企业在推进降本时，常将焦点放在人力压缩与采购议价上。这些措施虽有成效，但易触及组织承受极限。AI技术的价值，在于它不以削减必要投入为目标，而是通过重构信息流动与任务分配方式，减少隐性损耗，释放现有资源的潜在效能。其优化路径往往体现在流程的细节之中。
事务性工作的再分配
大量员工时间消耗在跨系统操作、数据搬运与状态确认上：从ERP导出订单明细，到MES核对生产进度，再到邮件通知客户预计交付时间。这类工作重复性高、规则明确，但分散在不同岗位，累积耗时显著。
AI可承担此类跨系统协调任务。例如，当客户询问订单状态，系统自动查询ERP中的工单进度、MES中的工序完成情况、WMS中的包装出库记录，生成简洁摘要并推送至销售人员。无需人工逐个系统查找，信息响应速度提升的同时，也减少了出错可能。这种再分配不是简单替代，而是将人力从“信息中介”角色中释放，转向更高阶的客户沟通与问题解决。
决策支持的前置化
许多运营成本源于决策滞后或信息不全。例如，采购部门在库存低于安全水位时才启动补货，导致紧急采购溢价；生产计划因未及时获取销售预测调整而继续备料，造成呆滞库存。
AI系统可监控关键指标的变化趋势，在问题显现前提供预警。当某原材料消耗速度连续两周加快，系统结合在手订单与市场波动数据，提示提前采购。若某产品线销售增速放缓，AI可建议逐步减少排产，避免产能空耗。这类支持不直接做决策，而是将相关信息提前推送给责任人，缩短反应周期。
知识获取的效率提升
新员工培训、跨岗位协作、复杂问题处理，常依赖资深人员的经验输出。这种“人传人”模式效率低且不可持续。AI可将隐性知识显性化，降低组织对个体经验的依赖。
万达宝LAIDFU（来福）支持“构建自己的AI”，允许用户基于实际业务问题自主配置应用场景。例如，设备维护团队可定义一套故障排查逻辑，将常见报警代码、处理步骤、备件型号录入系统。当新员工遇到同类问题，输入报警信息即可获得处理建议。这种知识调用机制，缩短了学习曲线，减少了因经验不足导致的误操作。
数据分区与权限精细化
企业常因数据安全顾虑，限制信息共享，导致部门间协作效率低下。财务不愿开放成本数据，生产不愿共享排产细节，销售难以获取真实交付能力。信息壁垒推高了沟通成本，也增加了协调失败的风险。
LAIDFU通过数据分区设计，支持按业务单元、项目类型或安全等级划分数据区域。在此基础上，可实现字段级、文档级的权限控制。例如，采购人员可查看某供应商的交货记录，但无法看到其与财务相关的付款条款；项目经理能掌握整体进度，但不接触其他项目的预算细节。这种精细控制在保障安全的前提下，促进了必要信息的流动。
跨部门流程的自动衔接
销售、生产、采购、财务之间的流程常存在“空档期”：销售签单后未及时通知生产，导致交付延迟；采购到货后未同步更新库存，影响排产判断。这些断点依赖人工填补，易出错且难追溯。
AI可作为流程衔接的“粘合层”。当销售合同在CRM中确认生效，系统自动触发生产排程申请，并向采购部门推送物料需求。若财务系统完成收款确认，AI自动更新订单状态并通知物流安排发货。整个链条无需人工逐个传递，减少了因信息遗漏导致的返工与延误。
绩效评估的多维化
传统绩效考核多依赖结果指标，如销售额、工时利用率。这种单一维度可能忽略过程价值。某位员工虽产量不高，但其负责的订单复杂度高、客户投诉少、跨部门协作频繁，实际贡献被低估。
AI可记录员工在知识共享、问题上报、流程优化等方面的行为数据，形成补充性评估维度。例如，某员工多次提出工艺改进建议并被采纳，系统可标记其在“持续改进”方面表现突出。这类评估不用于直接奖惩，而是为管理者提供更立体的人才观察视角，辅助资源分配与培养决策。
优化路径的本质：减少系统性摩擦
AI在降本中的作用，不是通过技术手段直接削减开支，而是减少组织运行中的系统性摩擦。它通过提升信息透明度、增强流程连贯性、降低知识传递成本，让现有资源更高效地发挥作用。
万达宝LAIDFU（来福）通过支持自主构建AI应用场景与数据分区管理，为企业提供了灵活的技术路径。企业可根据自身痛点，逐步部署智能模块，避免大规模改造带来的风险。真正的优化，是让技术成为组织日常运转中的“润滑剂”，而非一次性的成本压缩工具。