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傳統(tǒng)的差旅預(yù)訂往往依賴人工經(jīng)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(shù)智員工，則通過機器學(xué)習(xí)算法，深入挖掘企業(yè)員工的歷史出行數(shù)據(jù)、偏好反饋以及過往差旅行為，構(gòu)建出一套個性化的差旅畫像。

例如，某位銷售經(jīng)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(wù)等，并結(jié)合該時間段內(nèi)的機票價格波動、酒店空房率等市場行情，預(yù)測最佳出行時間和路線。

更重要的是，這種預(yù)測并非靜態(tài)模型，而是持續(xù)進化的過程。每一次差旅結(jié)束后，系統(tǒng)都會采集員工反饋與實際支出數(shù)據(jù)，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(qū)動的差旅系統(tǒng)中，單個數(shù)智員工的能力固然強大，但真正的價值在于“多智能體協(xié)同”。

在行程助手進行路線規(guī)劃的同時，“差旅標準數(shù)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(yù)算范圍等，并密切關(guān)注市場行情的變化。

當(dāng)行程助手完成初步的出行時間和路線預(yù)測后，差旅標準數(shù)智員工會立即介入。它會將行程助手的推薦結(jié)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(yù)算為一定金額以內(nèi)，差旅標準數(shù)智員工會確保推薦的酒店在該預(yù)算范圍內(nèi)，同時綜合考慮酒店的地理位置、設(shè)施服務(wù)等因素。