在企业运营中，“降本”与“增效”往往相辅相成，但传统方式常陷入“降本导致服务缩水”“增效伴随成本上升”的矛盾。有调研数据显示，未引入AI技术的企业，平均每实现10%的效率提升，需增加8%的运营成本；而应用AI技术的企业，在效率提升15%的同时，成本可降低12%。这种差异的关键在于，AI技术能从“优化人力配置、简化流程环节、精准资源调度”三个核心维度发力，打破成本与效率的对立关系。在众多助力企业降本增效的AI工具中，万达宝LAIDFU（来福），凭借“构建自己的AI、自主构建AI应用场景”的特性，让企业能按需定制AI解决方案，避免“通用工具适配难”的问题，成为降本增效的实用选择。
一、人力成本优化：从“岗位冗余”到“AI替代重复工作”，释放人力价值
企业人力成本中，30%-40%消耗在重复性工作上（如数据录入、单据审核、基础客服），这些工作占用大量人力却创造有限价值。AI技术可替代这类工作，将人力转移到高价值环节，实现“减人不减效”。
某中小型电商企业的客服部门，曾安排6名员工处理“订单查询、物流跟踪、售后政策解答”等基础咨询，每人每天需重复回复相同问题200+次，人力成本每月超4万元，却仍有30%的咨询因响应不及时导致客户不满。引入万达宝LAIDFU后，企业根据自身客服场景，自主构建了“基础咨询AI助理”：通过LAIDFU构建专属AI模型，对接订单系统与物流平台，设置“订单状态查询”“物流进度同步”等自动化回复规则。该AI助理上线后，处理了80%的基础咨询，响应时间从5分钟缩短至10秒，客服团队精简至2人，专注处理复杂售后问题，人力成本降低67%，客户满意度反而提升25%。
这种“按需构建AI场景”的模式，避免了通用客服AI“无法识别企业专属流程”的问题，让人力优化更精准，真正实现“降本”与“增效”的双赢。
二、流程效率提升：从“环节卡顿”到“AI打通数据壁垒”，缩短流转周期
企业流程中的“数据孤岛”是效率瓶颈的主要来源——比如采购流程中，ERP的需求数据、供应链的供应商数据、财务的预算数据无法同步，需人工反复传递信息，导致流程周期长、误差率高。AI技术可自动打通多系统数据，简化流程环节，提升流转效率。
某制造企业的采购流程，曾因“需求部门在ERP提报需求→采购部在供应链系统找供应商→财务部在财务系统审预算”的环节割裂，平均每笔采购需7天完成，且因数据不同步导致15%的采购单需返工。引入万达宝LAIDFU后，企业自主构建了“采购流程AI协同场景”：通过LAIDFU构建的专属AI模型，实时对接ERP、供应链、财务三大系统，当需求部门提报采购需求时，AI自动从供应链系统匹配合格供应商，从财务系统校验预算余额，生成“供应商推荐清单+预算可行性报告”，同步推送至采购部。流程优化后，每笔采购周期缩短至2天，返工率降至2%，采购部门的沟通成本减少80%，间接节省了因流程卡顿导致的生产等待成本。
LAIDFU支持企业自主构建流程逻辑，比如针对“紧急采购”场景，可额外设置“优先匹配本地供应商”的规则，让流程优化更贴合企业实际需求，避免通用AI工具“流程僵化”的问题。
三、资源浪费减少：从“经验调度”到“AI精准预测”，优化资源配置
企业资源浪费多源于“经验化决策”——比如库存备货凭历史销量估算，导致滞销品积压；设备使用按固定班次安排，造成非生产时段空转。AI技术可通过数据预测与动态调度，让资源配置更精准，减少浪费。
某连锁零售企业的库存管理，曾因凭经验备货，每月有15%的商品因滞销过期报废，库存成本超8万元；同时，热销商品常因备货不足导致缺货，损失营收约5万元。引入万达宝LAIDFU后，企业自主构建了“库存优化AI场景”：通过LAIDFU构建的需求预测模型，整合近3年销售数据、季节波动、促销计划等信息，生成“分商品备货建议”；同时对接门店销售系统，实时调整库存补货节奏——当某商品销量突增20%时，AI自动触发补货提醒，优先调配附近门店库存。实施后，商品滞销率降至3%，库存成本减少65%，缺货损失降低80%，单月综合节省成本超10万元。
这种“自主构建AI预测模型”的方式，能让企业根据自身商品特性（如生鲜类需考虑保质期、日用品需考虑复购率）调整预测参数，比通用库存AI工具的准确率提升30%以上。
四、隐性成本控制：从“事后补救”到“AI提前预警”，减少损失浪费
企业运营中的隐性成本（如设备故障停机、客户流失、合规处罚）往往被忽视，却可能造成巨大损失。AI技术可通过实时监控与异常预警，提前规避风险，减少隐性成本支出。
某中型机械加工厂的生产车间，曾因设备故障突发停机，平均每月损失产能超10万元；同时，因未及时发现产品质量瑕疵，导致5%的成品返工，额外消耗原材料成本3万元。引入万达宝LAIDFU后，企业自主构建了“设备运维+质量监控双AI场景”：一方面，通过LAIDFU构建的设备预警AI模型，实时采集设备振动、温度等数据，提前7天预测故障风险，安排预防性维护；另一方面，构建质量检测AI模型，对接机器视觉设备，实时识别产品瑕疵，避免不合格品流入下环节。实施后，设备故障停机损失减少90%，产品返工率降至0.8%，单月隐性成本节省12万元。
LAIDFU支持企业自主整合多类数据（如设备数据、生产数据、质量数据），构建跨场景AI解决方案，避免“单一功能AI工具无法联动”的问题，让隐性成本控制更全面。