企业差旅苦繁琐久矣，AI 如何“救驾”？

智能差旅众望所归

传统差旅管理模式，长期受困于行程规划复杂、管理流程繁琐以及审批、报销效率低下等难题，已然难以满足企业日益增长的高效运营需求。

而人工智能（AI）技术正以惊人的速度迭代发展，在智能分析、精准预判和自动化执行方面的卓越能力，为差旅行业带来了创新变革的曙光。越来越多的企业开始将目光投向AI与差旅管理的融合，期望借此打破发展瓶颈，开拓全新局面。

3月19日，2025环球旅讯数智论坛·北京站，在资深企业集采专家刘杨的主持下，合思创始人兼CEO马春荃、锐捷网络股份有限公司信息化及服务采购负责人闫青松，围绕《AI与差旅管理融合的落地路径》这一话题，共同深入探讨AI与差旅融合的落地路径与产品策略，为智能差旅的发展提供了一些可借鉴的新方向。

从左到右依次是：刘杨、闫青松、马春荃

以下是对话实录，内容有删减：

刘杨：在活动开始前，我们进行了一项小调研，发现大家对AI在差旅管理应用中的几个问题尤为关注，主要集中在制定差旅标准和政策、行程安排与效率提升、智能审批与报销以及提升用户满意度这几个方面。

从调研数据来看，在行程安排、监控时间成本及效率提升方面的关注度占比达38.2%，智能审批和智能报销占比32%。那么从企业角度出发，您认为目前AI在差旅管理的哪些环节已经发挥了作用，取得了怎样的成效？未来又希望AI在哪些环节进一步解决问题呢？

闫青松：很荣幸分享我们公司的经验，我们锐捷网络作为生产网络基础设施的企业，身处AI生态之中，在公司内部运营和外部产品销售方面都加速拥抱AI。比如在2024年5月，我们上线了AI智能客服。截至目前，平均每个月能解答并关闭约166条问题，基本可以替代半个人工客服的工作量，这让我们的团队成员能将精力投入到更有价值的工作中。

从降本角度来说，我希望未来AI工具能在价格方面，为动态差标在事前环节提供数据提示和纠偏支持。在事中环节，各大航司和酒店为我们提供了很好的协议政策，但落地效果不佳。我希望AI能实现酒店的智能推荐，引导员工选择协议酒店，实现双赢。在事后环节，我期望AI能自动、实时地对合规性和费用管控进行监测。

提效方面，事前希望实现人工语音自动预定和推荐；事中，像温馨提示、海外签证政策提醒等信息，能及时推送给员工；事后则是实现自动报销。例如我们目前也把无需报销比例作为我们的一个KPI。

总体而言，我希望差旅管理能实现从“人找服务”到“服务找人”的变革，当员工到达目的地时，能智能推荐酒店、目的地等相关信息，一键触达。

刘杨：从服务方的角度来看，针对这些企业的需求，您认为目前市场上有哪些创新产品，能为差旅管理带来新亮点？

马春荃：我们公司专注于企业财务收支管理和差旅服务领域，对差旅服务大概也有5年研究，AI的发展确实为差旅管理带来了诸多变革。就拿差旅行程规划来说，很多人在选择行程时会陷入选择焦虑，尤其是涉及多个地点和行程关联时。AI智能行程规划可以帮助大家摆脱这种焦虑，同时确保合规。

在风险管理方面，以往我们推出的审批方案需要人工主管参与，流程繁琐。现在借助AI，能够实现实时审批。例如，消费500元，通过智能AI控制额度快速完成审批流程，大大提高了效率。

刘杨：刚刚两位都提到AI在差旅管理中的重要性，但在企业管理中应用AI也面临不少挑战。在前期调研中我们发现，AI若要在企业私有差旅管理中发挥作用，数据是关键。您作为企业方代表，如何看待企业将管理数据、员工数据和隐私数据用于AI训练？企业是否愿意在这方面做出投入？

闫青松：我们非常认可AI自动化工具在提升效率方面的价值，也积极拥抱AI。不过，随着技术从文本AI发展到判别式AI，再到深度学习AI，对数据的依赖性愈发凸显。作为信息化采购负责人，我深知数据的重要性，也愿意进行数据训练，但有两个重要前提：

一是合规保障，要明确哪些员工数据该采集、哪些不该采集，有清晰的规则判断；二是数据安全，采集后的数据如何处理、存储，需要一套完善的解决方案。同时在采购信息化系统时，我们也会将数据安全和信息保障纳入评选指标。

刘杨：从服务商的角度，在产品设计中如何通过技术手段保障数据安全，避免AI过度读取企业敏感数据？

马春荃：目前流行的MCP协议，可以让AI调用很多接口，但这也带来了数据安全风险。比如在事前规划时，AI控制因公消费预算，或者在判断行程理由时，可能会涉及到企业保密信息。不过，大家要明白，AI本身没有记忆，只要关闭AI窗口，一段时间后相关数据就会失效，除非厂商有意学习。但现在存在的问题是，风险边界没有提前明确说明，可能会因为提示词等因素，让客户无意中暴露不应被AI掌握的信息。

为解决这些问题，在技术上我们采取存算分离的方式。存储可以放在本地，比如企业内部的知识库，保障数据安全；而算力和算法则根据实际情况进行配置，不能让AI固步自封，要让它具备解决问题的能力。同时，我们还会对数据进行标签化处理，让AI在合理范围内使用数据。

刘杨：AI在差旅管理中的应用前景广阔，如果解决了数据安全和AI学习的问题，企业方是否愿意尝试全新的差旅管理模式或工具呢？

闫青松：肯定非常愿意！我最近听到一句话叫“AI，别学，先用”，很受启发。从企业实践角度出发，轻量化应用AI可以先从知识问答环节入手，利用云盘资源或一些大模型搭建智能客服，投入成本低，甚至如果企业自身IT能力强，这部分可以免费实现。

另外，我们企业通常会与优秀的服务企业合作，像合思这样的公司，他们的产品已经融合了AI技术。企业可以及时升级使用这些新产品，提升差旅管理效率。

刘杨：AI未来可能成为一种基础能源的能力，从服务商的角度，您认为市场上是否有比较成熟的轻量化解决方案，帮助企业在差旅管理中更好地落地AI应用，实现AI与差旅管理的有效融合？

马春荃：大家一直在思考AI的低成本应用问题，随着技术发展，公有云的成本越来越低，比如Token收费价格已经变得非常便宜。另外，像Manus这类Agent工具的能力也越来越强大，如果将其部署本地化，结合我们企业内部规范，就可以帮助企业快速编制流程，推动AI在差旅管理中的应用落地。