的版本推翻重来。

实际上，过去几个月，他们已经开始接到不少中大型企业的客户咨询，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，“产技侧已经忙不过来。”

在商旅市场，一个真能干、真落地的AI，是否有助于破内卷？答案是肯定的。

商旅服务，本质上是个以终为始的赛道，对企业来说，采用什么样的方案、拿到什么样的结果，它只想要一个确定性的结果，这个结果对应的投入产出比高，那么就一定是好的效果。

至于员工出差真的坐了一等座、商务舱，那有什么问题呢？总体成本是节约的、员工差旅效率是高的、不存在呆账坏账，这个商旅管理的“成本、合规、体验”的不可能三角，不就有了更好的解法。

从这个视角来看，面向AI时代，无论是企业还是TMC，还应该把AI当作一个新的生产工具甚至是管理理念。

毕竟，过几年回过头再看，也许AI已不再是一个付费的产品，而是帮助企业寻找增长、产生价值的资产。