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2026 年 8 月 4 日
試想像一次商務出差，由人工智能代理管理大部分差旅流程，從比較航班時間表和查看價格，到處理付款及費用對賬。無需再從手提行李中翻找皺巴巴的收據。無需催促他人來釐清政策允許的範圍。
AI 代理能夠理解行程目的、根據公司政策比較差旅選項、購買機票、在行程受阻時調整行程、支付供應商費用，並自動核對開支。員工只需專注於差旅的核心目的——建立關係並拓展業務。
這個未來聽起來可能雄心勃勃，但許多機構相信它正迅速臨近。Mastercard 一項針對差旅與開支主管的全新全球研究發現，85% 的受訪者預計在五年內，人工智能將在極少人為監督的情況下，管理大部分的差旅與開支決策。
但研究亦發現，實現自主 T&E 體驗的最大障礙並非 AI 本身。其背後的原因在於零散的系統、斷開的數據以及過時的基礎設施。儘管各機構正日益在內部採用 AI，但 78% 的 T&E 決策者認同，唯有將旅遊、支付、費用及財務系統 Become 全面連接，AI 才能發揮其全部價值。
這是 Mastercard 最新白皮書《T&E 管理的互聯未來》中的核心發現之一。該報告基於全球超過 1,750 位 T&E 決策者的研究，指出了重塑企業差旅的四個轉變：更具目的性的商務差旅、邁向實時治理、企業卡計劃作為差旅、開支與付款連接層的戰略作用日益增強，以及 AI 在整個差旅生態系統中的快速普及。
總括而言，研究結果顯示 T&E 的未來將取決於機構如何有效地連接各項技術，而非單一技術本身。
圍繞 AI 的熱議往往集中在它能做什麼。它能預訂旅遊行程嗎？它能優化行程嗎？它能自動化開支報告嗎？這三個問題的答案越來越趨向於「是」。
Mastercard 的研究發現，62% 的機構已將 AI 全面整合至其 T&E 計劃中，或正積極擴大其應用範圍。從自動化審批與中斷管理，到即時旅客支援及合規監控，各機構正發掘在整個旅遊旅程中應用 AI 的新方式。
然而，隨著旨在簡化商務旅行各個環節的數碼工具激增——包括預訂、支付、開支報銷及合規——四分之三的 T&E 決策者表示，商務旅行相比兩年前 Become 更為複雜，而非更簡單。此外，87% 的 T&E 決策者表示，AI 的發展速度已超越大多數機構有效採納該技術的能力。
這是因為自主系統的效能取決於其運作環境。員工或許並不樂見，但他們仍需應對碎片化的流程：在一個系統中預訂差旅，透過另一個系統付款，並在第三個系統中核銷開支。AI 不會抱怨，但當數據、管控和工作流程斷開並分散在各個平台時，它便無法發揮良好效能。
為了自主做出決策，AI 代理需要存取公司政策、預算參數、旅客偏好、供應商資訊及付款資料。它需要了解正在發生的情況，並擁有在明確定義的護欄內採取行動的權限。
T&E 轉型的下一階段不僅僅是採用人工智能。而是關於連接各個層面，讓人工智能能夠有效運作，並創造更無縫的體驗。
數十年來，大多數機構一直將差旅預訂、付款及費用報告視為獨立的職能來管理。然而，隨著差旅 Become 更具戰略意義，且 AI 的能力日益增強，這些各自為政的系統反而 Become 了障礙。
能夠成功的機構，將是那些能夠建立互聯生態系統的機構，讓預訂、支付、開支及財務數據能夠無縫流轉。該基礎能夠實現即時可視性、在支出點執行政策，並提供自動化系統所需的可靠數據。
這正是 企業卡計劃，特別是 虛擬卡，發揮更廣泛作用的地方。企業卡不再僅僅是支付工具，它們正日益成為連接差旅、費用和財務工作流程的紐帶，提供降低欺詐風險、執行差旅政策、改善對賬流程及加速智能決策所需的數據、管控和透明度。
員工為商務差旅申請 T&E 預算，經批准後，系統會自動產生一個虛擬卡號，用於預訂及其他交易。無論是線上還是透過流動錢包，使用虛擬卡進行的付款均可直接且順暢地進入開支流程。
實時數據整合在此至關重要：它讓企業能夠主動執行政策，而非在款項支出後才發現問題，並能讓企業更迅速地應對瞬息萬變的風險或旅遊中斷。
能從 AI 實現最大價值的組織，未必是那些擁有最先進演算法的組織。這些組織將會是建立互聯系統、可信數據與整合工作流程，並能實現更自主工作方式的組織。
