Amadeus在Amadeus Travel Platform中推出Advanced Airline Profile，这是一款基于机器学习的过滤方案，用于在向航空公司系统发起查询前过滤掉旅行销售商发出的无关请求。随着NDC搜索量增长，航空公司系统承受压力，部分承运商因此收缩NDC计划或对旅行社设置“浏览-预订”限制。早期结果显示，视航空公司配置不同，无效流量最多可减少70%以上，且不影响报价质量。该功能正在所有Amadeus NDC航空公司中部署，预计2026年第一季度全面完成。
SAP Concur Conversations播客探讨了AI如何改变财务职能并提升财务专业人士的工作。嘉宾Nathanael L'Heureux（Oversight首席解决方案大使）指出，AI和机器学习可以自动化繁琐任务、增强欺诈检测，并与人类专业知识协同工作。播客讨论了财务专业人士如何成为组织中的“AI冠军”，以及哪些技能将至关重要。对话强调AI是工具，需要人类引导，并建议财务专业人士学习AI工具、选择合适技术并成为思想领袖。
在SAP Concur Fusion客户活动上，SAP Concur分享了其差旅与费用管理的未来愿景，即让这些任务几乎自我管理，免除撰写报销单、理解合规政策或牺牲个人偏好的负担。公司表示将开发智能、预测性、直觉且持续学习的解决方案，利用其作为最大差旅与费用数据聚合方之一的优势，通过生成式AI和机器学习改善效率、合规和员工满意度。
SAP Concur 发布博客，探讨如何利用自动化、人工智能和机器学习减少差旅与费用不合规支出。文章基于网络研讨会，分析了合规趋势、自动化工具、数据分析及审计策略。
SAP Concur介绍其AI驱动的自助审计解决方案Verify。过去一年，Verify对Concur Expense提交的费用报告执行了超过3800万次审计检查，每月平均三分之一被标记供组织审查。Verify新增10项检查，涵盖重复收据、过期日期、公司卡个人使用等场景，并已在美国和加拿大的企业客户中全面可用。
SAP Concur 博客文章指出，远程办公和差旅中断导致企业支出政策频繁变动，供应链混乱和通胀进一步增加了政策复杂性。SAP Concur 的研究显示，去年支出违规率上升，过度个人支出跃升近 22%。文章建议通过自动化、人工智能和机器学习来加强审计、引导员工合规并适应政策变化。
SAP Concur 博客讨论智能技术如何帮助控制支出风险。文章指出，员工有更多消费选择，传统成本控制难以应对。智能企业利用机器学习、AI 和 IoT 提供可见性、专注力和敏捷性，帮助统一支出视图、提高合规性、优化员工体验并提供灵活工具。
SAP Concur 博客援引美国注册舞弊审查师协会（ACFE）8 月 12 日网络研讨会民调称，80% 的成员认为差旅与费用项目应使用人工智能和机器学习来打击组织欺诈。文章称，AI 与机器学习可让审计团队从查找问题转向分析问题，从而降低欺诈调查的成本和时长。文章还提到，仅 41% 的 ACFE 成员在个人或部门调查中经常使用差旅与费用数据，59% 的成员有时或从不使用，原因是缺乏合适的报告或跨部门共享分析数据的手段。
SAP Concur 发布自助式 Concur Expense 演示，让潜在客户快速体验费用管理流程。演示模拟商务会议差旅场景，展示如何自动导入 Uber 收据、通过机器学习解析收据信息、创建并提交费用报告，以及经理通过移动应用审批。文章强调，该系统与酒店、租车、航空公司等供应商集成，可减少手动输入，提升合规性和支出可见性。
SAP Concur 博客文章回顾其年度活动 SAP Concur Fusion 2019，超过 3,200 名客户、合作伙伴和员工在圣迭戈参加为期四天的交流、学习会议和微型论坛。文章介绍了创新奖获奖组织：Alteryx 消除手工流程并将分析应用于差旅和费用；Discovery 使用 Concur Expense 和 TripLink 连接差旅与费用，并集成 Uber 和 Airbnb 让员工直接向供应商预订同时保持合规；乔治·华盛顿大学从纸质系统迁移到 Concur Expense 以改善控制和可追溯性，并使用 Concur Locate 保护学生安全。文章称 SAP Concur 过去…
