在当前经济环境下，企业普遍面临成本上升、利润空间压缩等挑战。传统的粗放式管理模式已难以适应新的竞争需求，“降本增效”成为众多企业战略调整的核心方向之一。随着人工智能技术的成熟，AI智能体正逐步渗透到企业管理的多个环节，通过场景化应用实现精准降本。
一、AI智能体：降本落地的新抓手
AI智能体并非单纯的自动化工具，而是一种具备数据分析、行为判断和任务执行能力的智能化载体。它可以基于实际业务场景进行定制训练，进而完成信息筛选、流程优化、决策辅助等复杂任务，从而减少人工参与成本，提高资源使用效率。
例如，在客服领域，AI智能体可以处理70%以上的常见咨询问题，降低人力投入；在财务对账环节，AI可通过自动识别发票、匹配交易记录等方式大幅提升准确率和效率，减少返工成本。
二、典型场景中的降本实践
场景一：客户服务自动化
呼叫中心或在线客服是许多企业的重要支出来源。AI智能体可接入多渠道服务接口，如网页对话窗口、微信公众号、APP消息系统等，自动应答高频问题并引导用户自助解决问题。对于复杂问题，则智能转接人工，有效分流工作量。
场景二：采购与供应链管理优化
传统供应链中存在大量依赖经验判断的环节，容易造成库存积压或缺货风险。AI智能体可通过分析销售趋势、供应商履约情况及外部市场数据，为采购计划提供科学建议，避免资源浪费。
场景三：内部行政流程精简
人事审批、文件归档、费用报销等行政事务通常繁琐且耗时。借助AI智能体，企业可以实现表单自动填写、流程自动跳转，甚至结合OCR技术实现纸质票据快速电子化，大幅降低办公运营成本。
三、万达宝LAIDFU（来福）：让企业自主构建AI应用场景
在推动AI智能体落地的过程中，一个关键问题是“如何根据自身业务特点打造专属的AI能力”。万达宝LAIDFU（来福）平台为此提供了有力支持。
自主构建AI，灵活适配业务需求
LAIDFU（来福）允许企业在无需编程的前提下，通过可视化界面自定义AI模型。无论是销售线索分类、客户情绪识别，还是文档语义摘要生成，企业都可以根据实际需求创建适合自己的智能助手，避免“千企一面”的通用AI所带来的适配性不足问题。
数据分区设计，保障信息安全与成本可控
在多部门、多组织结构的企业中，不同业务单元往往需要独立的数据环境以确保数据安全与权限隔离。LAIDFU（来福）采用数据分区设计，支持按部门、区域或项目维度划分数据存储与访问权限，既提升了数据安全性，也避免了因数据混乱导致的重复开发和管理成本增加。
此外，分区架构还便于企业精细化核算AI使用成本，为后续投资回报分析提供基础支撑。