观察企业近年来的成本结构变化，可以发现一些共性问题：人力成本持续承压，流程效率提升遇到瓶颈，部分自动化工具投入后未能达到预期效果。分析多个行业案例，单纯压缩开支的措施往往难以持续，而真正有效的调整，通常来自于对内部运作方式的重新梳理。在这种背景下，一些公司开始尝试将人工智能技术纳入降本规划，不是作为独立项目，而是嵌入到日常管理中。万达宝推出的LAIDFU（来福）系统，在部分制造、服务类企业中被用于支持这类计划的落地，其特点在于贴合实际业务节奏，而非强行改变现有流程。
从哪里开始降本
制定计划时，不少企业习惯先设定目标数字，比如“今年降低运营成本15%”。但这类目标常因缺乏具体路径而流于形式。更务实的做法是先识别高消耗环节——哪些任务重复性高、哪些流程等待时间长、哪些决策依赖大量人工核对。
LAIDFU的设计思路是帮助管理者看清这些细节。系统可接入生产、销售、财务等模块，记录任务从发起、流转到完成的全过程，用时间、参与人数、操作次数等指标，标出资源投入密集的节点。
本地私有化部署大语言模型：数据不出内网
在使用AI处理业务信息时，企业普遍关心数据安全。特别是涉及客户合同、内部报价、人事安排等内容，不希望上传到外部平台。LAIDFU支持本地私有化部署大语言模型，所有文本理解、语义分析、内容生成均在企业自有服务器完成。
这意味着，当系统处理一份采购合同或生成项目摘要时，原始数据不会离开内部网络。企业可自主管理模型更新和权限分配，确保信息流始终处于可控范围。
问答智能分步交互：降低使用门槛
传统系统常要求用户输入完整指令或熟悉固定操作路径，这对一线员工构成使用障碍。LAIDFU采用分步交互设计，用户可以通过自然语言提问，系统逐步引导完成任务。
例如，仓库管理员询问“上周发往华东的订单有没有延迟”，系统先确认时间范围和区域，再调取物流数据，最后生成明细列表。过程中无需输入复杂查询语句，也不用切换多个界面。这种交互方式让非技术人员也能高效获取信息。
聚焦可优化的日常任务
AI降本的重点不是替代人力，而是减少低效消耗。LAIDFU关注那些规则明确但耗时的事务：发票核对、工单分派、会议纪要整理、客户咨询初筛。这些工作必须完成，但占用大量基础人力。
系统可自动提取邮件中的订单变更信息，更新ERP记录；根据项目进度，提醒相关人员提交阶段性报告；将会议录音转为文字，并标出待办事项。员工不再需要手动抄录或反复确认，节省出的时间用于更复杂的协调工作。
建立可追踪的改进路径
降本计划容易陷入“做了但看不出效果”的困境。LAIDFU提供可视化视图，记录每项自动化任务的执行频率、节省时长、错误减少数量。管理者可对比调整前后的数据，判断哪些措施真正带来了改变。
例如，某项审批流程原本平均耗时3天，引入自动提醒和文档预填功能后缩短至1.2天。这类具体指标比笼统的“效率提升”更有参考价值，也为后续优化提供依据。
让一线参与改进过程
最了解流程痛点的是实际操作者。LAIDFU允许员工在日常使用中提出优化建议，比如“某个表单字段总是填错，能否增加提示”或“这类问题经常被问到，能不能自动回复”。
这些建议被汇总后，由管理部门评估可行性。部分简单规则可由业务人员自行配置，无需等待IT开发。这种机制让改进措施更贴近真实需求，也提高了团队对变革的接受度。
降本与稳定性的平衡
任何调整都需考虑对业务连续性的影响。LAIDFU的实施通常从非核心流程开始试点，比如内部报修、差旅申请、知识查询。运行稳定后再逐步扩展到关键环节。
这种方式降低了风险，也让团队有时间适应新的工作模式。技术的作用不是激进替代，而是逐步释放组织中的隐性成本，让资源更集中地用于创造价值的环节。