伯恩斯坦——全球酒店及休闲行业:代理时代来临——在线旅游与代理式AI将如何重塑旅游分销格局?(附下载)

伯恩斯坦——全球酒店及休闲行业：代理时代来临——在线旅游与代理式AI将如何重塑旅游分销格局？

精华翻译

伯恩斯坦指出，代理式AI（Agentic AI）正成为在线旅游行业的核心变革力量，其不仅能自主完成复杂旅行任务、深度整合供应链，还将重构旅游分销的利益分配与竞争格局，对在线旅游平台（OTA）、酒店、航空公司等产业链参与者产生深远影响。当前行业尚未出现能完整完成预订全流程的代理式AI产品，但2026年有望迎来规模化落地。

一、代理式AI适配旅游行业的核心逻辑

1. 行业特性天然契合：旅游产品供给高度分散（涵盖交通、住宿、体验等多垂直领域），且预订流程涉及多步骤动态决策（如行程规划、退改协调），代理式AI可通过拆解复杂任务、调用外部工具、存储用户偏好，承接传统人工旅行社的核心职能，同时解决在线旅游“信息过载、操作繁琐”的痛点。

2. 供应链升级倒逼需求：酒店正加速部署AI驱动的物业管理系统（PMS），可实现房间温度、枕头类型等极致个性化配置，催生数十亿种住宿组合，需代理式AI作为“筛选中介”对接消费者需求，否则用户难以高效决策。

3. 利益重构动力充足：OTA当前抽取5%-20%的交易佣金（Booking、Expedia整体佣金率约13%-14%），占据行业大量利润；酒店等供应商渴望通过AI代理绕过OTA以降低分销成本，而谷歌、OpenAI等科技巨头则希望通过代理式AI切入千亿级旅行佣金市场。

二、代理式AI的四大潜在形态与竞争关键

1. 四大核心玩家类型：

◦ 旅游供应商自研代理（酒店、航司等）：依托自身颗粒度数据优势，聚焦特定场景复杂任务，但供给覆盖有限；

◦ OTA内置代理（Booking、Airbnb等）：整合多垂直领域资源，擅长行程打包，但面临中立性质疑；

◦ 通用科技巨头代理（谷歌、OpenAI等）：可对接日历、银行等外部数据，构建全面用户画像，但需解决供应链整合难题；

◦ 垂直旅游新创代理（Otto等）：专注旅行场景，平衡专业性与中立性，有望被巨头收购整合。

2. 竞争胜负关键：核心取决于三点——是否能接入最丰富的库存资源（避免单一渠道局限）、与供应商系统的整合深度（适配AI-PMS需求）、用户信任度（解决 bias 与安全顾虑）。其中，OTA和通用科技巨头在库存与技术上更具优势，而供应商自研代理难以成为分销主导。

三、对OTA的核心影响：风险与机遇并存

1. 核心风险集中于 revenue 模型：

◦ 高风险场景（用户付费模式）：若AI代理采用订阅制或按次付费，用户将要求无 bias 结果，代理会跨多渠道比价（包括小型OTA、直订渠道），OTA的佣金率与流量优势将被大幅削弱，面临被“去中介化”风险；

◦ 中低风险场景（商家付费模式）：若采用佣金制或付费排名，OTA可凭借高付费意愿维持流量，但佣金率可能因竞争承压。

2. 潜在机遇：代理式AI可提升预订转化率（参考OTA现有AI推荐工具已实现15%-25%的转化提升），同时通过“一站式行程打包”拓展收入来源；此外，OTA可通过为酒店提供AI-PMS后端技术，深化供应链绑定。

四、产业链其他参与者的应对与影响

1. 酒店/航司：短期可通过AI代理降低分销成本、提升个性化服务溢价；长期需应对品牌曝光依赖AI推荐的风险，或需支付额外费用获取推荐位，削弱直订渠道优势。

2. 消费者：将显著降低行程规划与管理的时间成本，获得更精准的个性化推荐，但需面对数据安全、责任界定（如预订错误追责）等问题，且免费代理可能存在推荐 bias。

五、当前进展与落地障碍

1. 现有产品局限：谷歌AI模式、OpenAI Apps SDK、Otto等已实现部分功能（如灵感搜索、餐厅预订），但均无法独立完成“搜索-选房-填信息-支付”全流程，仍需跳转至OTA或品牌官网。

2. 核心落地障碍：技术层面，旅游供应商现有系统难以承接AI的复杂数据请求；数据层面，供应链数据的可靠性与颗粒度不足；信任层面，用户对AI自主决策的信任度仍需培育。

六、投资评级与风险提示

• 个股评级：给予Airbnb（ABNB）、TripAdvisor（TRIP）“跑赢大盘（Outperform）”评级，Booking（BKNG）、Expedia（EXPE）“与大盘持平（Market-Perform）”评级；

• 上行风险：旅游需求超预期增长、代理式AI提升转化效率、OTA成功整合供应链后端技术；

• 下行风险：用户付费型AI代理快速普及导致OTA去中介化、佣金率大幅下滑、监管对AI推荐 bias 的约束加强。

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