在经济环境复杂多变的背景下，企业降本增效的需求愈发迫切。传统降本方式多依赖人工经验或局部优化，难以系统性解决资源浪费、流程冗余等问题。AI技术的引入，为企业提供了从数据洞察到策略落地的全链路支持。万达宝LAIDFU（来福）作为AI赋能的降本工具，凭借其安全的数据来源、灵活的部署方式及多模型兼容能力，成为企业实现精准降本的新选择。
数据驱动决策：AI如何挖掘降本潜力
安全数据底座，支撑精准分析
LAIDFU（来福）通过私有化部署确保企业数据安全性，支持本地服务器或云端隔离存储，避免敏感信息外泄。其数据来源覆盖供应链、财务、人力等多维度，结合AI算法识别隐性成本（如库存积压、低效工时、能源浪费）。例如，某制造企业通过其能耗分析模块，发现非生产时段设备待机耗电占比达15%，针对性优化后年省电费超百万元。
私有化部署：自主可控的降本方案
打破数据孤岛，实现全链路优化
私有化部署赋予企业完全的数据控制权，可灵活对接内部ERP、MES等系统，打破部门间数据壁垒。LAIDFU（来福）通过统一数据接口整合分散信息，构建企业成本全景图。某零售企业接入后，发现物流路径规划与库存周转存在协同漏洞，调整策略后物流成本降低22%，库存周转率提升18%。
多模型兼容：灵活适配复杂场景
AI能力扩展，匹配个性化需求
工具支持接入多种大语言模型（如GPT、Claude等），企业可根据业务场景选择适配模型。例如，财务分析场景可调用擅长数值处理的模型，而合同审核则使用精通文本语义的模型。某跨国企业通过切换模型，将法务合同审核效率提升40%，同时减少30%的人为疏漏。
自动化执行：从洞察到落地的闭环管理
AI生成降本策略，驱动流程优化
LAIDFU（来福）不仅提供分析，还能基于数据自动生成降本策略建议（如采购议价方案、生产排期优化）。其自动化执行模块可推送任务至责任人，并跟踪落地效果。某服务企业通过AI生成的客户分层运营策略，将高价值客户续约率提升25%，同时降低低价值客户维护成本15%。