相较于国际酒店管理集团以品牌与规模驱动为主的路径，国央企背景的酒店管理企业在数字化转型中面临更复杂的命题：既要满足合规与监管要求，又要提升经营效率与资产回报，同时还需支撑轻资产扩张能的建立。

作为保利置业集团旗下集酒店、商业、办公等多业态于一体的资产管理平台，保利商旅近年来围绕“玉衡”系统持续推进数据治理、业财融合与穿透式管理。在《2026年中国酒店业数字化转型趋势报告》访谈中，保利商旅党委书记、总经理侯倩，围绕系统建设初衷、业财融合落地、托管项目数据连接及未来发展路径，分享了其在国央企酒店数字化转型中的实践与思考。

Q1 保利商旅打造玉衡穿透式管理系统的设计初衷于核心背景是什么？

在系统建设初期，我们并不是从“技术升级”出发，而是从管理问题出发。

过去一段时间，保利商旅在快速扩展过程中，逐步意识到一个核心问题：数据是分散的，管理是割裂的。总部难以及时看到一线经营的真实情况，而一线在做决策时，也缺乏统一、可对比的数据支持。

因此，我们希望通过一套系统，实现两个目标：

对上，能够满足国资监管对于数据可追溯、可穿透的要求；对下，能够回到业务现场，真正支撑经营决策。

“保利玉衡穿透式管理系统”的核心定位，并不是一个简单的财务系统或报表系统，而是一个连接业务与财务、连接总部与一线的经营管理平台。

保利玉衡系统

Q2 保利玉衡穿透式管理系统上线后，在财务数据统计及多项目数据管理层面带来了哪些核心变化与价值？

保利玉衡穿透式管理系统上线后，最直观的变化，是财务数据开始具备“业务属性”。

而系统在落地过程中最大的挑战其实不在系统，而在人。 

系统可以在短时间内上线，但管理习惯和能力的改变需要更长周期。尤其是在从传统经验驱动转向数据驱动的过程中，对团队提出了新的要求。 

一方面，需要提升管理层的数据理解能力，使其能够基于数据进行判断，而不是仅依赖经验。另一方面，也需要在组织内部建立统一的数据语言，避免出现“各说各话”的情况。

我们的做法是，一边推进系统建设，一边同步进行培训与机制调整，确保系统能力能够真正转化为组织能力。

北京保利大厦酒店

Q3 保利商旅在托管酒店数据获取方面的进展如何？未来有哪些规划？

轻资产的发展，对数字化提出了更高要求。

在2026年，我们计划将部分托管酒店接入“保利玉衡”系统，实现数据直连。这不仅是技术层面的连接，更重要的是建立统一的数据标准与分析框架。

这意味着，未来在多品牌、多业主的场景下，保利商旅依然可以实现统一的经营分析与管理支持。

从长远来看，这将成为轻资产扩张的重要基础能力：没有数据的连接，就无法实现真正的管理输出。

上海嘉定凯悦酒店

Q4 基于精益管理理念，保利商旅在集团收益管理方面有哪些思考与规划？

我们正在推动收益管理从“单店能力”向“集团能力”升级。

集团化收益管理并不是替代单店判断，而是在统一数据底座之上，提供更系统的分析支持和策略参考。例如，在需求预测、价格策略和渠道结构上，总部可以提供更具前瞻性的判断。

同时，通过数据共享，不同项目之间可以相互借鉴，提高整体收益管理水平。

最终目标，是在保持单店灵活性的同时，提升整体响应效率与策略一致性。

四川保利新九寨宾馆

Q5 2026年保利商旅在信息化建设及整体发展层面，有哪些核心的战略聚焦方向？

2026年保利商旅将以“轻重并举、盈利为先”为核心发展路径，通过品牌升级、精准投资与管理体系建设，成为高端酒店领域的卓越运营商，具体聚焦四大方向：

第一，深化业财融合，驱动系统价值转化。在2025年系统初步部署基础上，2026年聚焦业务与财务数据的深度贯通，建立业务需求反馈机制，推动系统持续迭代优化，实现人与系统的双向适配，使信息化真正成为支撑业务发展的核心工具。

第二，发力轻资产拓展，构建多元发展模式。推进轻资产业务，形成自持自管、国际品牌全权委托管理、国际品牌特许下的第三方管理及自有品牌输出的多元发展结构，加快向标准化酒管公司的战略转型。

第三，推进自营酒店滚动改造，夯实品牌体验基础。针对保利商旅旗下运营年限较长的自营酒店，持续推进滚动装修改造，以硬件体验升级强化品牌口碑，提升客户对保利商旅管理能力与品牌价值的认同。

第四，落地精益管理，聚焦集采与数据穿透在保利置业集团指导下，持续推进精益管理课题，重点发力集中采购以强化成本管控，同时提升托管酒店的数据穿透能力，将精益管理贯穿经营各环节。 

柳州凯悦嘉轩酒店

Q6 从行业视角来看，中国酒店业信息化建设未来的发展方向是什么？ 

AI的发展，会加速酒店行业从“数据可见”走向“数据可用”。

在我们看来，AI的价值不在于概念，而在于具体场景。例如：

· 收益预测与价格优化

· 成本异常识别与预警

· 人效与组织配置分析

· 餐饮采购与损耗控制

· 经营报告的自动生成

这些应用，都会在未来逐步落地。

但前提是，企业必须具备良好的数据基础。没有数据治理和系统支撑，AI很难真正发挥价值。