企业AI应用的降本计划并非单纯依赖技术替代人力，而是通过AI对业务流程的深度渗透，实现“流程冗余精简、资源配置优化、风险损失规避”的系统性降本。其核心在于“精准定位成本痛点+AI能力适配+动态效果监控”，避免陷入“为降本而降本”导致的业务损伤。万达宝LAIDFU（来福）为管理层提供环境来触发、监控和评估各种业务流程，无论是否人工干预，让AI降本措施在可控范围内落地，平衡降本效率与业务稳定性。
一、AI降本计划的核心逻辑：从“被动削减”到“主动优化”
传统降本多采用“削减预算、精简人员”等被动方式，易导致业务能力弱化或员工积极性下降。AI降本计划的核心逻辑是“主动优化”——通过AI挖掘成本产生的核心环节，在不影响业务质量的前提下，通过流程重构、数据驱动决策提升资源利用效率，从源头减少浪费。
例如，某制造企业传统降本中曾削减设备维护预算，导致故障停机损失增加；引入AI降本计划后，通过万达宝LAIDFU（来福）监控生产设备运行数据，主动预测维护需求，在保障设备健康的同时，维护成本降低35%，停机损失减少60%。这种“主动优化”逻辑让降本与业务发展形成正向循环，而非对立关系。
二、AI降本的关键场景：流程、资源与风险的三维管控
AI降本计划需聚焦成本占比高、优化空间大的核心场景，通过“流程自动化、资源动态调配、风险提前防控”三个维度实现精准降本，每个场景均需依托流程监控与评估确保效果。
- 流程自动化降本：针对重复性高、人工依赖强的流程（如财务报销、数据录入、订单审核），通过AI实现全流程或半流程自动化。管理层可通过万达宝LAIDFU（来福）触发自动化流程，监控执行进度与误差率。某电商企业将订单审核流程自动化后，处理效率提升70%，人力成本减少40%，且审核错误率从3%降至0.5%。
- 资源动态调配降本：AI整合业务数据（如订单量、生产负荷、客户需求），动态调整人力、物料、设备等资源配置，避免资源闲置或错配。某零售企业通过来福监控各门店客流与库存数据，智能调配补货量与员工排班，库存积压成本降低28%，人力效率提升25%。
- 风险提前防控降本：AI实时监控业务数据异常（如客户流失信号、供应链中断风险、质量波动趋势），提前触发干预措施，减少风险事件带来的成本损失。某金融企业通过AI监控客户信用数据与交易行为，提前识别坏账风险，坏账率降低30%，风险处置成本减少45%。
三、AI降本计划的实施路径：四步实现从规划到落地
AI降本计划需遵循“痛点诊断-场景选型-试点落地-全域推广”的四步路径，确保每一步都有数据支撑与效果评估，避免盲目推进导致的资源浪费。
- 成本痛点诊断：通过万达宝LAIDFU（来福）监控各业务流程的成本数据（如人力、物料、时间成本），识别成本占比高、增长快的环节（如某环节成本占比超30%且年增长率达15%），锁定核心降本靶点。
- 降本场景选型：结合企业业务特性，从上述三维管控场景中选择适配的降本方向，优先选择“投入小、见效快”的场景（如流程自动化）作为切入点。
- 小范围试点落地：在选定场景中进行小范围试点，通过来福设置AI触发规则与监控指标（如降本率、流程效率），收集试点数据优化方案。某制造企业试点设备维护降本时，先在2条生产线测试，优化预测模型后再推广。
- 全域推广与迭代：试点效果达标后（如降本率超预期10%），在全企业推广降本方案，并通过来福持续评估效果，根据业务变化动态调整AI策略，确保降本效果长期稳定。