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“數(shù)據(jù)準備好了再用 AI”?這可能是個誤區(qū)
2025-12-10 11:16 新浪網(wǎng)科技

摘要:小步快跑,邊用邊優(yōu)化

在企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的討論中,“數(shù)據(jù)準備好了再用AI”似乎是一條金科玉律。尤其在商旅管理領(lǐng)域,很多企業(yè)抱著“先把數(shù)據(jù)治理做到完美,再上線AI功能”的想法,結(jié)果陷入了數(shù)據(jù)整理的無限循環(huán),遲遲無法讓AI發(fā)揮實際價值。

但真實的商業(yè)實踐告訴我們,“數(shù)據(jù)完美”從來不是AI落地的前提。對于企業(yè)商旅管理系統(tǒng)建設(shè)而言,更高效的路徑是“邊用AI邊優(yōu)化數(shù)據(jù)”——通過AI技術(shù)本身驅(qū)動數(shù)據(jù)治理,讓數(shù)據(jù)在應(yīng)用中逐步完善,而非坐等數(shù)據(jù)達標再啟動AI。

一、“數(shù)據(jù)完美論”的陷阱:企業(yè)陷入無限期的準備中

在商旅管理領(lǐng)域,“數(shù)據(jù)完美論”的危害尤為明顯。不少企業(yè)認為,要在商旅系統(tǒng)中應(yīng)用AI,必須先實現(xiàn)差旅數(shù)據(jù)的100%標準化、全維度覆蓋:機票、酒店、用車的消費數(shù)據(jù)要精準匹配組織、成本中心、員工、部門、項目等;海外差旅的票據(jù)、匯率、稅制數(shù)據(jù)要毫無誤差;甚至員工的出行軌跡、客戶拜訪記錄也要完整錄入。

為了達到這個目標,企業(yè)往往投入大量人力物力做數(shù)據(jù)治理:梳理數(shù)據(jù)口徑、清洗歷史數(shù)據(jù)、對接各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)……

更關(guān)鍵的是,商旅數(shù)據(jù)本身具有“動態(tài)性”和“復(fù)雜性”。員工的臨時出行、不同供應(yīng)商的格式差異,注定了數(shù)據(jù)無法達到絕對的“完美”。

一味追求數(shù)據(jù)標準化,反而讓企業(yè)錯失了AI賦能商旅管理的最佳時機。

AI與數(shù)據(jù)的共生:用技術(shù)驅(qū)動數(shù)據(jù)自優(yōu)化

事實上,AI與數(shù)據(jù)的關(guān)系并非“先有雞還是先有蛋的對立,而是相互促進的共生關(guān)系。優(yōu)秀的AI+商旅系統(tǒng),本身就具備數(shù)據(jù)治理和優(yōu)化能力,能在應(yīng)用過程中讓數(shù)據(jù)逐步完善。用友BIP商旅云的實踐,正是這一邏輯的典型體現(xiàn)。

用友BIP商旅云通過“統(tǒng)一接入層+標準化治理層+數(shù)據(jù)服務(wù)層”三層架構(gòu)落地。通過多TMC一口接入,結(jié)合實時API調(diào)用、定時批量拉取等靈活采集模式,搭配超時重試、流量控制保障穩(wěn)定性;治理層先建立訂單、出行方式、費用等核心數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標準,再通過清洗去重、合法性校驗、配置化字段映射完成多系統(tǒng)數(shù)據(jù)歸一,同步記錄數(shù)據(jù)血緣保障可追溯;服務(wù)層將標準化數(shù)據(jù)存儲于業(yè)務(wù)庫與數(shù)據(jù)倉庫,通過統(tǒng)一API輸出,轉(zhuǎn)化為標準化數(shù)據(jù),支撐預(yù)訂、費用報銷、差旅管控等場景。

三、用友BIP商旅云:小步快跑,邊用邊優(yōu)化

用友BIP商旅云在服務(wù)數(shù)萬家企業(yè)的過程中,總結(jié)出了一套“邊用AI邊優(yōu)化數(shù)據(jù)”的落地策略,為企業(yè)商旅管理系統(tǒng)建設(shè)提供了可參考的思路。

首先,聚焦核心場景啟動AI應(yīng)用,而非全面鋪開。企業(yè)無需等待所有差旅數(shù)據(jù)都治理完畢,可先選擇高頻、高價值的場景上線AI功能。比如,先通過AI實現(xiàn)差標管控的智能預(yù)警,再推進差旅成本的深度拆解。這種“小步快跑”的方式,讓企業(yè)快速看到AI的價值,同時在應(yīng)用中積累數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗。

其次,利用AI的反饋機制反哺數(shù)據(jù)治理。用友BIP商旅云會為企業(yè)生成數(shù)據(jù)質(zhì)量報告,指出當前數(shù)據(jù)的短板和優(yōu)化方向。比如,系統(tǒng)會提示“某類海外票據(jù)的識別率較低,建議補充樣本數(shù)據(jù)”“某部門的差旅數(shù)據(jù)缺少項目標簽,需完善審批流程”。企業(yè)根據(jù)這些建議,有針對性地優(yōu)化數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié),遠比盲目全量治理更高效。

最后,讓數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)場景中自然沉淀。用友BIP商旅云將AI功能與員工的日常商旅行為深度融合:報銷時,AI自動匹配消費記錄與審批信息,完善數(shù)據(jù)鏈路。這種“業(yè)務(wù)觸發(fā)數(shù)據(jù)沉淀”的方式,讓數(shù)據(jù)治理不再是額外的工作,而是融入商旅管理的日常流程,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的持續(xù)優(yōu)化。

以業(yè)務(wù)價值牽引:AI*數(shù)據(jù)雙向成熟

真正的價值聚焦,核心是讓數(shù)據(jù)與AI“錨定業(yè)務(wù)場景、轉(zhuǎn)化決策動作”,而非陷入“等數(shù)據(jù)完美再啟動”的僵局。

對企業(yè)而言,關(guān)鍵是建立“業(yè)務(wù)目標→AI需求→數(shù)據(jù)迭代”的映射:如將“差旅成本降10%”轉(zhuǎn)化為“AI折扣推薦模型”需求,先以“預(yù)訂+運價”基礎(chǔ)數(shù)據(jù)啟動,再根據(jù)推薦效果補充“出行偏好、TMC評分”等數(shù)據(jù),讓AI與數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)實踐中雙向成熟,徹底打破認知誤區(qū)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù),從來不是“技術(shù)層面的數(shù)據(jù)堆砌”,而是“業(yè)務(wù)層面的價值重構(gòu)”。將數(shù)據(jù)規(guī)劃前置,讓數(shù)據(jù)采集“瞄準業(yè)務(wù)需求”;從小數(shù)據(jù)起步,讓數(shù)據(jù)落地“快速驗證價值”;聚焦業(yè)務(wù)價值,讓數(shù)據(jù)分析“轉(zhuǎn)化為決策動作”。

唯有跳出“為數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)”的陷阱,以業(yè)務(wù)為核心、以價值為導(dǎo)向,通過持續(xù)的整合、分析和反饋閉環(huán),才能讓數(shù)據(jù)真正成為企業(yè)發(fā)展的核心引擎,在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

 

 

 

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