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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。

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。