崔：當時，公司連最基本的問題都回答不了，例如誰花了多少錢，和誰一起花的，更別提為什麼花了。其中一個原因是，在旅遊業中，數據非常分散。數據來源包括差旅管理公司、費用系統和信用卡系統。旅客有時可以直接透過飯店、航空公司或第三方網站預訂。所以，就連「我們花了多少錢？」這樣簡單的問題都難以回答。一旦他們開始獲得數據，就需要合適的工具來幫助他們使用這些數據。

Choe ：許多實現淨零排放的承諾都是在疫情期間做出的，這並非巧合，因為當時幾乎沒有企業差旅。當數字看起來不那麼具有挑戰性時，實現其中一些目標似乎更容易。

夏爾平：正如基瑟普所提到的，它很複雜，因為它很分散，但更重要的是，它還沒有標準化。然而，已經取得了顯著進展，一些團體開始湧現，幫助制定旅遊業的可持續發展標準。例如，萬事達卡最近加入了Travalyst 聯盟，該聯盟旨在將一致的永續發展訊息帶入主流，以幫助商務和休閒旅客做出更明智的旅行選擇。Travalyst 目前專注於擴大航空和住宿行業的可持續性數據，例如旅行影響模型，該模型自推出以來已在預訂時向超過 650 億旅客展示了航班排放量估算值。

雖然在標準化航班排放數據方面已經取得了顯著進展，但酒店業的標準化工作要困難得多。目前尚無明確共識認為這家飯店的碳足跡與此具體數值相當。相反，線上旅遊預訂平台可以使用一種衡量標準，而大型連鎖飯店可以使用另一種衡量標準。推動整個旅遊業的標準化比以往任何時候都更加重要。

Choe ：公司真的需要從被動的年度報告轉向積極的管理。如果每年只進行一次測量，就不可能採取任何效率措施。更及時的回饋能激勵人們採取行動。

Charpin ：這種回饋也能讓公司即時調整差旅和費用政策，從而更快實現其永續發展目標。各企業的差旅決策者也需要評估哪些權衡取捨是允許的，以便員工能夠以更永續的方式出行。也許他們正在調整差旅費政策，不允許轉機航班，即使轉機航班更便宜；或者他們正在為公司車隊購買全電動汽車。

崔：教育是關鍵。接下來就是以正確的方式影響他們。PredictX 有一個模組可以識別可以改進的行為，並自動向員工發送一些提示，以便他們下次考慮更好的選擇。這必須成為積極策略的一部分，提醒人們在做決定時選擇更永續的旅行方式。我預期大多數人在被提醒後，都會選擇對環境影響較小的方案。

夏爾平：你也必須確保以員工能夠輕鬆理解的方式提供資訊。例如，說你的航班的碳足跡相當於一個家庭一年的排放量，比說你的旅程每位乘客將產生兩噸碳排放更有說服力。然後，你還要更進一步，鼓勵員工做出正確的決定。例如，我聽說有些公司會把選擇遊戲化，這樣在特定月份或季度中「最不熟悉情況」的旅行者團隊就能獲得獎勵。

Choe ：PredictX 會找到減少二氧化碳排放的策略，然後將其發佈出去，以便差旅經理可以執行。PredictX 擁有一個類比引擎，可以事先告訴你，例如，一次會議或產品發布會產生多少碳足跡。它可以幫助您決定紐約或亞特蘭大更適合舉辦活動。或許還有其他城市的二氧化碳排放量實際上要低得多。也許您常去的飯店沒有使用永續電力，那麼為什麼不試試這家使用永續電力的飯店呢？它允許你在活動開始前做出所有這些選擇並進行分析，以確保你做出正確的決定。我們正在向市場推出的就是這類預測工具。