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傳統的差旅預訂往往依賴人工經驗或固定規(guī)則，不僅效率低，還容易忽視動態(tài)變化的市場因素。而用友商旅云中的“行程助手”數智員工，則通過機器學習算法，深入挖掘企業(yè)員工的歷史出行數據、偏好反饋以及過往差旅行為，構建出一套個性化的差旅畫像。

例如，某位銷售經理每月需前往多個城市拜訪客戶，行程助手會自動識別其偏好的航班時段、酒店星級、是否需要接送服務等，并結合該時間段內的機票價格波動、酒店空房率等市場行情，預測最佳出行時間和路線。

更重要的是，這種預測并非靜態(tài)模型，而是持續(xù)進化的過程。每一次差旅結束后，系統都會采集員工反饋與實際支出數據，進一步優(yōu)化模型，讓下一次的推薦更精準、更貼合實際需求。

在AI驅動的差旅系統中，單個數智員工的能力固然強大，但真正的價值在于“多智能體協同”。

在行程助手進行路線規(guī)劃的同時，“差旅標準數智員工”實時掌握企業(yè)的差旅標準，包括交通等級限制、住宿預算范圍等，并密切關注市場行情的變化。

當行程助手完成初步的出行時間和路線預測后，差旅標準數智員工會立即介入。它會將行程助手的推薦結果與企業(yè)的差旅標準進行對比，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(guī)定某級別員工的住宿預算為一定金額以內，差旅標準數智員工會確保推薦的酒店在該預算范圍內，同時綜合考慮酒店的地理位置、設施服務等因素。