SAP Concur博客文章介绍，Concur Labs团队参加东京Fusion Exchange活动，展示虚拟现实、机器学习等新兴技术。活动约有2000名参会者和40家合作伙伴。文章称日本是Concur增长最快的市场之一。Concur Labs探索差旅和费用的未来形态，最新举措涉及联网汽车、对话式和语音界面、物联网集成、机器学习以及虚拟现实。文章提到与Concur Mobile团队创建了名为Project ARC的概念验证，帮助提高移动应用对视力障碍用户的可用性，并宣布Concur for Slack现支持日语。Concur Labs与Concur Japan计划明年在东京举办首次Conc…
SAP Concur 博客展望智能技术对差旅与费用管理的影响：行程可自动预订、费用报告可自动生成、数据可自动分析。文章引用数据：80% 商务旅客依赖手机开展业务，88% 认为技术让旅行更易导航；63% 差旅经理认为旅客风险增加，52% 担心未来一年进一步上升；88% CFO 将 T&E 成本视为优化营运资本的方式；49% 的岗位将受自动化影响。
SAP Concur 于 2018 年 1 月 30 日举办 Spike 全球黑客马拉松决赛，12 支来自全球各地的团队从 100 多支队伍中脱颖而出。参赛作品涵盖利用机器学习预测费用和差旅趋势的可视化工具，以及加速费用流程的机器人助手。迄今为止，SAP Concur 内部黑客马拉松已产生 200 多个创意，部分已融入内部工具链和客户产品。Team Constructors 凭借基于事件批处理方案获胜，实现实例利用率降低 50%。
SAP Concur 博客称，多数企业仍处于 AI 与机器学习应用的早期规划阶段，但这些技术现在就可用于改造差旅与费用流程。文章指出，随着各国加强监管和执法，差旅与费用合规管理愈发重要，员工面临更严格的移民和税务规则，例如单次商务出行就可能需要申报外国税表。文章称，AI 与机器学习解决方案可连接内外部系统，捕获并分析差旅与费用数据，帮助企业掌握员工行程、识别隐藏风险、预防违规行为，并提升员工对合规做法的采用率。
SAP Concur 发布文章，阐述机器学习（ML）在差旅、费用和发票解决方案中的应用。文章介绍 Concur Invoice 使用 SAP Leonardo 从发票图像中提取和分类数据；Concur Expense 与 Office 365 结合，可从邮件收据直接创建费用报告；ExpenseIt 使用 ML 将收据照片转为完成的费用报告；Concur Detect by AppZen 审计 100% 的费用报告；TripIt 和 Concur Locate 等工具也应用了 ML。
SAP Concur 博客讨论人工智能和机器学习在差旅与费用领域的应用。文章引用 Frank Chen、Sundar Pichai 和 Forrester 分析师 J.P. Gownder 的观点，指出 AI 和机器学习可能是下一波计算浪潮。SAP 的智能应用组合称为 Leonardo Machine Learning。Concur 已使用机器学习及相关数据科学算法简化差旅和费用，例如通过 OCR 和机器学习从收据图像中提取总额、日期、货币和费用类型等字段并创建费用条目。Concur Expense for Outlook 测试版可从电子邮件收据中预填费用信息。其他应用包括酒店推荐、聊天机器…
SAP Concur在Concur Mobile最新版本中推出可在设备端运行的新算法，直接从收据图像预测总金额，无需先做OCR文本提取。该算法用数百万张收据图像训练，可处理打印与手写金额，尤其适用于含手写小费的美国餐饮收据。SAP Concur称其拥有T&E行业最大数据集，按IDC数据占T&E市场51%以上份额，2018年第三季度处理客户费用超1150亿美元。ExpenseIt Pro独立应用已于2018年12月31日停用，相关功能并入SAP Concur移动应用。
