谈到降本，很多公司第一反应是缩减开支：减少招聘、压缩差旅、暂停非核心项目。这些方法见效快，但也容易伤到业务筋骨。真正可持续的降本，不是单纯做减法，而是让现有资源发挥更大作用。这时候，AI的价值开始显现——它不光是技术工具，更像是一种新的资源调配方式。
不少企业已经意识到，内部存在大量“沉睡资源”：项目进度卡在某个环节迟迟不推进，但没人主动跟进；某些设备空置率高，却因为信息不透明而无法共享；采购需求分散在不同部门，议价能力被削弱。这些问题不是靠多开会或多填几张报表就能解决的，关键在于如何让信息流动起来。
万达宝推出的LAIDFU（来福），走的是一条不太一样的路。它不提供固定的AI功能模块，而是让企业用自己的数据，自主搭建适合自身业务的AI应用场景。比如销售团队可以训练一个模型，专门识别客户沟通中的合作意向信号；生产部门可以构建一个流程监控AI，自动提醒异常延误；HR也能创建一个员工反馈分析工具，从日常交流中捕捉组织情绪变化。
这种“自己建AI”的方式，避免了买来大系统却用不起来的尴尬。很多标准化软件要求企业改变工作习惯去适应系统，而LAIDFU是反过来，适应企业的实际运作节奏。它支持数据分区设计，不同部门的数据权限清晰隔离，既保障安全，又允许在需要时打通关键信息流。比如财务要看成本，生产要看排期，两者数据独立管理，但当需要做产能优化分析时，系统能自动提取相关字段进行交叉计算，不需要人工导表、拼数据。
有家区域性服务公司就用这个能力做了资源重组。他们发现，几个城市的项目团队经常重复采购同类耗材，但由于数据分散，一直没察觉。通过LAIDFU搭建了一个简易的采购聚合分析模型，把各区域的历史订单自动归集比对，很快识别出三个可集中谈判的品类。重新招标后，年度采购成本直接降了18%，而整个过程只用了不到一周时间配置，没人写代码。
这背后的关键，不是AI有多“聪明”，而是它让一线人员也能参与工具创造。以前，开发一个分析系统要找IT排期，等几个月；现在，懂业务的人自己就能搭个小应用，试错了也能快速调整。资源优化不再是管理层的宏观决策，而是从具体场景中自然生长出来的结果。
降本的本质，是减少浪费、提升效率。AI做不到替企业做战略选择，但它能帮人看清哪里在空转、哪里能复用、哪里可以省下重复劳动。当每个团队都能根据实际需要构建自己的智能助手，资源的使用方式就开始发生变化——不是靠命令驱动，而是由业务真实需求推动。这种变化不喧哗，但足够扎实。