传统的差旅预订往往依赖人工经验或固定规则，不仅效率低，还容易忽视动态变化的市场因素。而用友商旅云中的“行程助手”数智员工，则通过机器学习算法，深入挖掘企业员工的历史出行数据、偏好反馈以及过往差旅行为，构建出一套个性化的差旅画像。

例如，某位销售经理每月需前往多个城市拜访客户，行程助手会自动识别其偏好的航班时段、酒店星级、是否需要接送服务等，并结合该时间段内的机票价格波动、酒店空房率等市场行情，预测最佳出行时间和路线。

更重要的是，这种预测并非静态模型，而是持续进化的过程。每一次差旅结束后，系统都会采集员工反馈与实际支出数据，进一步优化模型，让下一次的推荐更精准、更贴合实际需求。

在AI驱动的差旅系统中，单个数智员工的能力固然强大，但真正的价值在于“多智能体协同”。

在行程助手进行路线规划的同时，“差旅标准数智员工”实时掌握企业的差旅标准，包括交通等级限制、住宿预算范围等，并密切关注市场行情的变化。

当行程助手完成初步的出行时间和路线预测后，差旅标准数智员工会立即介入。它会将行程助手的推荐结果与企业的差旅标准进行对比，筛选出既符合员工出行需求，又符合企业差旅政策的资源选项。例如，如果企业规定某级别员工的住宿预算为一定金额以内，差旅标准数智员工会确保推荐的酒店在该预算范围内，同时综合考虑酒店的地理位置、设施服务等因素。