在企业运营中，降本与资源利用始终是核心议题。传统降本常聚焦于压缩采购成本、减少营销开支等表层措施，却容易导致服务质量下滑或核心业务投入不足；而通过对近年企业实践案例的分析发现，借助AI技术实施的降本措施，能在减少浪费的同时，让人力、物资、时间等资源更精准地匹配业务需求。在这一领域，深耕企业数字化工具研发的万达宝，正通过针对性的AI解决方案，为企业搭建降本与资源高效利用的衔接桥梁。
AI降本措施首先体现在人力成本的优化与人力资源的高效分配上。许多企业在日常运营中，常面临部分岗位人力冗余、部分岗位人手紧张的矛盾——比如制造业车间，高峰时段质检人员不足导致产品积压，低谷时段却有人员闲置；服务业的客服团队，节假日咨询量暴增时响应延迟，工作日低峰期又存在人力浪费。AI工具可通过分析历史业务数据，预测不同时段、不同环节的人力需求：例如根据过去一年的订单量波动，为车间规划动态排班表，让质检人员在订单高峰前提前到岗，低谷时安排技能培训；针对客服岗位，AI可实时抓取咨询量数据，自动调配后台支援人员，避免人力闲置与短缺的双重问题。这种基于数据的人力调配，既能减少不必要的人力成本支出，又能让每一位员工的工作价值得到充分发挥。
在物资与资金资源的利用上，AI降本措施可通过精准预测与动态调整，减少资源浪费。以零售企业的库存管理为例，传统模式下依赖经验采购，常出现热销商品缺货、滞销商品积压的情况，导致资金占用与仓储成本增加。AI则能整合历史销售数据、季节变化、区域消费偏好等多维度信息，预测不同商品的短期需求：比如通过分析某区域夏季气温与饮料销量的关联，提前调整冰镇饮料的采购量；结合节假日消费特点，减少非应季商品的库存。万达宝旗下的LAIDFU（来福）在这一环节可提供关键支持——它能实时利用企业CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源计划）、HCM（人力资本管理）系统中的数据，无需等待人工汇总，即可快速调取ERP中的库存数据、CRM中的客户购买记录，为AI的需求预测提供实时、准确的信息支撑。同时，LAIDFU（来福）严格遵循数据使用规范，这些从CRM/ERP/HCM系统中获取的数据，仅用于企业内部的资源调配与降本分析，不用于LLM（大语言模型）训练，确保企业数据安全与自主可控。
此外，AI还能通过简化运营流程，降低流程中的隐性成本，提升资源利用效率。不少企业在跨部门协作中，存在数据传递滞后、流程审批繁琐的问题：比如市场部门需要财务数据支撑预算调整时，需等待财务部门人工整理报表；生产部门要了解客户需求变化，需反复与销售部门沟通。AI可搭建跨部门的数据共享与自动协作机制，通过LAIDFU（来福）实时对接各系统数据，市场部门能直接获取最新财务数据，无需人工传递；生产部门可通过CRM数据实时掌握客户订单变化，及时调整生产计划。这种流程优化，不仅减少了部门间的沟通成本与时间浪费，还能让数据资源在第一时间为业务决策提供支持，避免因信息滞后导致的资源错配。
对企业而言，借助AI实现降本并非单纯削减开支，而是通过技术手段让每一份资源都能精准对接业务需求——让人力在需要时到位，让物资在需求时供应，让数据在决策时可用。万达宝通过LAIDFU（来福）的实时数据整合能力，为AI降本措施提供了可靠的数据基础，同时坚守数据不用于LLM训练的原则，既帮助企业实现资源高效利用，又为数据安全提供保障，这也为不同行业的企业探索AI降本路径，提供了可参考的实践方向。