Booking Holdings：LLM導流客房住宿占比遠低於1%

Booking Holdings（$BKNG）表示，來自大型語言模型（LLM）的付費與免費流量，所帶來的客房住宿筆數遠低於1%。公司也透露，客服成本有所下降，使用AI工具提出的程式碼變更請求則增加。

Booking Holdings財務長伊沃特・斯廷伯根（Ewout Steenbergen）在紐約證券交易所舉行的《財星》（Fortune）AIQ高峰會上表示，即使存在假設與不確定性，企業仍須避免落後。《財星》轉述他的看法指出，就連超大規模雲端服務商也難以確定AI投資報酬率（ROI）。

斯廷伯根說，若要控制AI成本，企業必須重新設計工作流程。使用現有模型的企業，成本負擔可能低於自行開發模型的企業；但仍須一併管理AI的導入方式與相關支出。

Booking Holdings公布的初步成果集中在客服與軟體開發。公司表示，預訂量以高個位數百分比增加期間，客服成本小幅下降，每筆預訂的成本也大幅減少；客戶滿意度則有所提升。

斯廷伯根表示，約9000名工程師使用AI工具。經過測試與品質管理後，實際納入產品的程式碼變更請求增加約30%。

Booking Holdings依工作難度分配模型：簡單任務使用基礎模型或開源模型，複雜任務則使用成本較高的模型。工程團隊的評估指標之一，是每筆程式碼變更請求的IT成本，計算時會合併人力成本與AI Token成本。

AI帶來的客戶流量目前仍少。Booking Holdings的2026年第二季業績資料顯示，客房住宿筆數為3億2500萬筆，較去年同期增加5%。公司在8月公布業績時表示，來自LLM的付費與免費流量所帶來的客房住宿筆數遠低於1%，近幾個月或季度也沒有明顯變化。

這項比例指的是由LLM導流至Booking Holdings平台的預訂。斯廷伯根的談話並未說明，使用AI搜尋旅遊資訊後直接向飯店等業者預訂的情況是否計入。

Booking Holdings認為，AI可能改變旅遊行程規劃與預訂體驗，而非旅遊本身。斯廷伯根提到，若行程變更或航班延誤，AI可建議調整後續預訂；但他沒有提供實際使用規模或營收貢獻數據。

AI在旅遊搜尋與預訂流程中的角色，也關係到平台如何接觸客戶。本報先前報導指出，Google已在AI模式中提供飯店搜尋功能，並可連結至預訂合作夥伴，顯示AI正進入旅遊預訂的搜尋與比較階段。

斯廷伯根表示，他個人會使用AI代理人協助準備董事會簡報、策略規劃與業績發布。他說自己也還在學習，並公開談論AI的使用，是因為所有人都需要持續學習。