在成本压力与效率需求的双重驱动下，企业降本计划正从“流程优化”向“技术赋能”转型。AI技术的引入，不仅为传统降本手段提供数据支撑，更通过自主场景构建与动态优化，开辟了系统性降本的新路径。万达宝LAIDFU（来福）表明，企业可通过自主构建AI应用场景，实现成本结构的精准重塑。
第一步：明确降本目标与AI能力的匹配度
从“粗放式”到“精准化”的目标拆解
传统降本计划常以“降低10%运营成本”等笼统目标为导向，但AI赋能需要更细颗粒度的目标设定。例如，某制造企业通过LAIDFU分析发现，其成本结构中30%的损耗源于生产环节的参数偏差，而非原材料采购。因此，该企业将目标调整为“通过AI优化生产参数，将次品率从5%降至2%”，使AI技术的投入方向与降本核心直接关联。
关键行动点
- 梳理成本构成中的“可变量”与“不可变量”（如固定设备折旧与动态能耗成本）
- 评估AI技术对各成本项的干预潜力（如通过预测性维护减少设备停机损失）
- 设定可量化的阶段性目标（如“3个月内将物流调度效率提升15%”）
第二步：自主构建AI应用场景的框架设计
场景构建的“业务导向”原则
万达宝LAIDFU的核心优势在于其支持企业自主定义AI应用场景，而非依赖通用解决方案。例如，某零售企业通过LAIDFU搭建了“动态库存优化”场景：系统实时抓取门店销售数据、天气预报、周边竞品促销信息，自动生成补货建议。这一场景的构建基于企业独特的业务逻辑——其门店位于旅游区，客流量受季节与节假日影响显著，通用库存模型无法适配。
场景设计的三要素
- 数据源整合：明确需接入的数据类型（如内部ERP数据、外部市场数据）
- 决策点定位：识别业务链条中可由AI干预的关键环节（如采购定价、生产排程）
- 反馈机制设计：建立AI输出与业务结果的闭环验证（如通过A/B测试对比AI建议与传统决策的效果）
第三步：数据分区设计的策略与实施
从“数据堆积”到“价值分层”的转变
传统数据管理常陷入“数据越多越好”的误区，但AI赋能需要针对降本目标进行数据分区设计。LAIDFU采用“三层数据架构”：
- 基础层：存储原始业务数据（如交易记录、设备传感器数据）
- 特征层：提取与降本相关的关键特征（如单位产品能耗、客户复购周期）
- 应用层：构建面向具体场景的数据模型（如能耗预测模型、客户流失预警模型）
某物流企业的实践案例
该企业通过LAIDFU将运输成本数据按“路线-车型-时段”分区，发现夜间长途运输的单位成本比日间短途运输低22%。基于此，企业调整了运力分配策略，在不影响交付时效的前提下，每月减少燃油支出约18万元。
数据分区设计的原则
- 相关性：确保分区数据与降本目标直接关联（如剔除无关的客户地域信息）
- 可操作性：分区粒度需支持业务决策（如按“小时”而非“分钟”统计生产数据）
- 动态调整：定期评估分区有效性（如新业务线上线后重新划分数据维度）
第四步：技术落地与组织协同的双重推进
技术实施的“渐进式”路径
AI赋能型降本计划需避免“一步到位”的激进策略。万达宝建议企业采用“试点-扩展-优化”三阶段：
- 试点阶段：选择1-2个成本痛点明显的场景（如仓库管理）进行AI模型训练
- 扩展阶段：将验证有效的模型推广至类似场景（如跨区域仓库协同）
- 优化阶段：根据业务反馈迭代模型参数（如调整安全库存阈值）
组织协同的“跨职能”机制
AI降本计划的成功依赖于业务部门与技术团队的深度协作。某制造企业通过LAIDFU建立“降本工作坊”，由生产主管、财务分析师与AI工程师共同制定优化方案。例如，在调整生产参数时，工程师提供模型预测结果，生产主管反馈实际可操作性，财务分析师核算成本影响，最终形成兼顾效率与成本的决策。
第五步：持续优化与成本结构的长期重塑
从“单次降本”到“能力沉淀”的进化
AI赋能型降本计划的核心价值不在于短期成本削减，而在于构建企业自主优化能力。LAIDFU通过记录每次降本行动的数据与结果，形成“降本知识库”。例如，某企业通过分析历史优化案例，发现“生产批量每增加10%，单位成本下降3%但库存周转率降低5%”的规律，进而制定更平衡的排产策略。
长期优化的关键指标
- 成本弹性系数：衡量成本随业务量变化的敏感度
- AI干预覆盖率：统计业务决策中AI建议的采纳比例
- 知识复用率：评估历史优化经验在新场景中的应用频率