傳統的差旅預訂往往依賴(lài)人工經(jīng)驗或固定規則，不僅效率低，還容易忽視動(dòng)態(tài)變化的市場(chǎng)因素。而用友商旅云中的“行程助手”數智員工，則通過(guò)機器學(xué)習算法，深入挖掘企業(yè)員工的歷史出行數據、偏好反饋以及過(guò)往差旅行為，構建出一套個(gè)性化的差旅畫(huà)像。

例如，某位銷(xiāo)售經(jīng)理每月需前往多個(gè)城市拜訪(fǎng)客戶(hù)，行程助手會(huì )自動(dòng)識別其偏好的航班時(shí)段、酒店星級、是否需要接送服務(wù)等，并結合該時(shí)間段內的機票價(jià)格波動(dòng)、酒店空房率等市場(chǎng)行情，預測最佳出行時(shí)間和路線(xiàn)。

更重要的是，這種預測并非靜態(tài)模型，而是持續進(jìn)化的過(guò)程。每一次差旅結束后，系統都會(huì )采集員工反饋與實(shí)際支出數據，進(jìn)一步優(yōu)化模型，讓下一次的推薦更精準、更貼合實(shí)際需求。

在A(yíng)I驅動(dòng)的差旅系統中，單個(gè)數智員工的能力固然強大，但真正的價(jià)值在于“多智能體協(xié)同”。

在行程助手進(jìn)行路線(xiàn)規劃的同時(shí)，“差旅標準數智員工”實(shí)時(shí)掌握企業(yè)的差旅標準，包括交通等級限制、住宿預算范圍等，并密切關(guān)注市場(chǎng)行情的變化。

當行程助手完成初步的出行時(shí)間和路線(xiàn)預測后，差旅標準數智員工會(huì )立即介入。它會(huì )將行程助手的推薦結果與企業(yè)的差旅標準進(jìn)行對比，篩選出既符合員工出行需求，又符合企業(yè)差旅政策的資源選項。例如，如果企業(yè)規定某級別員工的住宿預算為一定金額以?xún)?，差旅標準數智員工會(huì )確保推薦的酒店在該預算范圍內，同時(shí)綜合考慮酒店的地理位置、設施服務(wù)等因素。