在企业引入人工智能技术的过程中，许多组织发现：AI带来的不仅是效率提升，也可能伴随新的成本压力。算力投入、模型订阅、系统集成、人员培训等开支若缺乏统筹规划，容易导致资源错配或投入产出失衡。因此，制定一份科学的AI降本计划，已成为企业实现可持续数字化转型的关键一步。
真正的“降本”不是简单削减预算，而是通过合理配置AI资源，避免浪费，最大化技术价值。
一、AI应用中的常见成本误区
- 盲目追求大模型
并非所有任务都需要复杂模型。用千亿参数模型处理简单的客服问答，如同用跑车送快递，资源利用率低。 - 重复建设功能模块
不同部门各自引入类似工具，如销售用AI写文案，HR用另一套系统做招聘沟通，造成系统冗余和维护成本上升。 - 忽视隐性人力成本
员工花大量时间学习复杂系统、手动导数据、修正错误输出，反而增加了工作负担。 - 缺乏使用效果评估
投入后未跟踪实际节省的工时或提升的转化率，难以判断是否值得持续投入。 - 过度依赖外部服务
长期支付高昂的SaaS订阅费或API调用费，而未考虑本地化部署或复用已有能力的可能性。
二、科学AI降本的四个核心原则
- 按需匹配技术能力
根据任务复杂度选择合适的AI类型。例如：
- 内容生成→轻量级语言模型
- 客户分类→规则引擎+简单模型
- 数据分析→自动化报表+对话式查询
- 推动能力复用与整合
建立统一的AI平台，让多个业务线共享底层能力，减少重复采购。例如，一个智能助手可同时支持销售、客服、行政等场景。 - 优先自动化高频低效任务
聚焦那些重复性强、耗时多但价值密度低的工作，如日报整理、邮件归类、数据录入等，快速见效。 - 建立成本–效益追踪机制
定期评估每个AI应用节省的工时、减少的错误率或提升的转化效果，确保投入有据可依。
三、万达宝LAIDFU（来福）：支持灵活扩展的降本型AI平台
在众多AI解决方案中，万达宝LAIDFU（来福）从设计上就注重资源效率与长期可维护性，帮助企业避免“为AI而AI”的陷阱。
- 无限AI助理
LAIDFU允许企业创建多个AI助手，每个可专注于不同职能，如：- 一位负责跟进客户询盘；
- 一位处理日常行政事务；
- 另一位监控库存并提醒补货。
这些助理可同时运行，互不干扰，且无需额外支付每人费用。随着业务增长，可随时新增，避免因功能不足而更换系统或追加高价模块。
更重要的是，这些AI助理共享底层能力，无需为每个新角色重新购买模型权限或算力资源，显著降低边际成本。
- 无限用户自定义模块
企业可根据实际需求，自由构建功能模块，无需依赖开发团队或额外付费定制。例如：- 创建“供应商评估工作流”：自动收集交货记录、质量反馈，生成评分；
- 设计“月度经营简报生成器”：每月初自动提取数据，输出图文报告；
- 配置“员工入职引导机器人”：自动推送培训任务、安排会议、检查进度。
所有模块通过图形化界面搭建，支持拖拽式操作，真正实现“谁需要，谁搭建”。这种模式减少了对外部技术支持的依赖，也避免了购买整套昂贵ERP功能只为用其中一小部分的情况。
此外，LAIDFU支持自然语言交互，员工无需学习复杂指令即可使用AI功能，缩短适应期，降低培训成本