面向企业服务市场，切忌“为了AI而AI”

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AI的“摆拍”要停了

最近半年，AI的热闹劲就没断过。

不管是查资料、写文案，还是闲唠，打开deepseek、豆包等这些工具，敲几行字就能得到回应，偶尔还能整个段子乐一乐，哪怕有时答得不准，顶多吐槽一句“这AI有点笨”，也不耽误事儿。

之所以能这么容错，核心在于这类AI服务的是ToC（面向消费者）场景，就是直接针对个人用户提供服务，聚焦日常高频的个性化需求，本质是“满足个人即时诉求”，几乎不涉及复杂的流程履约，对生活和工作的影响也微乎其微。

可这股热闹传到ToB端，味儿就变了。不少企业跟风AI，结果搞成了“摆拍现场”。

就拿商旅赛道来说，目前市面上标榜AI差旅助手的产品着实不少，说是能自动规划行程，结果推荐的机票要么性价比不高、要么起飞时间跟会议对不上，最后还得让用户手动改半天；有的AI客服更离谱，问“差旅报销怎么填”，只会机械重复“请提供订单号”，连订单号在哪查都不会说，反而把报销流程拖得更慢。

环球旅讯2025年二季度报告显示，已经有55.77%的企业进入了AI+差旅的实践阶段，要么已经动手落地，要么把计划列上了日程。但真去问企业里管差旅的人，十个里有八个会摇头：“看着花哨，没解决啥真问题。”

为啥会这样？笔者认为，症结在于对ToB与ToC的AI的认知偏差。

ToC的AI好用，标准是“有回应、能互动”，哪怕功能单一、偶尔出错，只要能满足个人即时需求，就能被接受；更何况，这些AI大部分都用于娱乐、社交，或者一点点辅助个人办公，距离真金白银还远得很。

但ToB的AI的好用，标准必须是“务实、落地”——因为它直接作用于企业的生意，背后还往往涉及到人事、财务、行政、客户。一旦不贴合业务实际，就会带来不必要的麻烦。少了任何一个环节，AI就成了半残品，不仅帮不上忙，还得让人来收拾烂摊子。这些“为了AI而AI”的操作，本质上是把AI当成了“面子工程”。

今天企业赚钱何其不容易。能让企业付费的AI产品，必须真落地。

符合条件的ToB AI产品有吗？还是有的，比如说目前已为大家公认的医学和生物学领域，通过AI的算力和强化学习特性，来提供完全不可同日而语的高效监测和诊断；再比如刚才举例的商旅服务领域，也开始进入实操阶段。

笔者注意到，最近阿里巴巴飞猪旗下的阿里商旅入局，发布了AI商旅解决方案。其总经理施沈阳明确表示：“今天不应再讨论‘AI能为企业做什么’，而是展示‘AI正在为企业做什么’。”一语切中行业要害。

虽然这套方案还没看到真实落地后的服务数据，但从发布会披露的信息来看，至少没走“摆拍”的路子，把务实放在了第一位。

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真能解决问题，ToB服务市场就大有机会在

同属于ToB服务，每个场景区别还真不小。做数据分析，不止要能算清楚，更关键的是让AI“想”明白业务到底应该用什么指标来评价和考核；做广告出价，除了观测竞价动态，更要读懂广告主对ROI的预期。而商旅AI又是另一番光景。

出差既是花钱的过程，也是员工帮雇主赚钱的过程，不仅涉及企业决策者的差旅管理和费用控制，还涉及每一位个体的人。也就是说，商旅AI必须要同时满足ToB的确定性和ToC的以人为本。

这也是为什么市面上很多商旅AI表现参差不齐的原因——你要懂“商”，还要懂“旅”。

所以，位置决定视野，资源决定实力。

笔者专门去了解了阿里商旅这套AI，这个解决方案分了两大块：一块是给员工用的“差旅AI助手”，另一块是给公司管差旅的“管理AI助手”。

咱先抛开那些复杂的技术术语，站在打工人的角度聊聊这款一站式AI商旅解决方案有什么特别的？到底能不能解决出差的麻烦？

传统出差流程来看，光前期准备可能就要耗掉小半天。

先填写出差申请单，部门审批后还得奔波至财务部门确认差标；

查询机票时，需在多平台比对时间与价格，旺季还得紧盯余票动态，稍有不慎便需重新调整行程；

预订酒店更需谨慎，既要考量与会议地点的距离，又要甄别“隔音差”“卫生不佳”的评价坑点，还得反复确认增值税发票开具资质，手机相册里堆满的订单截图，不过是为报销留存凭证的无奈之举。

阿里商旅AI抽象了差旅的本质——目标明确，时间固定，费用有标准，办事最优先。所以你只要跟它说清三个关键信息——“下周三去上海开两天会，地点在陆家嘴”。它会自动帮你拟好出差申请单，会议时间、地点也填得明明白白，直接提交审批就行，不用再自己对着模板改来改去。

可执行的思考还藏在对业务细节的深度适配中。比如出差最重要的就是不浪费时间，在固定的费用安排下，怎样腾出最充裕的工作时间，同时算清楚车程、中转占用的时间，本身就是个“分秒必争”的活儿。

这个AI的规划行程是按“分钟级”来的——会把出发地和目的地的天气提前告诉你，连进机场、高铁站的检票时间、等待时间都算好；到了目的地，该打车了、该用餐了，它都能根据行程安排，在合适的时间点提醒你，一键解决；还能记住你的小偏好，爱靠窗的座位、喜欢住哪些品牌的酒店。

