配资之家主要有配资炒股以及底层技术支撑进行了全面调研

「美团既白，可以节省 70% 的时间来拿到最终结果。」首批试用 AI 的杭州黄龙饭店，率先给出了数据上的反馈。

6 月 5 日，美团发布了一款专注酒店场景的 AI Agent「美团既白」，这也是国内首个面向酒店商家的 AI 工具。

相比于「啥都懂但不专精」的通用大模型，它更擅长解决酒店经营中的实际问题，这也体现出美团一贯的务实风格。

虽然通过深度体验美团的零代码开发平台 NoCode，我们已经见证了美团是如何通过 AI 技术简化复杂的研发流程，也对美团的 AI in products 战略有了初步认知。但它能否从「辅助研发」扩展至更广泛的「驱动实体商业经营」，让我们充满了好奇。

美团既白究竟能否真正帮助酒店进入综合数据决策的新阶段？带着疑问，笔者对美团既白的产品功能，以及底层技术支撑进行了全面调研。

提效 70%，酒店人终于能喘口气了

杭州黄龙饭店是美团既白正式面向酒店商家推出之前的首批试用者，董事长杜宏新在提起试用体验时举了一个生动的例子：暑期要到了，如果是以往，他们此时正在翻箱倒柜的查旧账，淄博烧烤、甘肃麻辣烫火爆起来的时候，营销方案是怎么做的？经营数据如何？再通过这些碎片拼凑出今年的策略。杜宏新说：「从某种程度来说，这堪比闭门造车。」

展开剩余84%

传统经营模式下，实体经营往往面临三大痛点：一是数据决策滞后、二是客户服务低效、三是经营分析繁琐。就像抖音商家常因无法及时掌握热门趋势数据，错过爆款商品的推广时机；微信私域运营者面临大量客户咨询，却难以快速响应，导致客户流失。而美团既白，就是为了解决酒店商家经营中存在的实际问题而诞生的产品。

经营策略的制定需以数据决策为先导。一句「暑期青岛的城市热度如何？」的提问背后，美团既白已在几分钟内完成了交通流量分析、商圈预订热度评估、商圈热度洞察，并快速生成一份完整分析报告。如进一步追问「竞争圈的酒店表现情况」，美团既白还能通过流量对比、客群结构、支付订单等信息，生成包含定价策略与服务升级建议的完整方案。

杜宏新还提到，可以通过美团既白来分析城市即将发生的热点事件，比如演唱会、马拉松或其他热点，以及机场的机票预订、火车票预订这些大的周边环境数据。

以演唱会热点事件为例，美团既白能够通过结构化数据分析，帮助商家制定针对性营销策略。比如，对热门明星的演唱会场次，建议酒店在保证合理利润的情况下适当调整房价；对于相对冷门的场次，采取优惠策略吸引顾客，提高入住率。同时，结合演唱会场馆与酒店的距离，以及过往当地举办演唱会时美团平台的住宿热度变化趋势，精准预测住宿需求。

客户服务方面，传统预抵外呼占用大量人力，且存在诸多无效通话。这与金融、地产行业的外呼推销类似，每天几百上千的电话使用同一套说辞，不仅浪费资源，还影响客户体验。而且酒店行业每天要处理大量重复且繁杂的咨询，无法为客户提供个性化服务，就难以从根本上提升用户转化。

搭载美团自研大模型，美团既白可以与客户自然流畅地完成多轮对话，且能根据酒店的餐厅、泳池等服务内容进行个性化推荐。通过多语言语料训练，美团既白还能为国际宾客提供无障碍语言服务。在预抵外呼方面，美团既白的语音识别模型通过声纹分析与语义理解，实时判断通话状态，智能处理无效通话，形成「预订-触达-入住-离店」的全周期对话服务链。

此外，借助该工具能力，酒店员工还可以便捷查询已沉淀的标准化流程及应急事件处理方案。这种机制，不仅优化了酒店新员工的培训效率，助力其更快速掌握岗位核心技能，大幅缩短上手周期，推动酒店服务团队的能力建设与标准化运营升级。

在日常经营中，制作月度经营概况分析报告，对酒店来说是一项艰巨的任务。从收集数据到分析整理，再到形成报告，往往需要耗费大量人力与时间。如同企业制作年度财务报表，过程繁琐且容易出错，还难以快速从海量数据中提取有价值的信息，无法为经营决策提供及时有效的支持。

在这一环节，美团既白也展现出强大的效能，在分钟级完成核心数据分析，涵盖流量、平均每日房价（ADR）、客源结构以及用户画像等关键维度，并针对性地提出营销活动建议。报告文字生成后，还可以直接导入 NoCode 平台，快速生成可视化表格、图表，将复杂的数据转化为直观易懂的信息。

