近些年來，企業差旅管理者、差旅採購者和差旅人員紛紛開始使用新的科技手段、工具來提高工作管理效率，讓工作生活變得更加便捷，但是對於新的科技手段工具的應用潛力還沒有充分挖掘出來。本文盤點了2016年商務旅行生態系統內的七個領域可能會經歷的鉅變。
1.費用開支報告的進一步簡化
我決定從這一部分開始講起，因為這是最令我感到興奮的部分。作為一個長時間走在路上的人，這一段時間以來我已經很少使用電腦端了。隨著手機廠商不斷完善的移動數據端體驗，你需要創建和提交開支報告的一切都可以用智能手機來完成。
記得有一天，我開車駛出機場的停車場，用手機給我60美元的停車收據照了一張照片，然後把它放進我的費用開支報告，並在我行程結束的30秒後就提交了整個報告。這讓我徹底告別了把那些有“價值”的收據塞滿錢包和手提箱的日子。
所有的這一切都在實時的發生。
智能手機的下一步發展是讓手機為你做更多的工作。GPS技術的改進已經能非常精確地做出地理定位，與此同時結合實時數據給旅遊者提出建議，使得編制費用報告更加容易。
比如，當你在一個餐廳待了很長一段時間，你便會得到一個拍下收據照片的提示，而這將自動進入預設好的花費項目。又比如你在出差時開車，你的行車裡程將被計算並自動記錄在費用報告中，而你所需要做的只是進行最終的確認。
2.運用反饋來影響花費開支
這些功能的研發對於費用開支報告是一件好事，因為你會被對它們進行評級。在員工提交的費用支出報告中進行的評分和反饋，將更有利於員工的差旅行為規範。
例如，你可能會得到租車公司或酒店的反饋，告訴你你是否支付了高於平均水平的價格。這些軟件還可以通過看你的機票來比較你購買日期與行程日期之間的機票價格差。那些最後一分鐘的購票者可能會得到這樣一個消息，“你知道，提前21天來購買會有一個更好的價格嗎？”
當然，你並不總是有這樣的選擇，所以你可能會在你控制範圍之外得到一個較低的分數。這項反饋的技術現在還並不完善，但它肯定會產生影響。我是一名學生，也一直想成為一名優秀的學生。當我填寫開支報告時如果得到一個不好的分數，我便想試圖找出原因。這讓我對於成本和公司政策相當的熟悉。我想肯定沒有人願意被叫到主任辦公室就因為你購買了最昂貴的機票吧。
3.自動化的旅遊預訂
你總是在事後獲得一個關於你開支報告的分數。於是在預訂過程中的提前通知將是下一個前沿領域。
經常出差的人已經習慣於設置好提醒，以獲得價格下降的實時通知，並即時改變他們的行程安排。隨著我們越來越緊密的使用預訂工具，我們將會看到越來越多的軟件如一個全自動化的企業旅行社一般，在費用發生之前影響著人們的行為，從此沒有人會在“淘氣”的名單中。
GPS技術可以進一步擴展至實時活動，這樣也許可以阻止一個旅遊者走進一家太貴的餐廳，同時給出建議，提供附近更為經濟的選擇。
在我們越來越多地使用在線預訂而不是拿起電話和旅遊顧問溝通的今天，這些功能將會變得越來越重要。
4.數據的遊戲化
一些公司正在超越簡單的評分，而是通過提供獎勵給那些達標甚至是超標完成更好管理實踐的員工。人們都想成為優秀的員工，這時如果你提供某種激勵機制，他們中的許多人有可能在優化的道路上走得更遠。共享經濟的發展（Uber,Airbnb,Lyft等等）讓人們有了更多更經濟的選擇，與此同時還可以從中獲得獎勵。
據我所知有這樣一個程序，公司在出差者的目的地城市設定標杆定價，如果出差者能夠獲得更優的價格，他們將得到差額的50％作為獎勵。這些錢既可以作為個人使用，也可以用於未來差旅的升級。
我們將很快看到，這些獎勵可以實時地提供以使你居住得更加愉快，就好像說，“嘿，我們注意到你訂到了更經濟的酒店房間。我們將獎勵你一個酒店的水療按摩，或是在一個特別的餐廳晚餐”之類的。
5.針對旅遊管理者的預測推薦
預測推薦不僅僅是針對一般遊客，它們同樣可以為旅遊管理者服務。這些程序可以提供建議，譬如“避免在這六個會議召開的時候去舊金山，因為酒店房價會非常高。”
這些建議是基於多年有價值的歷史數據的積累，例如，10月份的第三個星期永遠是最昂貴的一週。但與此同時，這些工具也有足夠的實時數據來指出趨勢，比如哪些酒店會被很快預訂光。同樣，你並不總是有這些選擇，但你可以用這些信息來幫助你做出更好的決策。
成本預測是另一個創新的領域，這一概念是將企業的歷史差旅開支數據與季節性成本數據、內部預訂數據還有預先審批過程的數據來進行整合，以使財務經理可以更好地控制成本和做好資金預算。
6.分析和報告
報告和分析是一個增長巨大的品類，並被廣泛應用於差旅和費用支出功能。這個被認為是“關注義務”的領域，在我看來就是“找到我的旅客。”
其實這種功能之前就已經有了，但它隨著GPS和地理定位技術的完善和使用更多的數據源而有了進一步的發展。旅行管理者所要做的就是按下一個按鈕然後看看大家在哪裡，這在危急情況下顯得尤為重要。
7.數據出售
說到這裡你會有一個想法那就是，數據在2016年將是非常巨大的。曾經為管理者提供這類智能數據的是那些大的旅遊公司，如美國運通和嘉信力旅運。現在，我們能看到新的提供獨立數據的公司和旅遊管理者們合作，給他們提供更好的數據。這個數據可以是相當精細的，比如觀察不同年齡段的人們的旅遊模式，或者線上線下預訂者的不同行為方式。
*本文作者為硅谷的SaaS服務商Coupa的產品管理副總裁Roger Blumberg，執惠旅遊徐黎陽譯。
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