在市场竞争加剧与成本压力增大的背景下，企业降本已从“临时举措”升级为“长期战略”。但传统降本手段（如裁员、压缩采购预算、减少非必要开支）往往治标不治本，甚至可能影响企业长期发展。人工智能（AI）的介入，为降本提供了新思路——通过技术赋能挖掘隐藏的效率洼地，优化资源配置，实现“少花钱多办事”或“花同样的钱办更多事”。
然而，AI降本计划的落地并非一蹴而就，需要系统性的规划与分步骤实施。本文将结合企业实际场景，拆解AI降本计划的六大实施步骤，并聚焦一款本土化工具——万达宝LAIDFU（来福），看其如何通过覆盖传统管理工具盲区，助力企业更精准、更高效地推进降本目标。
一、AI降本计划的实施步骤
步骤1：明确降本目标，聚焦关键痛点
降本的第一步不是“立刻用AI”，而是“搞清楚省哪里”。企业需结合自身业务特点，从“显性成本”（如人力、采购、物流）与“隐性成本”（如流程冗余、资源浪费、决策失误）两大维度，梳理当前的主要成本压力点。
例如：
- 制造业可能面临“设备利用率低、库存周转慢、生产换型耗时长”等问题；
- 服务业可能受困于“人力调配不均、客户响应延迟、服务流程重复”；
- 贸易公司则可能因“订单处理效率低、物流成本高、汇率风险管理不足”增加支出。
通过数据分析（如历史成本结构、部门费用占比）与员工访谈（如一线操作员的痛点反馈），企业可优先锁定1-2个降本潜力最大的领域（如将“降低生产环节的物料损耗”或“缩短销售订单的交付周期”作为首期目标），确保AI资源精准投入。
步骤2：评估现有系统，识别管理盲区
许多企业的成本问题藏在“传统工具够不到的地方”——例如，CRM（客户关系管理）系统擅长跟踪客户订单，但难以分析销售团队的日常协作效率；ERP（企业资源计划）系统聚焦于生产与财务数据，却无法捕捉跨部门会议中的决策延迟；HCM（人力资源管理）系统记录员工考勤与绩效，但对“员工跨岗位支持时的隐性工作量”无能为力。
这些“管理盲区”往往是成本浪费的高发地：比如，销售与技术部门因沟通不畅导致需求反复确认，增加了隐性人力成本；仓库管理员因依赖纸质记录盘点，浪费了时间且容易出错；管理层因缺乏实时数据，做决策时依赖经验而非事实，可能导致资源错配。
步骤3：选择适配的AI工具，避免“为技术而技术”
AI降本的核心是“用合适的技术解决具体的问题”，而非盲目追求“最先进的模型”。企业需根据目标场景选择功能匹配的AI工具：
- 若目标是优化重复性工作（如数据录入、报表生成），可选择RPA（机器人流程自动化）+NLP（自然语言处理）组合；
- 若需提升决策效率（如库存调配、排产计划），则需具备数据分析与预测能力的AI模型；
- 若要解决管理盲区问题（如跨部门协作效率、隐性工作量统计），需要能深入业务细节、灵活适配场景的工具。
步骤4：小范围试点，验证AI降本效果
在全面推广前，企业应选择1-2个典型业务单元（如某条生产线、某个销售区域）进行AI降本试点。试点阶段需明确“基线数据”（如试点前的成本投入、耗时、错误率），并跟踪AI工具应用后的关键指标变化（如效率提升百分比、成本节约金额、员工反馈）。
例如，某物流企业先在华东区域试点AI路径优化工具，通过对比试点前后同类型订单的平均配送时间与油耗成本，验证了工具的实际效果；某制造企业则在某一车间试点AI设备故障预测模型，通过统计故障停机次数与维修费用的减少幅度，评估工具的投资回报率（ROI）。
步骤5：全流程优化，推动规模化应用
