企业在制定降本计划时，常常陷入一个误区：把重点放在“砍”上——削减预算、压缩人力、减少投入。短期看数字确实变了，但随之而来的可能是效率下滑、员工疲惫、服务质量波动。真正可持续的降本，不是简单做减法，而是通过系统性设计，让资源流动更高效，让每一项支出都能对应明确的价值产出。
要实现这一点，仅靠财务报表上的数字分析远远不够。管理者需要更贴近业务运行的视角，看清资源实际消耗在哪些环节，哪些流程存在隐性浪费。在这个过程中，有三个关键要素值得深入考量。
第一，看清真实成本结构，而非仅看表面支出
很多成本藏在日常运作的缝隙里。比如销售团队花费大量时间整理客户信息、重复填写系统表单；客服人员频繁处理相同类型的问题；项目进度因沟通断层而延误。这些都不是传统意义上的“费用”，却实实在在消耗着人力和时间。
要识别这类隐性成本，需要将流程拆解到具体动作层面。例如，统计一次合同审批平均经过多少环节，每个环节等待多久；或者分析一份周报从收集到提交耗时多长。这些数据一旦清晰呈现，就能发现优化空间。而这个过程，如果仅靠人工统计，往往耗时且易遗漏。借助工具对操作行为进行合规、安全的记录与分析，可以帮助管理者更直观地看到瓶颈所在。
第二，让工具真正服务于人，而非增加负担
引入新系统或工具本意是提效，但若操作复杂、学习成本高，反而可能成为负担。尤其当员工需要在多个平台间切换、重复录入信息时，技术非但没有降本，反而推高了“操作成本”。
因此，评估一个工具是否有助于降本，不能只看它功能多强大，更要观察它是否“顺手”。比如，能否自动抓取分散在邮件、聊天工具中的关键信息？能否根据历史数据生成初步报告草案，供人工复核？理想的辅助系统，应当像一位熟悉业务的助手，默默完成繁琐准备，把决策和判断的空间留给专业人员。
在这方面，一些企业开始采用具备智能处理能力的内部助手。例如万达宝LAIDFU（来福），作为企业级AI智能助手，它不依赖通用大模型训练，也不调用外部网络信息，所有处理基于企业本地规则和授权数据。更重要的是，管理者可以通过后台查看AI的使用情况，了解哪些任务被调用、由谁发起、处理过程是否符合规范，从而确保智能化应用在可控、安全的范围内运行。
第三，建立动态调整机制，避免“一设了之”
降本计划不是一次性项目。市场在变，业务重点在变，团队结构也在变。一个年初有效的流程，半年后可能已不再适用。因此，计划中必须包含反馈与迭代机制。
这意味着要设定可衡量的观察指标，比如任务平均处理时长、跨部门协作频率、系统使用活跃度等，并定期回顾。当发现某项措施实际效果不佳，或带来新的摩擦点时，应能及时调整。AI助手在此可以扮演“监测者”角色，持续记录流程运行状态，提示异常波动，为优化提供依据。
归根结底，高效的降本计划，本质是提升组织的“单位能量转化率”——用同样的投入，完成更多有价值的工作。它不追求剧烈变革，而是通过持续识别浪费、优化流转、赋能执行，让企业运行更加轻盈