酒店调查：73%的AI用户因系统未互通而得到错误结果

一项于11月2日（星期一）发布的酒店业调查发现，许多使用人工智能的酒店决策者表示，如果工具无法访问其他系统中的数据，就会失效。这凸显了酒店运营自动化面临的一项基本障碍。

这项名为 Mews Hotelier Survey 2026、由 TendanceHotellerie转载的调查显示，在使用AI的受访者中，73%表示，由于工具无法访问其他系统中的信息，他们得到的结果有误、内容不完整或无关。调查发布方没有披露这部分AI用户的样本规模，因此难以准确评估这一比例。

调查于2026年8月在线开展，受访者为美国、加拿大、英国、法国和德国的1,000名酒店决策者。调查发布方称，每个国家有200名受访者。

调查结果表明，对于尝试在日常工作中使用AI的酒店而言，数据整合仍是核心问题。酒店的关键业务通常由彼此独立的系统处理，包括物业管理、销售点和支付系统。如果这些系统之间无法顺畅共享信息，AI工具给出的答案或建议就可能只基于不完整的数据。

调查还发现，受访者对酒店技术的评价与系统互联程度密切相关。在管理、销售点和支付系统均全面实现云端整合的酒店中，81%的受访者表示，技术有助于提高效率。相比之下，系统整合程度较低的受访者中，这一比例约为40%，相差约41个百分点。

这一比较进一步支持了报告的总体观点：系统互联与对酒店技术的较好评价相关。不过，调查并未证明整合本身导致了这些评价，也没有直接衡量酒店是否节省了工时、降低了成本或提高了生产率。

鉴于调查由一家在酒店系统领域拥有商业利益的软件供应商推广，这些局限性值得注意。调查结果反映的是受访者对自身体验和看法的陈述，并不构成对运营绩效的独立测试。

即便如此，调查结果仍凸显了酒店经营者扩大AI应用时面临的实际问题。如果宾客、支付和店内服务数据仍分散在不同系统中，酒店就可能难以依靠AI完成日常任务、支持客户服务或辅助运营决策。调查显示，对许多受访者而言，问题不仅在于能否使用AI工具，也在于工具能否获取所需信息并给出有用的答案。