让“打工人”烦恼的差旅流程问题，AI或许可以帮忙。
6月10日，在上海举办的企业出行服务峰会上，针对差旅流程割裂、体验断层、成本失控等行业痛点，滴滴企业版宣布推出“AI+一站式”商旅解决方案。
据滴滴官方介绍，滴滴企业版本次率先发布内测的AI小滴差旅助手、管理助手、解决方案助手智能体，是基于70万企业累积的B端服务数据，采用目前最先进的开源模型Multi-Agent架构来实现的。
商务差旅出行，创造了一个万亿级的市场。
据GBTA（全球商务旅游协会）报告，2024年全球商务旅行支出预计恢复至1.5万亿美元，预计2027年差旅支出将接近1.8万亿美元。
但差旅市场长期饱受诸多问题的困扰，从员工到管理层都面临着各种难题。据行业统计，31%大型企业因超标费用和违规订单，年损失超百万，超60%企业的高频出差员工因差旅流程繁琐，每年浪费1.5个工作日。在庞大的市场规模下，其实存在着巨大的不协调需要平衡。
差旅行业需求 观察者网
面对差旅衍生的相关问题，人们开始思考将AI智能体作为一种可选路径。
目前，针对行程规划场景，通用大模型和智能体都有一定的设计和解决能力，但普遍受困于AI幻觉和海量无效信息的干扰。更加垂直的商旅智能体，正好可以大展身手——因为企业差旅场景管控制度明确、流程明确、用户偏好显著、反馈明确，决策逻辑复杂，又是高频刚需，非常适合AI落地试验。
现在，出行领域巨头滴滴要加入用AI改造差旅行业的战局。
“对于企业的管理者来说，问题主要体现在成本很难控制、流程繁琐、员工的体验差和抱怨。”在滴滴出行峰会上，滴滴出行CIO蔡晓鸥表示，“而从员工的角度来看，主要是体验差，耗时和要预定的流程长；其次是报销和回款周期非常长；最后是管控的制度和政策的不透明，导致沟通成本非常高。”
滴滴出行CIO蔡晓鸥 滴滴官方
公开资料显示，作为具备完整体验闭环的商旅预订智能体，AI小滴差旅助手集行程规划、多品类推荐、行程预订、行中服务等多项能力于一体。
比如，当用户输入出差城市、主要活动区域等需求，差旅助手便开始了一系列类似行政助理的工作：分析企业差旅政策（如机火标准、酒店金额限制），结合员工偏好，和各类资源的历史、实时库存分析，顺畅衔接大小交通，生成“既懂规则也要有人情味”的一站式行程规划，并以“购物车”式结算方式交给用户进行预订。行程既省钱又省时，无需员工来回切换搜索、比价、分析。接下来，差旅助手还可强化行中服务、咨询等能力，成为用户可靠的出行助手。
AI小滴功能 滴滴官方
现场的视频中也展示了使用AI小滴的过程：用户阐述包括时间、出发、到达点的差旅需要，AI制定行程计划，在用户同意的情况下预订行程的飞机/火车交通安排，接机安排，酒店住宿等，全流程自然、快速。
AI小滴场景示意 观察者网
当然，如此庞大的差旅市场中，滴滴也并非首家瞄准差旅智能体的企业。
目前，一些玩家已经加入战局。市面上已经有包括华为云慧通差旅、金蝶差旅智能体在内的差旅智能体产品。
其中，华为云拥有强大的技术生态和广泛的行业影响力，慧通差旅作为其旗下产品，能够与华为云的其他服务如盘古大模型、云原生技术等深度协同。比如借助盘古大模型的预训练能力和知识抽取等技术，实现智能行程规划等功能。此外，华为云在全球市场的广泛布局和众多的合作伙伴资源，如与中航材的合作，为其差旅服务提供了坚实的资源基础。
金蝶在企业管理软件领域耕耘多年，拥有庞大的企业用户群体和丰富的行业经验，其差旅智能体与金蝶自身的 ERP、财务等系统无缝集成，能够实现数据的深度共享和业务流程的高效协同。例如，财务人员可在金蝶的财务系统中直接获取差旅智能体的相关数据进行审核和分析，无需在不同系统间进行数据切换和整合。
而在竞争优势方面，作为出行领域巨头，滴滴积累了海量出行相关数据。AI 小滴助手可深度分析挖掘这些数据，精准预测用户出行需求、优化行程规划，如根据用户打车记录推荐合适出行方式和路线，数据来源更真实可靠，能生成更合理、贴近实际的差旅方案。
此外，滴滴企业版还整合了滴滴出行、酒店、机票、火车票等业务，AI小滴助手能一站式完成预订，且可借助滴滴与众多上下游企业的合作，获取更优惠价格和丰富选择，如与酒店集团合作提供专属优惠等。
滴滴在持续发力新技术。除本次发布AI差旅助手外，滴滴此前还在自动驾驶领域开展了相关业务，计划将首款无人驾驶新能源量产车型接入共享出行网络，还发布了未来服务概念车DiDi Neuron，推出了自动驾驶核心硬件，包括与北醒合作研发的2K图像级高精度激光雷达和自研的行业首个量产化三域融合计算平台Orca虎鲸等。
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