企业差旅大数据白皮书

文/汇联易

审核报销单的极大值得益于财务共享中心模式，审核审票职能分离，专人专岗能达到极高的效率。对于财务部门来说，单次审核效率高也就意味着能节省大量的时间和精力，用于更高级别的工作中。

随着我国企业商务出行的日益频繁,差旅管理对于企业控制成本发挥着越来越重要的作用。本白皮书通过对差旅消费、报销环节的分析，对企业差旅管理的现状给出计量统计结果，在对国内差旅出行现状有一个客观、整体认识的基础上,展现差旅管理的数据价值，这对于企业优化未来的费用管理方式，提高流程效率、降低运营成本，具有重要的现实意义。

差旅行为分析

1、城市热度分析

城市热度定义：（出差党常驻地比例+出差目的地比例）/2，热点城市主要集中在中国的三大经济圈：环渤海、长三角及珠三角，其中又以长三角最为密集。这两个指标可以在一定程度上反映劳动人口数量与经济活跃程度，与中国的经济发展状况相吻合。

2、出行工具分析

飞机的热门差旅路线为“大十字架”，热门顶点城市以及十字架上的城市彼此联系构成“大钻石”状。其中，最密集的飞机出差路线出现在北京、上海与珠三角之间（如图1所示）。

由于火车也是主要的差旅出行方式，因此热门路线的结构与全国总体的情况相似，也是“十字架+小雷达”。但与飞机热门路线相比，火车路线上的上海-深圳、深圳-成都等线路并不突出，在这两条线路上，差旅人士更倾向于选择飞机出行。

图1 飞机热门差旅路线

显然，人们偏向于基于距离来选择交通工具，至于选择标准是多少，各个公司的出差党已经用“脚”投票出来了，可以得出：

200km以下的短距离出差，汽车和铁路平分秋色；

200-800km的中长距离路线中，更多人选择铁路，偏好飞机的比例开始增长；

800-1200km的区间内，选铁路和飞机的差旅人群比例相差仿佛，略有波动；

1200km以上，飞机的选择比例则越来越高。

3、出差费用分析

（1）城市级别-酒店价格分析

根据城市级别-酒店价格分布图（城市级别划分看备注附表），出差的住宿标准基本满足一线城市的酒店价格>新一线>二线>三线。从图3中可以看出，一线城市酒店价格集中在400-500元区间，新一线城市、二线城市酒店价格集在200-300元区间，三线城市的酒店价格集中在180元左右。

（2）星级酒店价格分析

从星级酒店价格分布的箱型图上看，酒店价格随着星级的上升，呈现明显的阶梯状分布，并且每个星级之间价格呈现明显的交叉，也即酒店价格呈现连续性。从图4中看出，星级越高，酒店的有效价格区间越长，酒店价格差异随着星数的增加不断拉大。星级越高的酒店越有可能因为外界因素产生价格差异，例如城市级别、酒店位置、折扣房型、协议制度、淡旺季等。

（3）飞机订票分析

城市间交通费用是公司差旅成本中费用占比较高的组成部分，就此进行了机票折扣的相关分析。

本文选取14个热门城市间的航线进行分析，大部分的差旅购票折扣在0.8-1.0之间，但是北京往返杭州的航线折扣分布比较均匀，出现4折以下低折扣票的比例较大。而京粤、沪粤、京深、沪深往返多发的折扣是8折以上。北京离深圳、广州的距离较远，出差党对飞机的依赖较大，而上海离深圳、广州的距离虽然不远，但两地之间的高铁速度较慢，飞机的不可替代性较高。

图2 城市级别-酒店价格

图3 星级酒店价格分布

飞机平均折扣主要处在7-8折之间，而7折以下的特价票主要集中在早上7时之前，晚上21时之后。数据显示，只要提前购买，商务出行时间段（7：00am-9：00pm）仍然可以买到7折以下的特价票。

北上深之间的航线，在每个月订到7折以下特价票所需要平均提前天数在2-5天之间，订北京、上海之间的特价票所需提前天数平均要比上深、北深之间少1-2天。

（4）打车到机场（火车站）的费用分析

在整个差旅场景中，打车到机场（火车站）的费用在城市内的小交通费用中占据了较大比例，根据滴滴企业版差旅数据，打车去机场（火车站）的订单量超过10000次的城市一共43个，占总订单的90%。这43个城市的分布如下：一线城市占4个；新一线城市15个，二线城市22个；三线城市2个（城市级别参考依据：第一财经·新一线城市研究所2017年5月25日发布的“2017中国城市商业魅力排行”）。

其中，各级别城市的到机场（火车站）的打车费用：一线城市打车花费在80元以上，新一线花费集中在40-60元之间，二线城市打车费用相对比较分散，约50%集中在40-60元之间，32%的集中在60-80元之间。打车费用比较高的多分布在一线城市和三线城市，其中一线城市一半以上单次费用超过100元。

经过分析，一线城市占地面积较大，在城市规划中位于城市边缘，打车距离普遍较远平均费用较高；三线城市中有一部分没有机场，只能去临近城市的机场，导致打车费用几乎与一线城市相当。