若需要进一步询问「客户满意度怎么样」时，美团既白能够迅速给出全面的分析结果。从服务和评价的总体数据入手，对评分、确认率、好评差评数量进行梳理，深入分析评价内容中的高频关键词，如卫生、床铺舒适度等正面反馈，以及周边交通不便等负面信息，并挖掘客户潜在需求，形成从数据呈现、细分洞察到执行建议的完整闭环，为酒店优化服务提供精准方向。

试用以上一整套流程之后，杜宏新对美团既白做出了这样的评价：「美团既白，可以从流程节省 70% 的时间来拿到最终的结果，这个是非常棒的。提质增效可以重塑客人体验。」

数据+模型+智能体，

破解垂类 AI 三大难题

美团既白的诞生并非空中楼阁，而是与美团在物理世界积累的海量数据和 AI 技术密不可分，称得上是实打实研发出来的「酒店经营神器」。

开发这类针对某一行业的垂类 AI Agent，一直存在三大难题：缺少高质量数据、难以及时调用最新信息、行业经验不好转化成技术。美团通过在本地生活领域的多年摸爬滚打，通过将数据资源积累与 AI 技术沉淀结合，构建了自己的差异化壁垒。

美团既白的一大差异化优势，在于它对多维度数据的整合能力。它不仅能从平台沉淀的数据库中，帮酒店摸透客人喜好、找到服务短板；还能接入酒店自身的房价、入住率、成本这些关键经营数据，搭建起精准的客户画像；甚至能把餐饮、旅游、交通这些一站式的消费串起来，让酒店的经营策略和整个城市的消费趋势联动起来。

举个例子，普通系统只能看到「客人订了豪华套房」，但如果美团既白与商家系统进行全面打通后，能辅助酒店找到更精准的运营方向——比如，这个客人带孩子出行，可能会愿意为亲子服务和增值项目多花钱。这个阶段的 AI，就像是酒店营销的精准导航。

美团既白采用了自研 LongCat 大模型+行业模型协同的运行机制。和那些「啥都懂但不专精」的通用大模型相比，美团既白更擅长解决酒店经营里的实际问题。它用「先学通用知识，再针对酒店行业细化调整」的方法，把 AI 技术真正用到酒店经营的具体场景里。

在实际应用中，美团既白会根据不同需求切换「技能模式」。在客人咨询服务、查询信息等意图识别阶段到制定定价策略、生成运营报告、处理投诉等分析生成环节，综合使用美团自研 LongCat 大模型以及开源模型，输出有条理、能落地的方案。

美团既白还通过将海量高质量酒店行业知识、美团平台多年沉淀的精细化经营数据，以及经过实践验证的运营方法深度结合，形成了一套结构化、可落地的知识体系。再结合后训练精调，美团既白在保持通用语言能力的基础上，还可以深度掌握高星酒店经营逻辑、定价策略等专业知识，精准适配酒店前厅管理、后台客服等细分场景，提供闭环解决方案。

在技术架构上，既白采用了 Multi-Agent 多智能体协作架构，构建起高效的任务处理体系。主智能体就像「总指挥」，能把复杂问题拆解成小任务，规划好执行步骤，再根据任务需求，安排负责不同领域的子智能体「分头行动」。

以单点工具提效，

撬动 AI 生态全局协同

当携程、飞猪等 OTA 平台在 To C 端用户预订入口构筑竞争壁垒时，美团正以差异化策略撕开行业新切口——聚焦被忽视的商户服务领域，借助 AI 技术重塑酒店商家的运营逻辑。

酒旅商家的日常运营中有很多碎片化事务，比如处理各种售前咨询、售后问题，这些工作既麻烦又耗费人力，效率还不高。每一个定制行程方案，或者客户临时改行程，背后都要协调很多环节和资源。

传统模式下，仅头部企业能负担庞大客服团队与标准化管理体系，自从 ChatGPT 出现后，为了提升服务效率，也出现了客服机器人、AI 前台等一系列智能化工具，但这类产品存在一个共性问题——只能在几百个固定问答中机械性的做出标准回复，虽然能一定程度上缓解服务压力，但难以解决复杂场景需求。

美团推出垂类 AI Agent 美团既白，精准击中了商户服务的成本与效能痛点，通过降低 AI 应用门槛，让中小商家以轻量化投入获取智能化服务。这意味着，商家无需重金搭建技术团队，即可实现咨询响应、流程协调等场景的效率升级，经营的性价比变得更高，中小商家也迎来了更好的发展机会。

正如美团副总裁李锦飞所说：「2025 年旅游业将进入 AI 时代」，这个预言正在慢慢成真。随着 AI 技术的发展，未来行业竞争的关键在于如何利用数据做出更好的决策，以及实现生态各方更高效的协作。 AI 技术渗透的本质，是对低效环节的系统性改造；而生态协同的深化，则为打破合作壁垒创造可能。从 NoCode 辅助开发到即白推动商户运营，美团的战略版图始终围绕「全链路效率重构」展开。不是单点优化，而是通过 AI 技术普惠化，推动整个生态的协同进化。

发布于：北京市

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