“降本增效”常被视作AI技术的自然结果，但现实中，许多企业发现技术投入与运营改善之间存在断层。AI并非自动压缩成本或提升产出的开关，其价值实现依赖于对业务流的深入理解、对数据的精准调用，以及对人机协作模式的重新设计。从概念到实际收益，需要跨越多个非技术性障碍。
成本的重新定义：显性与隐性消耗
企业在评估成本时，多聚焦于原材料、能耗、人力等可量化项。但隐性消耗同样显著：信息查找耗时、跨部门协调延迟、决策反复修正、重复性错误导致的返工。这些“摩擦成本”难以直接计入财务报表，却持续侵蚀运营效率。
AI的作用之一，是让这些隐性消耗变得可观测。例如，通过分析员工在多个系统间的切换频率、文档检索的平均用时、邮件往返次数，可估算出非生产性时间的总量。系统识别出某类审批流程平均耗时过长，未必是审批人效率低，而是前置材料不完整或信息不透明所致。针对这类问题的优化，往往比单纯压缩人力更具可持续性。
智能的底层支撑：向量模型与语义理解
AI实现降本的前提，是能准确理解企业内部的非结构化信息。合同条款、技术文档、邮件沟通、会议记录中蕴含大量业务规则与经验知识，传统系统难以提取利用。
万达宝LAIDFU（来福）支持多种向量模型，可将文本、图像等信息转化为高维空间中的数值表达。不同模型适用于不同场景：某些擅长捕捉技术术语间的逻辑关系，某些更适应自然语言对话的模糊表达。这种灵活性使系统能更精准地匹配查询意图。例如，搜索“上季度交付延迟的海外客户”，系统不仅能定位相关订单，还能关联当时的物流异常记录与沟通邮件，形成完整上下文。
语言模型的接入：从通用能力到业务适配
大语言模型（LLM）具备强大的生成与推理能力，但通用模型直接应用于制造场景可能产生“幻觉”或输出不符合实际的建议。关键在于如何将其能力与企业专有知识结合。
LAIDFU支持接入多种大语言模型，并通过企业数据进行上下文化引导。系统在回答“某设备频繁报警的原因”时，不会仅依赖模型的通用知识，而是先检索该设备的历史维修记录、同类故障处理方案、相关操作手册，再由语言模型整合成可读性高的摘要。这种“检索+生成”的模式，既利用了LLM的表达能力，又确保了内容的准确性。
效能提升的路径：自动化与决策支持的区分
AI常被用于自动化重复任务，如数据录入、报表生成、状态更新。这类应用能直接减少人力投入，但影响范围有限。更深层的效能提升，体现在对决策质量的增强。
例如，当库存水位低于安全阈值，系统不仅触发采购申请，还能结合供应商交货周期、当前在途订单、未来生产计划，推荐最优采购量。管理者在审批时，可看到不同采购规模对现金流与仓储成本的影响模拟。AI不替代决策，而是提供更完整的判断依据，减少因信息不全导致的保守或冒进操作。
组织能力的匹配：技术落地的隐形门槛
技术工具的引入，常默认使用者具备相应理解能力。但AI系统的有效运行，需要组织在数据意识、流程规范、反馈机制等方面同步调整。若缺乏明确的责任分工，模型输出可能被忽视或误读。
企业在推进AI应用时，需建立“问题-数据-模型-反馈”的闭环。一线人员提出实际困扰（如某工序等待时间过长），IT或运营团队配置数据采集点，系统生成初步分析，再由现场验证结论并反馈修正。LAIDFU的架构设计支持这种协作模式，允许不同角色在统一平台上参与模型的调优过程，避免技术团队闭门造模。
回归价值本质：降本不是压缩，增效不是加速
真正的降本，是减少浪费而非削减必要投入；真正的增效，是提升价值流动的顺畅度而非单纯加快节奏。AI的价值，在于帮助企业识别那些长期被忽略的低效节点，并提供可操作的改进路径。