执行摘要：50%的商务旅行者"游手好闲"，物联网城市，因为工具经常呈现不相关的库存和低于标准的用户体验。通过利用人工智能，大数据和数据分析区别，商务旅行解决方案可以更好地将旅行者的个人喜好和愿望与符合公司政策指导方针的库存相匹配，并有助于在旅途中为旅行者提供支持*提供一个员工喜爱的人工智能驱动、用户友好的解决方案，是实现更有效的差旅计划和开支管理以及更好地了解员工旅行的最清晰途径。由TripActions产品主管Anique Drumright撰写在过去的几年里，旅游业已经率先实现数字化，这已经不是什么秘密了。事实上，研究显示，60%的休闲和约40%的商务旅行交易是在网上完成的。看看我们的平台在行动。观看3分钟的产品视频。立即观看>虽然大多数商务旅客都被要求使用公司提供的预订工具或资源，但仍有一半的人"流氓"，购买政策外的旅行。为什么？因为商务旅行管理工具经常会出现不相关的库存，即使是这样，一个低于标准的用户体验也会拖累预订所需的时间。将旅行前后的痛苦与旅途中的头痛、航班延误或取消、会议的最后一刻改变（需要改变旅行计划）、缺乏锻炼和健康饮食相结合，我们正在寻找一个创新时机成熟的行业。当你退后思考如何解决所有这些商务旅行管理难题时，你脑海中浮现的一个词就是个性化。消费类旅游网站在这方面做得非常出色，提供深度和广度的库存以及用户友好的体验，这些都考虑到了旅行者的个人偏好和忠诚度俱乐部，给企业旅行管理解决方案带来了"升级游戏"的压力。这就是技术和机器学习的所在特别是，我们所知的今天，我们正在帮助改变商务旅行。从旅行者登录预订旅行的那一刻起，大淘客app，消费者和商务旅行解决方案之间的差距就显而易见了。尽管消费者旅游网站几乎可以立即用过多的个性化选项填充页面，但对于商务旅行者来说，个性化程度最低。虽然公司可能对这些符合政策的选择非常满意，但旅行者可能不会。他们的经历并没有考虑到他们对航班和酒店的偏好以及对他们的忠诚，鼓励他们流氓。通过利用人工智能，商务旅行解决方案可以更好地将旅行者的个人偏好和愿望与符合公司政策方针的库存相匹配。机器学习是人工智能的一个子集，它分析大量的例子并研究相关性，虚拟主机，可以帮助实现这一目标。机器学习算法可以帮助改善用户体验，方法是在用户的偏好和行为中发现重复出现的模式，然后预测出能够满足公司政策和商务旅行者需求的最佳选项。通过机器学习，商务旅行解决方案可以在员工每次使用时学习预订行为，从而不断改善用户体验，云服务器多少钱，减少预订时间，使员工能够专注于旅行的原因，而不是旅行本身。事实上，这就是我们如何帮助我们的客户将预订旅行的时间缩短到平均6分钟。想在酒店节省高达34%的费用吗？有了TripActions，商务旅行就简化了。获取个性化演示除了预订流程之外，人工智能还可以在旅行者最需要帮助的时候帮助他们。例如，有一些工具使用AI驱动的聊天机器人来帮助减少有限的客户支持人员的工作量。然而，重要的是，当员工在机场看到多小时的延误和一个孩子在家里的表现时，聊天机器人是不够的。需要人的触摸。在理想的情况下，企业旅行平台利用机器学习来捕捉即将到来的旅行小插曲，向人类支持代理发出信号，让他们主动与道路勇士接触，帮助旅行者及时回家谢幕。很难想象在商务旅行中，人工智能将完全消除对人工干预或触摸的需要。理想情况下，人工智能将被利用，然后让人类以正确的方式在适当的时间为旅行者创造更高的附加值。随着越来越多的公司将商务旅行职能转变和创新为"以人为本"的组织，人的因素总是会影响员工的满意度。从长远来看，员工喜爱的方便用户的商务旅行解决方案是实现更有效的差旅计划和开支管理的最清晰途径，同时也能更好地了解员工的整体旅行情况。本文最初发表在TechTalks上。