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2026 年 8 月 4 日
想像一下，在商務旅行中，由 AI 代理程式管理大部分的差旅流程，從比較航班時刻表、查詢價格，到處理付款與費用對帳。無需再從隨身行李中翻找皺巴巴的收據。無需催促他人釐清政策允許的範圍。
AI 代理程式能理解差旅目的、根據公司政策比較差旅選項、購買機票、在發生中斷時調整行程、支付供應商款項，並自動核銷費用。員工只需專注於差旅的核心目的——建立合作關係並發展業務。
這個未來聽起來或許雄心勃勃，但許多組織認為它正迅速逼近。Mastercard 的一項最新全球差旅與費用主管研究發現，85% 的受訪者預期在五年內，人工智慧將在極少的人工監督下，管理大多數的差旅與費用決策。
但研究也發現，實現自主化差旅與費用 (T&E) 體驗的最大障礙並非 AI 本身。其背後的原因在於分散的系統、斷層的資料以及過時的基礎設施。儘管各組織正日益在內部採用 AI，但 78% 的差旅與費用 (T&E) 決策者認為，唯有在差旅、支付、費用與財務系統 Become 完全串聯後，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。根據針對全球超過 1,750 位 T&E 決策者的研究，該報告指出了重塑企業差旅的四項轉變：更具目的性的商務差旅、邁向即時治理、企業卡計畫作為差旅、費用與支付連結層的戰略角色日益重要，以及 AI 在此差旅生態系統中的快速加速。
總結來說，這些研究結果顯示，T&E 的未來將不再取決於個別技術，而是取決於組織整合這些技術的有效程度。
圍繞 AI 的熱潮通常集中在它能做什麼。它能預訂旅遊行程嗎？它能優化行程嗎？它能自動化費用報告嗎？這三個問題的答案越來越趨向於肯定。
Mastercard 的研究發現，62% 的組織已將 AI 全面嵌入其差旅與費用 (T&E) 計畫中，或正積極擴大其應用。從自動化核准與中斷管理，到即時旅客支援與合規監控，各組織正尋找在整個差旅過程中應用 AI 的新方法。
然而，隨著旨在簡化商務旅行各個環節的數位工具激增——包括預訂、支付、費用報銷與合規性——四分之三的差旅與費用 (T&E) 決策者表示，與兩年前相比，商務旅行 Become 更加複雜，而非更簡單。此外，87% 的差旅與費用 (T&E) 決策者表示，人工智慧的發展速度，已超越大多數組織有效採用它的能力。
這是因為自主系統的效能，取決於其運作環境的優劣。員工或許不喜歡這樣，但他們仍需應對破碎的流程：在一個系統中預訂行程，透過另一個系統支付，並在第三個系統中進行費用對帳。人工智慧不會抱怨，但當數據、控制措施與工作流程彼此脫節且分散在各個平台時，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、供應商資訊與付款資料。它需要對正在發生的事情具備可視性，並擁有在明確定義的護欄內採取行動的權限。
差旅與費用 (T&E) 轉型的下一階段不僅僅是採用 AI。關鍵在於串聯各個層面，讓 AI 能有效運作並創造更無縫的體驗。
數十年來，大多數組織將差旅預訂、付款與費用報銷視為獨立的職能來管理。但隨著差旅 Become 更具策略性，且 AI Become 更強大，這些各自為政的孤島反而成為了阻礙。
成功的組織將是那些能建立串聯生態系統的企業，讓預訂、支付、費用與財務資料能無縫整合流動。該基礎能實現即時能見度、支出點的政策執行，以及自主系統所需的可靠資料。
這正是 企業卡計畫，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，它們正日益成為連結差旅、費用與財務工作流程的關鍵層級，提供降低詐騙風險、執行差旅政策、改善對帳工作以及加速智慧決策所需的數據、控制與透明度。
員工申請商務差旅的 T&E 預算，經核准後，系統會自動產生一組虛擬卡號，用於預訂及其他交易。使用虛擬卡進行的付款，無論是線上還是透過行動錢包，都能直接且順暢地進入費用處理流程。
即時資料整合在此至關重要：它讓組織能夠主動執行政策，而非在款項支出後才發現問題，並能讓組織更快速地應對瞬息萬變的風險或差旅中斷。
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企業。這些組織將建立串聯系統、可信資料與整合式工作流程，從而實現更自主的工作方式。
