一说“降本”，很多企业第一反应就是缩减开支：差旅标准再降一档，办公用品按人头定量，甚至考虑优化人员。这种“一刀切”的方式，短期或许见效，但容易伤及业务活力和团队士气。真正的降本增效，不是简单地做减法，而是找到那些“默默烧钱”的环节，用更聪明的方式优化。AI助手，正成为管理者手中这样一把精准的“手术刀”。
第一步：让“隐形成本”现形
很多成本藏在日常运转的细节里，靠人工统计很难发现。比如，行政采购：每个月都要买一批办公耗材，价格似乎没变，但供应商是否悄悄上调了？同类产品在不同平台的价格差异有多大？AI助手可以接入企业的采购系统和外部电商平台数据，自动比对历史采购价与当前市场价，识别出价格偏离的品类。它还能分析采购频率和用量，判断是否存在“临时急购”导致溢价，或库存积压造成的资金占用。这些数据一旦清晰，谈判或调整采购策略就有了依据。
再比如，物流成本。同样是发往华东地区的订单，不同物流商的时效和价格组合差异不小。AI助手可以分析历史发货数据，结合目的地、重量、时效要求，计算出不同方案的成本差异，并推荐最优组合。它甚至能监控异常情况，比如某条线路的平均成本突然上升，自动提醒核查原因。
第二步：设定看得见、摸得着的目标
降本计划最怕“大概齐”。AI助手能帮助把模糊的“省点钱”变成具体可执行的任务。比如，基于上述采购分析，系统可以设定目标：“未来三个月，A类耗材采购均价降低8%”。这个目标不是拍脑袋，而是基于市场数据和议价空间测算得出。目标设定后，AI会持续追踪实际采购价格，生成可视化图表，让管理者随时看到进展。当接近目标时给予提示，当出现偏差时分析原因——是供应商违约？还是需求突变？数据让过程透明，也让调整有据。
第三步：在“人机协作”中持续优化
AI的建议是起点，不是终点。它提供数据支持和方案推荐，最终决策仍需结合业务实际。比如，AI可能建议更换某个低价供应商，但采购人员知道，该供应商的账期灵活，对现金流紧张的时期很有利。这种非量化因素，需要人来权衡。AI的价值在于，它把“换不换供应商”这个模糊问题，转化成了“新供应商价格低X元，但账期少Y天，综合成本如何”的量化对比，让决策更扎实。
在这个过程中，AI助手本身也在学习。当管理者采纳或否决某个建议时，反馈会被记录，帮助系统下次提供更贴合企业实际的方案。这种互动，让工具越用越懂你。
像万达宝的LAIDFU（来福）这类企业级AI助手，其能力背后，离不开对多种技术模型的支持。它能接入不同的大语言模型，以适应多样化的指令理解和内容生成需求；同时支持多种向量模型，确保在处理企业内部文档、合同、报表时，能精准地提取和关联信息。这种灵活性，让它能更深入地理解企业的独特语境和数据结构，从而提供更接地气的分析和建议。
降本的本质，是提升资源的使用效率。AI助手的作用，就是把那些分散的、模糊的成本信息，汇聚成清晰的视图，帮管理者看清钱花在了哪里，哪些地方有优化空间，并用可衡量的方式追踪改善效果。它不承诺奇迹，但能让你的每一分节省，都建立在看得见的数据之上。当“省钱”变成一项可管理、可追踪的任务，企业才能真正实现健康、可持续的成本控制。