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AI預(yù)見(jiàn)未來(lái):行程助手與預(yù)訂的無(wú)縫協(xié)作
2025年5月13日

 


yonyou


在當(dāng)今快速變化的企業(yè)環(huán)境中,如何高效、精準(zhǔn)地安排差旅計(jì)劃成為了企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率的重要環(huán)節(jié)。用友商旅云通過(guò)先進(jìn)的企業(yè)AI技術(shù),將企業(yè)商旅管理里的流程、數(shù)據(jù)、AI智能應(yīng)用緊密結(jié)合、連成一體,全面適配MCP協(xié)議,做到“行程助手”、“差旅標(biāo)準(zhǔn)”等多智能體協(xié)同,實(shí)現(xiàn)了從歷史數(shù)據(jù)中預(yù)見(jiàn)最優(yōu)出行方案,并結(jié)合實(shí)時(shí)市場(chǎng)行情和企業(yè)差旅標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行智能篩選和預(yù)訂。這種多智能體協(xié)同工作模式打造了一套高度自動(dòng)化、智能化的差旅規(guī)劃與預(yù)訂模式,真正實(shí)現(xiàn)了“AI預(yù)見(jiàn)未來(lái)”的智慧差旅體驗(yàn)。


01

智能預(yù)測(cè)

從歷史數(shù)據(jù)中預(yù)見(jiàn)最優(yōu)出行方案


傳統(tǒng)的差旅預(yù)訂往往依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)或固定規(guī)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(shù)智員工,則通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,深入挖掘企業(yè)員工的歷史出行數(shù)據(jù)、偏好反饋以及過(guò)往差旅行為,構(gòu)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(shí)別其偏好的航班時(shí)段、酒店星級(jí)、是否需要接送服務(wù)等,并結(jié)合該時(shí)間段內(nèi)的機(jī)票價(jià)格波動(dòng)、酒店空房率等市場(chǎng)行情,預(yù)測(cè)最佳出行時(shí)間和路線(xiàn)。


更重要的是,這種預(yù)測(cè)并非靜態(tài)模型,而是持續(xù)進(jìn)化的過(guò)程。每一次差旅結(jié)束后,系統(tǒng)都會(huì)采集員工反饋與實(shí)際支出數(shù)據(jù),進(jìn)一步優(yōu)化模型,讓下一次的推薦更精準(zhǔn)、更貼合實(shí)際需求。


02

多智能體協(xié)同

標(biāo)準(zhǔn)控制 + 實(shí)時(shí)響應(yīng) = 高效預(yù)訂


在AI驅(qū)動(dòng)的差旅系統(tǒng)中,單個(gè)數(shù)智員工的能力固然強(qiáng)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(guī)劃的同時(shí),“差旅標(biāo)準(zhǔn)數(shù)智員工”實(shí)時(shí)掌握企業(yè)的差旅標(biāo)準(zhǔn),包括交通等級(jí)限制、住宿預(yù)算范圍等,并密切關(guān)注市場(chǎng)行情的變化。


當(dāng)行程助手完成初步的出行時(shí)間和路線(xiàn)預(yù)測(cè)后,差旅標(biāo)準(zhǔn)數(shù)智員工會(huì)立即介入。它會(huì)將行程助手的推薦結(jié)果與企業(yè)的差旅標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)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(xiàng)。例如,如果企業(yè)規(guī)定某級(jí)別員工的住宿預(yù)算為一定金額以?xún)?nèi),差旅標(biāo)準(zhǔn)數(shù)智員工會(huì)確保推薦的酒店在該預(yù)算范圍內(nèi),同時(shí)綜合考慮酒店的地理位置、設(shè)施服務(wù)等因素。


在多智能體協(xié)同的框架下,行程助手與差旅標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)智員工緊密配合,實(shí)現(xiàn)了智能篩選并預(yù)訂最適配的機(jī)票、酒店等資源。這種無(wú)縫協(xié)作不僅提高了預(yù)訂效率,減少了人工干預(yù)的時(shí)間和精力,還確保了商旅活動(dòng)的合規(guī)性和成本控制。通過(guò)多智能體協(xié)同,用友商旅云正在幫助企業(yè)從“事后控制”走向“事前預(yù)判”,從“被動(dòng)響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)管理”。


 

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