一款面向酒店商家的垂類 AI Agent，輕投入實現智能服務效能升級。

作者｜十九

編輯｜鄭玄

「美團既白，可以節省 70% 的時間來拿到最終結果。」首批試用 AI 的杭州黃龍飯店，率先給出了數據上的反饋。

6 月 5 日，美團發布了一款專注酒店場景的 AI Agent「美團既白」，這也是國內首個面向酒店商家的 AI 工具。

相比于 「啥都懂但不專精」的通用大模型，它更擅長解決酒店經營中的實際問題，這也體現出美團一貫的務實風格。

雖然通過深度體驗美團的零代碼開發平臺 NoCode，我們已經見證了美團是如何通過 AI 技術簡化復雜的研發流程，也對美團的 AI in products 戰略有了初步認知。但它能否從「輔助研發」擴展至更廣泛的「驅動實體商業經營」，讓我們充滿了好奇。

美團既白究竟能否真正幫助酒店進入綜合數據決策的新階段？帶著疑問，筆者對美團既白的產品功能，以及底層技術支撐進行了全面調研。

01

提效 70%，酒店人終于能喘口氣了

杭州黃龍飯店是美團既白正式面向酒店商家推出之前的首批試用者，董事長杜宏新在提起試用體驗時舉了一個生動的例子：暑期要到了，如果是以往，他們此時正在翻箱倒柜的查舊賬，淄博燒烤、甘肅麻辣燙火爆起來的時候，營銷方案是怎么做的？經營數據如何？再通過這些碎片拼湊出今年的策略。杜宏新說：「從某種程度來說，這堪比閉門造車。」

傳統經營模式下，實體經營往往面臨三大痛點：一是數據決策滯后、二是客戶服務低效、三是經營分析繁瑣。就像抖音商家常因無法及時掌握熱門趨勢數據，錯過爆款商品的推廣時機；微信私域運營者面臨大量客戶咨詢，卻難以快速響應，導致客戶流失。而美團既白，就是為了解決酒店商家經營中存在的實際問題而誕生的產品。

經營策略的制定需以數據決策為先導。一句「暑期青島的城市熱度如何？」的提問背后，美團既白已在幾分鐘內完成了交通流量分析、商圈預訂熱度評估、商圈熱度洞察，并快速生成一份完整分析報告。如進一步追問「競爭圈的酒店表現情況」，美團既白還能通過流量對比、客群結構、支付訂單等信息，生成包含定價策略與服務升級建議的完整方案。

杜宏新還提到，可以通過美團既白來分析城市即將發生的熱點事件，比如演唱會、馬拉松或其他熱點，以及機場的機票預訂、火車票預訂這些大的周邊環境數據。

以演唱會熱點事件為例，美團既白能夠通過結構化數據分析，幫助商家制定針對性營銷策略。比如，對熱門明星的演唱會場次，建議酒店在保證合理利潤的情況下適當調整房價；對于相對冷門的場次，采取優惠策略吸引顧客，提高入住率。同時，結合演唱會場館與酒店的距離，以及過往當地舉辦演唱會時美團平臺的住宿熱度變化趨勢，精準預測住宿需求。

客戶服務方面，傳統預抵外呼占用大量人力，且存在諸多無效通話。這與金融、地產行業的外呼推銷類似，每天幾百上千的電話使用同一套說辭，不僅浪費資源，還影響客戶體驗。而且酒店行業每天要處理大量重復且繁雜的咨詢，無法為客戶提供個性化服務，就難以從根本上提升用戶轉化。

搭載美團自研大模型，美團既白可以與客戶自然流暢地完成多輪對話，且能根據酒店的餐廳、泳池等服務內容進行個性化推薦。通過多語言語料訓練，美團既白還能為國際賓客提供無障礙語言服務。在預抵外呼方面，美團既白的語音識別模型通過聲紋分析與語義理解，實時判斷通話狀態，智能處理無效通話，形成 「預訂-觸達-入住-離店」的全周期對話服務鏈。

此外，借助該工具能力，酒店員工還可以便捷查詢已沉淀的標準化流程及應急事件處理方案。這種機制，不僅優化了酒店新員工的培訓效率，助力其更快速掌握崗位核心技能，大幅縮短上手周期，推動酒店服務團隊的能力建設與標準化運營升級。

在日常經營中，制作月度經營概況分析報告，對酒店來說是一項艱巨的任務。從收集數據到分析整理，再到形成報告，往往需要耗費大量人力與時間。如同企業制作年度財務報表，過程繁瑣且容易出錯，還難以快速從海量數據中提取有價值的信息，無法為經營決策提供及時有效的支持。

在這一環節，美團既白也展現出強大的效能，在分鐘級完成核心數據分析，涵蓋流量、平均每日房價（ADR）、客源結構以及用戶畫像等關鍵維度，并針對性地提出營銷活動建議。報告文字生成后，還可以直接導入 NoCode 平臺，快速生成可視化表格、圖表，將復雜的數據轉化為直觀易懂的信息。