SAP Concur在SAPPHIRE NOW大会上举办多场会议，聚焦机器学习、AI驱动欺诈检测及差旅费用管理转型。IBM将分享利用SAP Leonardo机器学习提升T&E应用用户体验；壳牌将介绍如何将多个全球费用管理系统整合为统一系统，服务9万用户；EY将展示如何利用T&E数据降低跨境税务和移民风险。会议还涵盖AI和机器学习驱动智能、合规与欺诈检测最佳实践、员工支出可见性及与SAP ERP和S/4HANA的端到端集成。
数据隐私是当前企业关注的重点，IBM报告称78%的消费者认为公司保护数据隐私的能力非常重要。机器学习需要数据训练，但可以通过限制个人数据收集、使用k-匿名性和差分隐私等方法来平衡隐私和准确性。CIO需要认识到隐私不是开关，而是滑动尺度。
SAP Concur 组织的高管小组讨论中，前 Andeavor、Kennametal 和 Florida Crystals 的高管分享了商务旅行回归、风险管理和云技术见解。超过半数的 Economist 研究报告受访者预计商务旅行依赖度将不低于疫情前。近四分之三的美国受访者表示员工“ Maverick 支出”增加，主要因居家办公增多。小组建议增加行前审批流程，并利用 AI 和 ML 将交易数据转化为洞察。
SAP Concur博客讨论疫情下费用欺诈的挑战，引用ACFE报告：典型欺诈持续14个月，每月损失8300美元，年收入5%因欺诈损失。建议包括随机审计、使用AI/ML、审查异常支出等。
SAP Concur发布《机器人来了》白皮书，探讨人工智能和机器学习在企业后台流程中的应用，包括审查全部费用与发票、发现欺诈、以及自动核对GST、HST和VAT等税务法规以寻找退税机会。
SAP Concur宣布推出新解决方案Verify，该方案利用人工智能和机器学习评估100%的费用报告并识别异常，帮助审计人员聚焦潜在问题。文章指出，疫情期间员工支出行为发生变化，SAP Concur数据显示2019年至2020年归类为“其他”的费用比例增加了58%。Verify计划于2021年第三季度推出。
SAP Concur博客文章介绍情感分析（又称情绪AI）技术，通过自然语言处理和机器学习分析文本中的正面、负面或中性观点，可用于调查、社交媒体分析和心理趋势追踪。文章以酒店业为例，说明酒店经营者可汇总评估评分和评论以改善客户满意度。SAP Concur Labs和UX Analytics开发了用户产品评论情感分析工具，自动提取主题以了解客户感受，识别受欢迎和令人沮丧的功能。文章还讨论了情感分析的复杂性，如否定和上下文影响，以及从传统的词袋方法到现代LSTM神经网络方法的演进。
SAP Concur 博客介绍人工智能（AI）和机器学习（ML）在差旅、费用和发票管理中的应用。文章提到，AI 和 ML 可以帮助标准化政策、消除纸质收据、预测旅行预算，并提高员工满意度。SAP Concur 的产品如 ExpenseIt 使用 OCR 和 ML 自动提取收据信息，Concur Detect 使用 AI 审计费用，Concur Locate 使用 ML 定位员工位置以履行 Duty of Care。
文章回顾ERP发展：Y2K危机加速了ERP采用，美国企业据参议院报告为此花费1000亿美元。IDC数据显示2016年ERP市场总收入254亿美元，预计2021年增至336亿美元。文章对比本地部署与公有云ERP，指出云ERP更经济、更新更快，并推动数据标准化，为AI和机器学习奠定基础。
SAP Concur 文章介绍人工智能和机器学习在费用管理中的应用，与《纽约时报》合作说明费用报告自动化。文章指出，AI可减少手动输入错误达66%，提高准确性和合规性。例如，Cardinal Health 通过自动化每月节省10,000小时。文章强调人机互补，AI创造新效率而非失业。