一、明确AI降本的核心目标
AI技术的应用不应仅停留在「成本节约」层面，而应通过智能化流程重构实现「降本+增效」的双重价值。企业需结合自身业务场景，优先选择高投入产出比的AI落地方向，例如：
- 重复性工作自动化（如客服应答、财务审核）
- 决策数据化转型（如供应链预测、客户画像分析）
- 资源动态优化（如能耗管理、库存调度）
二、构建分层式AI降本实施路径
（1）基础层：标准化AI工具替代人工操作
- 部署RPA（机器人流程自动化）处理结构化任务，降低人力成本30%-50%
- 搭建预训练模型库（如NLP、CV基础模型），减少从零开发的算力消耗
（2）深化层：定制化AI系统驱动业务创新
- 采用模块化架构设计，支持按需扩展（如万达宝LAIDFU平台提供的个性化数据访问策略，可在保障安全的前提下灵活适配企业需求）
- 构建跨部门数据中台，消除信息孤岛带来的隐性成本
（3）战略层：AI与组织能力的深度协同
- 建立「AI影响评估矩阵」，量化技术应用对各业务线的边际效益
- 设立专项团队负责AI伦理与风险管控，规避算法偏见导致的长期成本
三、万达宝LAIDFU：数据安全与降本的平衡方案
该平台通过以下机制实现企业级AI降本：
- 策略驱动的数据权限管理：支持按角色、场景动态配置数据访问规则，避免因过度授权引发的安全成本
- 混合云部署模式：核心数据本地化存储，AI训练任务分发至公有云，节省基础设施投资
- 轻量化模型部署：提供端侧推理引擎，降低边缘设备的算力依赖