落地破局增效

員工出差填單耗時費力、領導審批無數據參考、財務月末對賬繁瑣低效、差旅合規與成本管控難以兼顧……

這是無數企業差旅管理的真實常態。

如今AI技術席卷企業服務賽道，為傳統商旅難題帶來破局新機，但行業也普遍陷入尷尬困境：

多數企業的AI應用僅停留在行程推薦、智能客服等淺層功能，真正落地難、提質增效弱、數據安全存隱患，AI賦能始終浮于表面。

5月21日，在2026環球旅訊數智論壇·北京站上，其中《AI在差旅管理的場景探索及思考》對話環節備受矚目，由大型商旅平臺顧問張磊主持，攜手浪潮商旅智慧空間董事長兼總經理段鐳、暖界科技聯盟事業群總經理陳加鵬兩位行業大咖，圍繞人機協同、數據安全、降本增效等核心議題，拆解AI商旅落地難點與實戰價值，為行業智能化升級指明方向。

（從左到右依次為：段鐳、陳加鵬、張磊）

以下是對話實錄，經編輯精簡：

張磊：如今各大企業都在積極布局AI差旅體系，幾乎所有企業商旅系統升級，都會納入AI設計模塊。但行業普遍存在一個現狀：多數企業并未理清AI的核心落地邏輯，只是跟風布局，導致AI最終淪為單純的出行輔助工具，無法發揮真正價值。AI在差旅管理中的核心價值究竟是什么，企業該如何真正落地AI賦能？

段鐳：浪潮商旅深耕AI差旅領域已有兩年多時間，結合行業整體現狀與我們的實戰經驗來看，目前行業呈現一個鮮明特點：全員不排斥AI技術，但主動深度落地、常態化應用的企業少之又少。

從行業趨勢來看，AI賦能差旅是確定性發展方向，所有企業、平臺都必須順應轉型趨勢。而從企業用戶的真實需求來看，AI的核心價值始終回歸商旅管理的本質，即合規、降本、高效。

當前AI已可深度融入差旅全流程，實現智能行程規劃、自動化智能客服、差旅費用精細化管控、差標合規管控、事后智能審批等多項功能，在嚴格滿足企業合規管理要求的基礎上，全方位助力企業優化差旅管理體系、降低運營成本、提升整體管理效率。

張磊：在企業行政辦公核心流程中，比如出行審批、領導報備、請假聯動等流程，AI是否也能深度介入賦能？

段鐳：AI對差旅流程的賦能，貫穿事前審批、事中規劃、事后對賬全鏈條。從企業落地效果來看，AI的價值主要體現在兩大維度。

第一是大幅節省人力成本，傳統差旅管理依賴大量人工對接客服、核對單據、審核流程，AI智能化落地后，可替代大量重復性人工工作，有效縮減企業人力運營成本。

第二是實現精細化降本與風險管控，AI將傳統差旅的被動自動化升級為主動智能化，可動態抓取行業酒店、交通等各類差旅收費標準，精準管控差標亂象，進一步壓縮企業不必要的差旅支出，同時規避各類合規風險，讓差旅管控更規范、更精細。

陳加鵬：結合我們大量政企客戶調研與落地項目經驗來看，無論是國企、央企還是民營企業，擁抱AI、落地AI差旅應用已是必然趨勢。

但AI落地絕非一蹴而就，必須遵循循序漸進的原則。企業布局AI差旅，核心要錨定真實價值：提升合規管控能力、簡化辦公流程、降低差旅與人力成本、依托數據洞察輔助業務決策。

目前絕大多數TMC和企業都已明確AI落地需求，行業技術體系也已成熟，完全可以支撐場景化落地。

當下行業的核心重點，已從“能不能做AI”轉變為“怎么精準落地、落地見效”。

張磊：我曾遇到過真實案例，企業高管出行時，個人身份、行程信息被泄露，引發了企業對數據隱私的高度擔憂。這也是當下行業痛點：AI廣域應用背景下，員工出行信息、企業差旅數據極易存在泄密風險。

段鐳：數據安全與隱私合規問題，正是當前AI差旅“人人認可、少人落地”的核心阻礙。

企業差旅AI的決策負責人多為行政、采購、財務人員，這類崗位的核心職責就是把控合規風險，因此在“員工使用體驗”和“數據安全合規”之間，企業必然會優先選擇合規避險。

浪潮商旅搭建了專屬AI技術團隊與商旅運營團隊，重點攻克安全合規難題。

目前行業主流解決方案是本地化、私有化部署，保障企業內網數據不外流、外網數據不隨意接入內網，從根源上規避數據泄露風險。但私有化部署也存在明顯短板，會大幅增加服務器采購、模型投喂、運維運營等成本，這是企業落地AI差旅的一大顧慮。

除此之外，企業還面臨費效比難題。企業會綜合評估AI系統落地后的降本率、效率提升效果，判斷高額的部署成本是否值得。

因此現階段，企業不會單純為了提升員工體驗盲目落地AI，而是會優先權衡合規價值與投入產出比，這也是AI差旅規?；涞氐暮诵碾y點。

張磊：當下全行業都在追捧AI，很多企業擔心錯過風口。大型企業和主流商旅系統，該如何穩妥、高效地落地商旅AI？

陳加鵬：市面上大眾熟知的AI工具多為C端個人輔助工具，偏向個人日常服務，而企業差旅AI的核心，是將AI能力轉化為適配企業合規、降本、提效需求的專屬技能，服務于企業業務端與管理端，實現智能體深度交互，這也是B端商旅AI與C端AI的核心區別。

從落地場景來看，審批環節是最易快速見效的場景。

傳統企業差旅審批存在明顯短板，員工需自主在各大平臺查詢價格、核算費用，手動填報審批單據，耗時費力且數據不準；領導審批缺乏精準數據依據，難以快速判斷單據合理性。

而AI可依托企業差標規則與市場實時數據，自動核算大交通、本地交通、住宿等全套差旅費用，10秒內即可生成精準費用預估，填充至審批單據中。既節省員工填單時間，也為領導審批提供數據支撐，大幅提升審批效率，減少無效溝通。

張磊：除此之外，企業財務對賬、結算也是行業痛點，尤其是大型企業需要和二級單位、服務商、資源方多方對賬，流程繁瑣、耗時極長。AI能否針對性解決這一難題？

陳加鵬：對賬結算是所有大型企業和TMC的共性痛點，也是AI落地的核心優勢場景。

AI智能對賬的核心邏輯，是先聚合消費數據、賬單數據、發票數據，搭建統一數據底座。

隨后AI可按照會計主體、成本中心、項目歸屬等多維度，對各類數據進行自動匯總、交叉比對，快速校驗賬單合規性、準確性，自動生成財務對賬報告。

依托智能體后臺自動運行，原本需要10-20天的全流程對賬工作，現在僅需1-2小時即可完成，效率提升幅度十分顯著。同時，系統可自動推送對賬結果，實現對賬、核驗、確認全流程智能化，徹底解決人工對賬耗時久、誤差大、漏洞多的問題。