作者｜十九
「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，美團發布了一款專註酒店場景的 ai agent「美團既白」，這也是國內首個面向酒店商家的 ai 工具。
相比於 「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台 nocode，我們已經見證了美團是如何通過 ai 技術簡化複雜的研發流程，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？帶着疑問，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%，酒店人終於能喘口氣了
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櫃的查舊賬，淄博燒烤、甘肅麻辣燙火爆起來的時候，營銷方案是怎麼做的？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：一是數據決策滯後、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諮詢，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？」的提問背後，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，並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；對於相對冷門的場次，採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台的住宿熱度變化趨勢，精準預測住宿需求。
客戶服務方面，傳統預抵外呼佔用大量人力，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複且繁雜的諮詢，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，藉助該工具能力，酒店員工還可以便捷查詢已沉澱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，製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。如同企業製作年度財務報表，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，並針對性地提出營銷活動建議。報告文字生成後，還可以直接導入 nocode 平台，快速生成可視化表格、圖表，將複雜的數據轉化為直觀易懂的信息。
若需要進一步詢問「客戶滿意度怎麼樣」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，並挖掘客戶潛在需求，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後，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
美團既白的誕生並非空中樓閣，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 技術沉澱結合，構建了自己的差異化壁壘。
美團既白的一大差異化優勢，在於它對多維度數據的整合能力。它不僅能從平台沉澱的數據庫中，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、旅遊、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後，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，可能會願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。
美團既白採用了自研 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」。在客人諮詢服務、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、美團平台多年沉澱的精細化經營數據，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。再結合後訓練精調，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、後台客服等細分場景，提供閉環解決方案。
在技術架構上，既白採用了 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」，能把複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 平台在 to c 端用戶預訂入口構築競爭壁壘時，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，藉助 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，比如處理各種售前諮詢、售後問題，這些工作既麻煩又耗費人力，效率還不高。每一個定製行程方案，或者客戶臨時改行程，背後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 出現後，為了提升服務效率，也出現了客服機器人、ai 前台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，但難以解決複雜場景需求。
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。這意味着，商家無需重金搭建技術團隊，即可實現諮詢響應、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 年旅遊業將進入 ai 時代」，這個預言正在慢慢成真。隨着 ai 技術的發展，未來行業競爭的關鍵在於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。
