Зheng Nanyan (郑南雁) — ветеран гостиничной индустрии, основатель и глава Delonix/德胧 — принял радикальное решение: отказаться от традиционной стойки ресепшн и полностью интегрировать искусственный интеллект в операционные процессы сети. Это не имиджевый ход — по его словам, изменение должно стать «ключевым оружием» для перестройки бизнеса и конкурентного выживания в эпоху цифровизации.
Зheng называет это «переломным шагом»: по его логике, стандартная разделяющая стойка будет постепенно исчезать, персонал сможет сосредоточиться на реальном обслуживании гостей, а рутинные процессы — передать AI‑системам.
Гостя встречают, дают чай — дальше взаимодействие идёт через цифровые интерфейсы и голосовые/чат‑модули. Это часть более широкой стратегии «встроить AI сверху вниз в организационную структуру».
Как реализуется трансформация
- Внутри группы создана потребительская платформа — рабочие потоки и знания о обслуживании переведены в единый цифровой слой.
- Интеграция с голосовыми системами, централизованной базой знаний и внутренними рабочими процессами уже запущена в отдельных директ‑отелях; планируется масштабирование на всю сеть к марту 2026.
- Штат AI‑команды вырос резко: из ~300 сотрудников в головном офисе около 170 вовлечены в AI‑проекты.
Вертикальные данные как критичность проекта
Ключевая мысль — AI в гостиницах не работает «с потолка»: необходима большая масса вертикальных, профильных данных и тщательная разметка (примеры: «送水» — бытовой запрос может иметь несколько интерпретаций).
Сбор, чистка и создание подсказок, знаниевой базы и алгоритмов — серьёзная инженерная работа. По оценке команды, это требует много усилий в prompt engineering, алгоритмической доработке и создании отраслевой семантики.
Операционные эффекты и экономия
Уже наблюдается сокращение штата в рутинных ролях: по оценкам, сокращение операционных затрат на персонал может составить 15–25% в части бэк‑офиса и администрирования.
Автоматизированная маршрутизация просьб гостей снижает человеческие ошибки и уменьшает «перекладывание» задач между сотрудниками, освобождая их для работы с гостем «лицом к лицу».
Обучение AI происходит быстрее и масштабнее, чем обучение нового персонала: развернув модель, «всю систему» можно прокачать сразу, а не поштучно.
Риски и ограничения
Масштаб и ресурсы: Delonix уступает по размеру крупнейшим игрокам (华住、锦江 и др.), потому риск «массовой баталии на масштабе» остается.
Данные и локализация: важно качество меток и сценариев — без этого AI будет выдавать неверные решения или ухудшать сервис в частных случаях.
Клиентский опыт: часть сервисов (например, доставка еды роботами) экономит, но может снизить эмоциональную составляющую сервиса; Zheng подчёркивает, что автоматизация должна повышать, а не заменять сервисную ценность.
Регуляторные и этические нюансы при наличии персональных данных и автоматических решений (особенно в других юрисдикциях).
Бренд‑строй и «дело о брендах»
После приватизации и интеграции нескольких брендов Delonix столкнулась с разрозненностью стандартов и систем. Zheng начал «делать вырезание лишнего» — фокус на ключевых брендах (укрепление позиционирования开元名都 как «государственного五星» и упорядочивание остальных сегментов). Параллельно пересобрали систему лояльности (учёт длительности пребывания для начисления баллов) и IT‑ядро.
Экспансия и использование AI за рубежом
Delonix делает ставку на выездные рынки: инвестиции в индонезийские активы (IHI) и открытие бренда Model J в Джакарте. AI помогает решать локализацию: заполнив локальную знаниевую базу через формы и шаблоны, менеджер на месте может локализовать сервис за полчаса. В Индонезии используют ChatGPT‑базовые модели — реакция рынка положительная. Zheng считает, что сочетание AI и аккуратной локализации может ускорить международную экспансию.
Итог и перспектива
Решение убрать ресепшн — это не театральный PR, а вход в модель бизнеса, ориентированную на оптимизацию потока операций, стандартизацию качества и снижение затрат. Успех зависит от трёх факторов:
- наличия и качества отраслевых данных и знаний;
- управленческой решимости и инвестиций (это «проект первого лица»);
- бережного подхода к клиентскому опыту — автоматизация должна улучшать эмоциональную составляющую сервиса, а не заменять её.
Zheng готов играть «в долгую» (говорит о горизонте в 10 лет). Если команда сохранит фокус на сборе вертикальных данных, непрерывной разметке и аккуратной интеграции AI в реальные сценарии, то у Delonix есть шанс не просто сократить издержки, но и предложить новый формат гостиничного сервиса.
В противном случае — риск, что автоматизация разобьётся о специфику человеческого сервиса и локальные ожидания гостей.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru
Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/