旅游业应用人工智能决策需警惕「数字陷阱」，即在善用其效率优势的同时，更应通过追问置信区间、跨部门讨论和数据盲区校准等策略，将算法分析与行业洞察相结合，避免过度依赖技术导致决策偏差。

旅游行业快速复苏之际，人工智能也开始深度渗透到市场需求预测、动态定价、客户服务等核心环节。面对这一历史性机遇，行业领导者既需善用人工智能的效率，也需警惕其潜在风险。哈佛商业评论近期发表文章指出，过度依赖算法，可能导致决策偏离市场真实需求。

从旅游行业的角度来看，专家分析，人工智能的「权威幻觉」是旅游企业面临的第一个挑战。系统生成的预测报告往往数据详实、结论笃定，比如「亚太地区商务旅游支出将增长43.8%」这类看似精确的判断。但细究之下，这类预测通常基于线性外推，容易忽略突发变量。比如，一场地缘冲突便有可能重创国际航班预订，而一项碳税政策也有可能颠覆酒店建设成本。其破解之道在于向人工智能工具主动追问几个关键问题，包括：预测的置信区间为何？哪些关键变量未被纳入模型？其预测可能出错的情况为何？

在实操层面，人工智能的真正价值不在于替代人类判断，而在于激发团队进行更深入的探讨。比如，当算法建议「将生态旅游产品溢价设定为25%」时，较为明智的做法是召集收益管理、市场推广和可持续发展部门的负责人展开辩论。一线员工可能指出，目标客群对绿色认证的实际支付意愿存在地域差异；财务团队则能测算碳排放交易对成本结构的影响。团队反馈可带来人工智能所不具备的谨慎情绪、多元化的观点以及合理的怀疑。这种「人工智能提案+人类压力测试」模式，有利于企业及时修正人工智能算法的偏差。

而更深层的风险在于人工智能的「数据盲区」。当前主流旅游人工智能模型的训练数据多来自欧美成熟市场，对新兴趋势（如中国银发族的慢旅游需求、中东女性独自旅游浪潮）的捕捉存在滞后性。因此，决策者需建立「人工瞭望哨」机制，通过当地合作伙伴、导游甚至社交媒体舆情来补足人工智能的视野缺陷。

唯有将算法的计算力与从业者对行业脉搏的把握相结合，旅游企业才能在可持续发展与增长的双重挑战中找准航向。

一审：袁佳利

二审：鲍港

三审：张翼晶