若需要進一步詢問「客戶滿意度怎么樣」時，美團既白能夠迅速給出全面的分析結果。從服務和評價的總體數據入手，對評分、確認率、好評差評數量進行梳理，深入分析評價內容中的高頻關鍵詞，如衛生、床鋪舒適度等正面反饋，以及周邊交通不便等負面信息，并挖掘客戶潛在需求，形成從數據呈現、細分洞察到執行建議的完整閉環，為酒店優化服務提供精準方向。

試用以上一整套流程之后，杜宏新對美團既白做出了這樣的評價：「美團既白，可以從流程節省 70% 的時間來拿到最終的結果，這個是非常棒的。提質增效可以重塑客人體驗。」

02

數據+模型+智能體，

破解垂類 AI 三大難題

美團既白的誕生并非空中樓閣，而是與美團在物理世界積累的海量數據和 AI 技術密不可分，稱得上是實打實研發出來的「酒店經營神器」。

開發這類針對某一行業的垂類 AI Agent，一直存在三大難題：缺少高質量數據、難以及時調用最新信息、行業經驗不好轉化成技術。美團通過在本地生活領域的多年摸爬滾打，通過將數據資源積累與 AI 技術沉淀結合，構建了自己的差異化壁壘。

美團既白的一大差異化優勢，在于它對多維度數據的整合能力。它不僅能從平臺沉淀的數據庫中，幫酒店摸透客人喜好、找到服務短板；還能接入酒店自身的房價、入住率、成本這些關鍵經營數據，搭建起精準的客戶畫像；甚至能把餐飲、旅游、交通這些一站式的消費串起來，讓酒店的經營策略和整個城市的消費趨勢聯動起來。

舉個例子，普通系統只能看到「客人訂了豪華套房」，但如果美團既白與商家系統進行全面打通后，能輔助酒店找到更精準的運營方向——比如，這個客人帶孩子出行，可能會愿意為親子服務和增值項目多花錢。這個階段的 AI，就像是酒店營銷的精準導航。

美團既白采用了自研 LongCat 大模型+行業模型協同的運行機制。和那些「啥都懂但不專精」的通用大模型相比，美團既白更擅長解決酒店經營里的實際問題。它用「先學通用知識，再針對酒店行業細化調整」的方法，把 AI 技術真正用到酒店經營的具體場景里。

在實際應用中，美團既白會根據不同需求切換「技能模式」。在客人咨詢服務、查詢信息等意圖識別階段到制定定價策略、生成運營報告、處理投訴等分析生成環節，綜合使用美團自研 LongCat 大模型以及開源模型，輸出有條理、能落地的方案。

美團既白還通過將海量高質量酒店行業知識、美團平臺多年沉淀的精細化經營數據，以及經過實踐驗證的運營方法深度結合，形成了一套結構化、可落地的知識體系。再結合后訓練精調，美團既白在保持通用語言能力的基礎上，還可以深度掌握高星酒店經營邏輯、定價策略等專業知識，精準適配酒店前廳管理、后臺客服等細分場景，提供閉環解決方案。

在技術架構上，既白采用了 Multi-Agent 多智能體協作架構，構建起高效的任務處理體系。主智能體就像「總指揮」，能把復雜問題拆解成小任務，規劃好執行步驟，再根據任務需求，安排負責不同領域的子智能體「分頭行動」。

03

以單點工具提效，

撬動 AI 生態全局協同

當攜程、飛豬等 OTA 平臺在 To C 端用戶預訂入口構筑競爭壁壘時，美團正以差異化策略撕開行業新切口——聚焦被忽視的商戶服務領域，借助 AI 技術重塑酒店商家的運營邏輯。

酒旅商家的日常運營中有很多碎片化事務，比如處理各種售前咨詢、售后問題，這些工作既麻煩又耗費人力，效率還不高。每一個定制行程方案，或者客戶臨時改行程，背后都要協調很多環節和資源。

傳統模式下，僅頭部企業能負擔龐大客服團隊與標準化管理體系，自從 ChatGPT 出現后，為了提升服務效率，也出現了客服機器人、AI 前臺等一系列智能化工具，但這類產品存在一個共性問題——只能在幾百個固定問答中機械性的做出標準回復，雖然能一定程度上緩解服務壓力，但難以解決復雜場景需求。

美團推出垂類 AI Agent 美團既白，精準擊中了商戶服務的成本與效能痛點，通過降低 AI 應用門檻，讓中小商家以輕量化投入獲取智能化服務。這意味著，商家無需重金搭建技術團隊，即可實現咨詢響應、流程協調等場景的效率升級，經營的性價比變得更高，中小商家也迎來了更好的發展機會。

正如美團副總裁李錦飛所說：「2025 年旅游業將進入 AI 時代」，這個預言正在慢慢成真。隨著 AI 技術的發展，未來行業競爭的關鍵在于如何利用數據做出更好的決策，以及實現生態各方更高效的協作。AI技術滲透的本質，是對低效環節的系統性改造；而生態協同的深化，則為打破合作壁壘創造可能。從 NoCode 輔助開發到即白推動商戶運營，美團的戰略版圖始終圍繞「全鏈路效率重構」展開。不是單點優化，而是通過 AI 技術普惠化，推動整個生態的協同進化。

*頭圖來源：視覺中國

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

極客一問

你如何看待美團既白？

劉強東：京東現在不拼活不下去，我劉強東也不是神。

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