报销流程分析

1、差旅报销流程时长分析

根据汇联易差旅大数据中差旅报销-财务付款的流程时长分析，结合企业的规模得出财务流程耗时分布概率密度图（如图4所示）。

我们把整体的报销流程分为几部分，申请-审批、审批-审核、审核-放款（由于汇联易系统可在线审批，此部分可能存在数据偏差）。申请-审批环节耗时集中在0到5天，三个环节中以审批到审核环节分布比较离散，代表不同企业在财务审核部分时间差异较大。而审核-放款环节中出现两个峰值，集中在第3天和第15天（这在一定程度上体现了企业财务的打款时间要求）。

虽然审核、放款环节根据公司财务制度以及财务集中审核有关，但是根据汇联易系统数据，效率最高的企业能够做到三个环节共花费120秒的极速放款（通过0审批0审核的极速报销模式）。

企业报销流程与企业的规模有一定的关系（企业规模划分请看备注），不同企业规模的审批环节耗时情况（如图5所示）：

图4 各报销环节时间分布

图5 不同企业规模的审批环节耗时

图6 超额-未超额人员比例

我们按照人数对企业规模进行了划分：3000人以上为大型企业、3000人到500人为中型企业、500人以下为小型企业。针对报销的三个环节，每类企业都表现出不一样的效率：在申请-审批环节，小型企业的效率明显较低；审批-审核环节的时间分布中，大型企业、小型企业审核时间较短，原因可能是小型企业发票数量少，审核难度低，大型企业更有可能配置相关的财务软件或设置财务共享中心；对于审核-放款时间，小企业的放款时间集中在2天左右，大型、中型企业放款时间分布峰值集体右移，集中在4天左右，中型、大型企业放款时间在14天之后仍占有一点比例，审核-放款时间相对较长，报销款发放时间总体集中在一周之内，但是中大型企业更容易拖延。

综上所述，大、中型企业在审核、放款环节，小型企业在审批环节耗时较长。

2、财务工作量分析

由于较多公司财务报销结算以月为单位，月度内的报销事件分布不均匀。因此，用单月报销单审核量来解释财务在报销领域的工作量。单月财务最多可以审核报销单3439个。经过个别分析，审核报销单的极大值得益于财务共享中心模式，审核审票职能分离，专人专岗能达到极高的效率。对于财务部门来说，单次审核效率高也就意味着能节省大量的时间和精力，用于更高级别的工作中。

3、报销驳回分析

（1）驳回率分析

出差党在报销场景中最常见的就是报销申请被驳回，根据汇联易差旅大数据，可以看到，在现实中，员工有3%的几率在审批环节被驳回报销单，财务审核阶段驳回率更高，达到5%。

另外，结合报销审核、审批时间分析得出：报销单一旦驳回，大部分员工一般会在5-8天后，才能等来下次审批或者审核。

（2）驳回理由分析

报销单驳回理由千差万别，根据汇联易大数据，抽取了会计审核过程财务的驳回理由，通过对驳回理由的词频分析，抓取出差党在报销时究竟是哪一项原因导致报销被驳回。

图7 报销-申请差异核密度图

根据词云展示的高频词汇，可以重现报销驳回的各种场景。在报销驳回过程中，出现问题最多的就是发票相关，具体可能会是发票粘贴错误、发票时间（日期）、发票金额、发票类型有没有问题；其次是，备注有没有写明（说明），（报销）日期错误、备注需要补齐，是不是要补票（据），（费用）报销有没有申请，费用类型选择不对等。

4、超额申请费用的行为比例分析

根据汇联易大数据，能够发现出差党在出差费用的申请上，存在超额申请费用的现象（毕竟临时增补差旅费用在大部分公司是麻烦事），具体比例如图6所示：

只有当整个事件完结，才知道出差总共要花销的金额，对于出差中可能产生的计划外费用的预期，员工倾向于多申请一些预算。但未超额的比例达到36%，说明仍有部分出差党在费用评估时是比较保守的。

员工申请的额度与实际开销之间的差异是怎样的呢，我们根据汇联易差旅数据，绘制了报销-申请差异核密度图（如图7所示）。

从直方图中我们可发现差异值在[-1000,1000]之间的数目最多，差异值落在0附近的概率最高，也就是出差党在出差申请对于差旅花费的预估还是比较准确的。

5、用户分析

根据银联智惠大数据的消费数据标签匹配，可以从以下几个维度了解出差党的行为特点。出差党最喜欢的几个餐饮品牌：排在第一位的是星巴克，作为临时办公地点与会议地点拥有无语伦比的优势。差旅人更偏向于去麦当劳与必胜客用工作餐。粤菜成为了出差党最喜欢的菜系，随着中国走向世界，世界融入中国，西餐、日本菜、东南亚菜也是出差党一种不错的选择。

（本文数据来源于汇联易商旅平台、滴滴企业版数据及银联智慧大数据差旅消费数据。）