在市场竞争加剧与成本压力攀升的背景下，企业降本需求已从“局部优化”转向“全局协同”。AI智能体作为融合感知、决策与执行能力的数字化载体，其价值不仅在于替代重复劳动，更通过自主构建适配业务需求的AI应用场景，精准定位成本控制的关键环节。万达宝推出的企业级人工智能解决方案——LAIDFU（来福），支持企业自主构建AI应用体系，通过灵活的数据分区设计保障信息安全，为降本目标提供从技术底座到场景落地的全链路支撑。
一、自主构建AI：贴合业务的降本逻辑起点
企业降本需求具有高度个性化特征——制造业可能聚焦生产效率与良品率，服务业关注人力成本与服务响应，零售业则看重库存周转与客户留存。通用型AI方案难以覆盖所有细节，而自主构建AI的能力，让企业能基于自身业务流程、数据特点与管理目标，定制化开发适配的智能应用。
万达宝LAIDFU提供低代码/无代码开发环境与预置算法工具包，企业管理层与技术人员无需深入掌握机器学习底层原理，即可通过拖拽组件、配置参数快速搭建AI模型。例如，生产型企业可自主训练设备故障预测模型，输入历史运行数据（如振动频率、温度曲线、电流波动）与故障标签，模型自动学习关键参数与异常模式的关联关系；零售企业可构建动态定价模型，整合成本结构、市场需求弹性、竞品价格等数据，模拟不同定价策略下的销量与利润变化。这种“业务主导”的构建方式，确保AI能力直接服务于降本核心诉求，避免技术与业务“两张皮”的问题。
二、场景精准适配：从通用工具到垂直解决方案
AI智能体的降本效果，取决于其与具体业务场景的融合深度。通用型工具可能覆盖广泛但缺乏针对性，而自主构建的场景化应用能精准解决痛点。万达宝LAIDFU支持企业围绕“高频高成本”环节，定向开发AI应用，将技术能力转化为可量化的成本节约。
生产制造场景
在车间生产线上，AI智能体可自主构建质量检测模型，通过工业相机采集产品表面图像，结合缺陷样本库训练分类算法，自动识别划痕、裂纹、装配偏差等问题，替代人工目检并降低漏检率；针对设备维护，智能体整合传感器数据（如温度、压力、转速）与历史维修记录，训练预测性维护模型，提前识别轴承磨损、电机过热等潜在故障，减少非计划停机时间。
供应链场景
在采购环节，AI智能体可分析历史采购数据、供应商交货准时率与价格波动趋势，自主构建供应商评估模型，自动筛选高性价比合作方并触发补货建议；在库存管理中，智能体结合销售预测、安全库存规则与实时库存水位，动态调整补货计划，避免原材料积压或断料停产。
客户服务场景
对于服务型企业，AI智能体可基于历史工单数据与客户画像，构建智能客服路由模型，自动将咨询按问题类型（如技术故障、账单查询、投诉建议）分配至最合适的处理人员或知识库答案，缩短响应时间并提升解决率；在营销环节，智能体分析客户购买行为与生命周期价值，自主构建精准营销模型，定向推送高转化率的促销活动，降低获客成本。
万达宝LAIDFU的场景构建工具支持灵活配置输入输出字段、业务规则与评估指标，企业可根据实际需求调整模型参数，确保AI应用始终贴合业务变化。
三、数据分区设计：安全可控的降本保障
数据是企业构建AI的核心资产，也是降本方案落地的信任基础。企业对数据安全的担忧常成为AI规模化应用的阻碍，而合理的数据分区设计能在保障敏感信息隔离的同时，最大化数据价值利用。
万达宝LAIDFU采用“逻辑分区+权限控制”的数据架构：企业可根据业务敏感度将数据划分为公开数据（如行业基准参数）、内部共享数据（如部门级生产报表）、核心保密数据（如客户信息、配方工艺）等不同层级；每个分区设置独立的访问权限，仅授权人员或智能体可调用对应数据；跨分区数据交互需经过合规性检查，确保符合企业内部规定与外部法规要求。
例如，在研发与生产协同场景中，研发部门的材料配方数据被存储于高保密分区，仅限特定工程师与AI模型访问；生产部门调用的工艺参数经过脱敏处理（隐藏关键成分比例），通过安全接口传输至产线智能体，指导生产流程优化而不泄露核心机密。这种设计既满足了降本所需的跨环节数据协同，又避免了敏感信息泄露风险，让企业在安全边界内释放数据价值。
四、持续迭代：降本能力的动态进化
企业运营环境（如市场需求、原材料价格、政策法规）处于持续变化中，降本方案也需动态调整。万达宝LAIDFU支持AI智能体的持续学习与迭代优化：通过实时采集业务流程的新数据（如设备运行状态变化、客户偏好迁移），智能体自动更新模型参数，修正历史偏差；管理层可通过评估模块查看AI应用的效果指标（如成本降低幅度、效率提升比例、错误率下降数值），并根据反馈手动调整规则或触发新一轮训练。
例如，某制造企业的设备预测性维护模型初始版本对轴承故障的识别准确率为85%，随着更多故障案例数据的积累，智能体通过增量学习将准确率提升至92%，并自动调整维护阈值以减少误报；某零售企业的动态定价模型根据节假日消费高峰的数据反馈，优化了价格弹性系数计算逻辑，使促销活动的利润率提高了3个百分点。这种“数据-模型-效果”的正向循环，确保AI智能体的降本能力随企业成长而持续增强。