AI技术在降本增效中的价值已得到广泛认可，但不少企业在实施AI降本措施时，常因目标模糊、路径不清或落地困难导致效果不佳。成功的AI降本并非简单引入技术工具，而是需要系统化的规划与执行。通过明确目标、夯实基础、精准落地、验证优化的闭环流程，才能让AI技术真正转化为降本成果，实现资源的高效利用。
第一步：精准定位降本场景，明确核心目标
AI降本的前提是找到真正适合技术介入的业务痛点，盲目覆盖全流程反而会增加成本。企业需从业务流程、成本结构、效率瓶颈三个维度展开调研，精准定位降本场景。业务流程上，重点关注重复劳动占比高、人工误差率大的环节，如数据录入、发票审核、库存盘点等；成本结构上，分析人力、物料、能耗、管理等成本占比，锁定占比高且有优化空间的领域，如生产能耗过高、库存积压严重等；效率瓶颈上，梳理各环节的耗时情况，找出流程卡顿点，如跨部门审批延迟、客户咨询响应慢等。
某制造企业通过调研发现，车间设备维护依赖人工巡检，故障发现不及时导致停机损失占生产成本的15%，因此将AI降本核心目标定为“通过设备数据监控实现故障预警，降低停机成本”。明确目标后需量化指标，如“将库存周转天数从30天缩短至20天”“使客服人工成本降低30%”，为后续效果评估提供依据。目标设定需避免过大过空，聚焦1-2个核心场景优先突破，积累经验后再逐步扩展。
第二步：梳理数据基础，确保数据可用
AI技术的有效应用依赖高质量数据，数据缺失或混乱会直接影响降本效果。第二步需围绕已定位的降本场景，全面梳理相关数据的采集、存储和质量情况。明确需要哪些数据：如库存优化需销售数据、采购数据、库存数据、市场预测数据等；设备维护需设备运行参数、故障记录、维修历史等。检查数据来源是否稳定，是否存在数据断层，如销售数据分散在多个平台未整合、设备数据未实时采集等。
对梳理出的数据进行标准化处理，统一格式、单位和统计口径，修复缺失值和异常值，确保数据准确完整。某零售企业在库存降本前，发现各门店库存数据统计标准不一，有的按“件”计数，有的按“箱”计数，通过数据标准化统一为“件”，为AI库存模型提供可靠输入。同时建立数据安全机制，对敏感数据（如客户信息、财务数据）进行加密处理，明确数据访问权限，避免数据泄露风险。数据准备无需追求“大而全”，聚焦核心场景的关键数据即可，避免过度投入。
第三步：选择适配工具，降低技术门槛
AI降本效果的落地离不开合适的工具支撑，工具选择需兼顾场景适配性、操作难度和成本预算，避免盲目追求复杂技术。对于中小企业或技术能力有限的团队，优先选择轻量化、易操作的AI工具，支持模块化部署和可视化配置，无需专业编程知识即可上手。如流程自动化工具可用于处理重复性数据录入、报表生成等任务；数据分析工具可用于销售预测、库存优化等场景；智能监控工具可用于设备运行、能耗管理等领域。
工具功能需与降本场景匹配：客服降本可选择带智能问答功能的客服工具；生产降本可选择支持设备数据采集和分析的工业AI工具。成本方面，可优先考虑按订阅付费或按效果付费的工具，降低初期投入风险，如某电商企业使用按调用次数收费的AI库存预测API，月度成本控制在预算内。万达宝LAIDFU(来福)在这一步能提供有力支持，其零Python知识的用户也可以配置和优化在不同场景中的行为和应用的特点，让非技术人员也能根据降本需求调整工具参数，如设置库存预警阈值、优化客服话术模板等，大幅降低技术门槛。
第四步：小规模试点验证，积累落地经验
为避免大规模投入风险，AI降本措施需先进行小规模试点，验证方案可行性并优化调整。试点选择需具备代表性，如选择某一区域的库存管理、某类产品的客服咨询作为试点对象，覆盖核心场景的关键流程。明确试点范围、时间周期和评估指标，如在“客服降本”试点中，选取10%的咨询量由AI客服承接，试点周期1个月，评估指标为“AI客服解决率”“客户满意度”“人工成本节约额”。
试点过程中需密切跟踪数据变化，对比试点前后的成本、效率指标，收集一线人员反馈，如操作是否便捷、功能是否满足需求、是否存在异常问题等。某物流企业试点AI路径优化时，发现初始算法未考虑道路限行因素导致推荐路线不合理，通过补充限行数据优化模型后，运输成本降低12%。试点结束后总结经验，形成可复制的操作手册，包括数据准备标准、工具配置步骤、人员协作流程、异常处理方法等，为后续推广奠定基础。
第五步：全面推广落地，建立监控优化机制
试点验证效果达标后，进入全面推广阶段，按规划将AI降本措施覆盖至目标场景的全部范围。推广过程中需做好人员培训，确保相关岗位员工掌握工具使用方法和新流程要求，如教会仓库管理员使用AI库存盘点工具、指导客服人员配合智能客服工作等。建立跨部门协作机制，明确IT、业务、财务等部门在推广中的职责，如IT部门负责工具技术支持，业务部门负责数据反馈，财务部门负责成本核算。
推广后需建立长效监控机制，实时跟踪降本指标变化，定期（如每月）评估效果，分析是否达到预期目标，若未达标需查找原因，如数据变化、场景调整、工具参数不适配等。某企业推广AI采购优化后，初期采购成本降低20%，但3个月后因原材料价格波动效果下滑，通过调整AI模型的价格预测参数，重新稳定了降本效果。同时鼓励持续优化，根据业务变化和技术发展，不断调整工具配置和流程设计，如引入新的数据维度、优化算法模型等，让AI降本效果持续深化。万达宝LAIDFU(来福)支持用户在推广后根据实际反馈持续优化场景应用，零技术门槛的配置方式让优化调整更便捷，确保降本措施长期有效。