一、行业演进：从“干掉报销”到“Agent元年”

我们所在的商旅费控赛道，过去二十多年经历了几个清晰的阶段。

行业最初经历了手工报销和电子化报销的阶段。直到2019年，我们率先提出 “干掉报销” ，这一度让部分投资人望而却步的理念，如今已成为行业共识。2022年，我们发现商旅与报销就像一枚硬币的两面，本就不可分割。因此，我们进一步推出了 “商旅费控一体化” 的新模式。

而今年，所谓的“智能化”或“数智化”不再是一个用烂的词，它正以Agent的形式真正落地，成为真正的“元年”。

二、管控筛查：从“报表看疯”到“系统自动支招”

第一个是管控筛查。很多中大型企业可能每个月都要处理几十万到几千万的商旅报销。一个最朴素的问题是：过去半年，我们的酒店订单里，到底有没有不合规的？是超标了，还是员工借出差变相旅游，甚至存在套现或重复报销？

过去，要回答这个问题，CFO通常会安排一位财务BP，从分贝通或其他报销软件的后台把数据导出来。然后难题就来了：什么叫“不合规”？看哪个数据指标？大家其实是蒙的。

于是同事在Excel或BI工具里，对着几千个数据指标摸索，找出一些可疑订单，再发邮件或找员工逐一确认：这个酒店你真的住了吗？为什么会出现双人不同住？整个流程漫长而低效，最后或许才能推动差旅制度的调整。这是我们看到的，几乎所有客户都在经历的典型流程。

而Agent的做法完全不同。

当CFO提出“分析上半年酒店不合规订单”时，它首先能理解这个自然语言的意图，直接将它映射到我们沉淀了近十年的分析指标上。接着，通过对话式BI，它自动生成归因报表，告诉你问题出在重复报销、异常超规还是潜在套现，并直接定位到可疑订单。

三、商旅预订：从“反复对比”到“坐等最优选择”

第二个案例是员工订票。 出差的痛苦大家都懂：先确定事由——出差要几天？哪些城市？会议在哪开？然后再填写长达三十多个字段的申请单，根据目的地规划全天行程，并进入筛选机票与酒店的阶段——其中常因酒店超标、航班不合适等原因反复循环调整。行程好不容易规划完毕，还需逐步完成机票、酒店预订。若此时遭遇会议取消，整个行程将面临重新安排或改签，费时费力。

现在，Agent正在改变这一切。

员工可以直接对它说话，或者从日历导入日程，告诉它“我要去上海见某某客户”。Agent会反过来，先规划出完整行程：几点从家出发去机场，落地后在哪上车，会议间隙如何衔接，晚上住哪个符合标准的酒店——它甚至会调用地图API实时计算两会之间的通勤时间，确保员工不会迟到。全部确认后，一键就生成了出差申请单并完成所有预订。

四、能力边界：从“单点应用”到“全景生态”

在过去的应用模式下，许多困扰出差人士的细节问题——例如在陌生机场找不到合适的上车点、系统无法智能判断早晨应从家中而非公司出发、或是因无法实时计算通勤时间而导致的会议衔接冲突——往往难以得到系统性的解决。然而，进入Agent时代后，这些过去看似棘手的细节，现在都能通过“大模型统筹理解，小模型精准执行”的协同架构得以化解。

具体而言，当行程发生动态变化（如航班延误），大模型会扮演“智能调度员”的角色，首先理解变更的全局影响：“建议同航司改签，换其他航班，还是果断换乘高铁？”——它负责理解意图、拆解问题并重组流程。

紧接着，一系列专业的底层工具如小模型会应声启动，作为“精准计算器”介入：有的专门评估不同航司的改签规则与票务状态，有的则实时计算机场、火车站前往下一目的地的时间与经济成本。最终，大模型再将各小模型的专项计算结果整合起来，生成一个可直接执行的优化方案并清晰地告知用户。

正是这种大模型在宏观层面的“理解与串联”能力，与小模型在微观层面的“校验与执行”能力相互赋能，使得过去在APP时代难以实现的、高度动态的运筹统筹，在今天变得触手可及，真正系统地解决了企业差旅中的核心痛点。

基于上述这些场景的突破，我们发现AI应用的边界正在自下而上地快速拓宽。

比如AI审批，正从辅助判断的Copilot，走向能自动审批的Agent；还有AI砍价，当员工反馈我们价格比c端贵时，只需截图，Agent就能自动匹配房型、床型、早餐等细节，实现“发现即调价”；以及AI选择，它能综合计算机票、火车票及两端打车费用，帮助决策是飞首都机场还是大兴机场，是坐飞机还是高铁。

这些探索并非来自某个顶层设计，而是从各个业务环节里自然生长出来，最终拼凑出了一张企业支出管理的Agent全景图。

在APP时代，这是被动、割裂，暗藏很多隐性合规隐患的；而在Agent时代，降本空间清晰可量化，合规风险自动定位并自动调整管控规则，人效获得根本性提升。一个清晰的趋势是，AI原生的产品正在定义下一代范式，替代传统的APP。

当超过50%的交易流水通过Agent产生时，它就不再是一个玩具，而是真正的业务引擎。我们相信，这能让我们在下一个时代，拿到一张关键的船票。