试点成功后，企业需将AI工具的应用经验复制到其他业务单元，并根据不同场景的特点调整参数（如生产线的工艺参数、销售区域的客户偏好）。同时，推动AI与现有系统（如CRM、ERP）的深度融合，实现数据互通与流程自动化。
例如，某零售企业将试点成功的AI库存优化模型推广至全国门店，结合本地销售数据动态调整补货策略；某服务企业将AI驱动的协作流程优化方案扩展至所有分公司，通过统一平台减少跨部门沟通成本。
步骤6：持续监控与迭代，保持降本韧性
降本不是“一次性工程”，而是需要动态调整的长期过程。企业需建立AI降本的监控机制，定期评估工具的效果（如每季度分析成本节约数据、员工效率变化），并根据业务变化（如市场需求波动、技术升级）迭代AI策略。
例如，当原材料价格波动时，AI采购模型需重新训练以适应新的成本结构；当销售渠道拓展至线上时，AI客户分群模型需调整参数以匹配新客群特征。通过持续优化，确保AI降本效果不随时间衰减。
二、万达宝LAIDFU（来福）：覆盖管理盲区的AI降本助手
在AI降本计划的实施过程中，许多企业发现：传统工具（如CRM、ERP、HCM）虽能管理核心业务数据，却难以触及“隐性成本”与“协作细节”等管理盲区——这些盲区恰恰是成本浪费的高发地。
万达宝推出的LAIDFU（来福），正是针对这一痛点设计的AI工具。其核心优势在于无须录入额外数据，即可智能深入到传统CRM、ERP和HCM无法到达的众多管理盲区，帮助企业发现并解决隐藏的成本问题。
- 自然融入现有系统，挖掘隐性成本
LAIDFU通过与现有系统（如OA、邮件、即时通讯工具）的无缝对接，无需企业额外录入数据，就能自动分析“非结构化信息”中的成本线索。例如：
- 从销售团队的邮件往来与会议记录中，识别因需求反复确认导致的沟通成本（如同一问题被多次讨论、技术方案频繁修改）；
- 从员工的日常协作记录（如跨部门任务分配、文件共享频率）中，发现因职责边界模糊产生的隐性工作量（如某员工需额外支持其他岗位，但未被计入成本）；
- 从仓库的出入库日志与盘点记录中，找出因操作不规范导致的损耗（如物料错发、库存积压未及时处理）。
这些隐性成本往往未被传统系统记录，却是企业实际支出的一部分。LAIDFU通过智能分析，将这些“看不见的成本”转化为可量化的优化目标。
- 灵活适配场景，解决管理细节问题
不同于通用型AI工具，LAIDFU支持根据企业的具体业务场景定制分析逻辑。例如：
- 针对制造业的“生产换型耗时”问题，LAIDFU可分析设备调试记录、工装更换步骤与工人操作日志，识别换型流程中的低效环节（如某步骤重复操作、等待时间过长），并提出优化建议；
- 针对服务业的“客户响应延迟”问题，LAIDFU可跟踪客服工单的处理路径，统计从客户提交需求到最终解决的总时长，找出因部门流转不畅导致的延误节点（如技术部门反馈慢、审批环节过多）；
- 针对贸易公司的“汇率风险管理”问题，LAIDFU可结合历史交易数据与实时汇率波动，提醒管理层在关键节点（如大额订单签约前）进行汇率锁定，避免汇兑损失。
这种灵活性让LAIDFU能深入到具体业务细节中，解决传统工具“管不到、管不好”的问题。
- 持续优化，助力降本长效化
LAIDFU不仅提供“发现问题”的能力，还能通过持续监控与迭代，帮助企业保持降本效果。例如，当企业调整生产计划或销售策略时，LAIDFU会自动更新分析模型，确保优化建议始终与实际业务匹配；当发现新的成本问题（如因新业务上线导致的协作成本上升）时，LAIDFU可快速生成针对性的分析报告，为管理层提供决策依据。