不仅如此，所有交通、住宿这些服务都列得清清楚楚，用户只需要像加购物车一样选好，一键就能合并下单，全程企业统一支付，不用自己先垫钱，报销时也不用再凑一堆发票。

可能有人会问，员工体验好了，公司成本会不会涨？答案是未必。

举个最能说明问题的例子。AI比人更会算经济账，比如早出晚归的公务舱，因为能免去一晚酒店费用，反而比晚出早归的经济舱加酒店花得更少；一等座的直达高铁，也可能比中转高铁或者改坐飞机更省钱。核心是，这样的方案员工满意的概率也会大大增加。

再看面向企业决策者的“差旅管理智能体”。

以前人事或行政管差旅，得对着Excel算哪个部门超支、哪个员工总订超标酒店，眼睛都看花了；遇到违规行为，事后查账，损失已经发生了，惩罚的摩擦力也大；要是想调整差标或差旅支出成本，还得找财务算新差标，找技术改系统，来回折腾好几天。

但AI会将数据统统可视化。整体的费用方案从头制定，员工在使用的时候，预订行为已经完成事前的合规管理。事后做盘点，哪个部门费用降了、什么项目的费用有激增趋势，一眼就能看明白。调整差标时，用自然语言跟AI交互就能得到相应的建议方案，不用等技术排期，甚至不用走流程，一键调改。

当前的商旅管理市场，因涵盖国际TMC、本土TMC、费控和系统服务商TMC、企业自建TMC及部分航旅服务商、传统旅行社等，参与者众多，但CR8（前8名集中度企业）市占率仅19.5%，集中度低，大量服务者为抢占市场注意力，倾向于通过“堆功能、贴标签”打造看似丰富的产品与解决方案。

比如在原有预订工具上叠加基础问答AI便宣称“智能差旅方案”，或仅实现单一环节数字化却包装成“全流程数智化服务”，形成“眼花缭乱”的表象，实则多为围绕技术概念的表面创新。

而这些产品往往无法对行业产生真正价值，核心在于它们脱离了企业选择商旅服务的核心诉求——降本增效、合规保障及员工体验。

这也契合环球旅讯《2025Q2中国商旅市场趋势洞察报告》中提及的AI差旅落地障碍——应用场景与价值认知脱节。

这种“概念化产品”与“实际落地效果”的巨大落差，进一步消耗了服务者与客户间的信任资产，企业客户多次尝试后发现“员工抱怨操作麻烦”“差旅成本未降反升”，逐渐怀疑服务者专业度，不愿再投入预算，员工因频繁使用“不好用”的工具而抵触新系统，信任裂痕持续扩大......

而任何一个让人觉得耳目一新的AI，都证明ToB服务的机会不在于“炫技”，而在于“务实”。

根据全球商务旅行协会（GBTA）的报告，目前国内商旅市场规模近3万亿人民币（3731亿美元），市场潜力巨大。

需要提醒的是，AI在这个市场中的应用才刚起步。

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最低的标准？不，最高的要求！

站在企业的立场，付费使用一个AI产品或解决方案，ROI一定要大于1，这也意味着“可执行、可落地”是个基础得不能再基础的标准。

但站在AI的现状来看，这样的“基础要求”已经很高。因此，AI的幻觉问题在技术上是个难过的坎儿，没有完善的技术思考和工程化，一切丢给大模型，只会让更多人对AI祛魅，然后近而远之。

当前市面上有个非常流行的方式，即通过简单的封装，甚至是通过堆prompt来“研发”AI，本质上还是基础大模型的套壳。在C端市场上或许还能行得通，但在企业服务的实际场景中，尤其往往是收费服务的场景下一定不行。

落在更加具体的产品和资源上，在垂直领域有耕耘的公司，又跟其他公司拉开了差距。

第一道是“数据”。差旅AI要推荐准确的方案，得有实时的机票价格、酒店库存，还得懂企业的差标、员工的偏好，这其中很多数据并非公域。

以阿里商旅为例，背靠飞猪，它能拿到全球400多家航司、170多万家酒店的实时价库数据，还有支付宝1300万餐饮商户的信息——你想找符合报销标准的餐厅，AI能直接对接支付宝的商户数据，不仅杜绝了“不能开发票”的小店，甚至第一步就已经企业支付，无需报销了。

它还能定制企业专属数据集和员工专属数据集，结合企业及其员工的具体政策和偏好情况来实现更加精准的建议。

第二道是“技术”。ToB AI不是简单的“问答机器人”，得能处理复杂的流程，还能低成本地调改和适配。

AI有成本，不同类型企业的需求又高度非标化，反复定制开发，比如“针对不同部门，能不能改为个性化的差标方案？”“我们刚跟某大型酒店品牌战略合作了，未来能否差旅酒店优先推荐？”等等，几家负担得起？

因此，像阿里商旅等在内的采用AI原生架构的解决方案，具备更好的性能和进化优势。

换成大白话说，ToB AI要落地，不能老让客户换新工具。而AI最大的优势就是能持续学习，如果一套商旅系统能越来越理解企业的工作习惯、制度和管理逻辑，未来的升级会越来越便宜。

阿里商旅能嵌入钉钉、企业微信这些办公软件，你在钉钉上就能用AI申请出差，不用再切换APP；还能对接金蝶、用友等，在开发上充分降低了企业的落地成本。

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结语

ToB AI的未来，到底该往哪走？

从诸多案例里，其实能看出一个方向：别再追求炫“技”，多做实用主义。

对企业来说，AI不是奢侈品，而是生产工具——能帮公司省钱、帮员工省事，才是好AI；对打工人来说，好的ToB AI，不是那个能跟你聊得天花乱坠的，而是那个能让你少填一张表、少跑一次腿，准时下班的。

更重要的是保持清醒。在铺天盖地的AI故事里，企业主是否真的想清楚自己的生意需要什么，还是只担心自己掉队或缺席？

在投入一款AI产品，或为一款AI产品买单之前，这或许都是首要问题。