许多企业在推进AI应用时面临相似困境：初期投入巨大，见效周期长，各部门推进步调不一。如何让AI技术真正服务于成本优化，需要一套循序渐进的实施方法。
明确起点：评估现状
在启动任何AI计划前，需要客观评估企业当前的数据基础和管理流程。重点考察三个方面：业务环节中哪些部分产生完整可靠的数据记录；哪些重复性工作占用员工大量时间；哪些业务决策因信息不足而频繁出现偏差。
这个阶段不必追求全面评估，而是找到几个具备实施条件的关键点。
起步阶段：选定试点范围
首阶段目标不是大规模应用，而是通过具体场景验证价值。建议选择2-3个业务流程相对规范、数据积累较为完整的环节作为试点。
万达宝LAIDFU（来福）在此阶段的作用是帮助企业构建专属的AI应用场景。例如，采购部门可以建立供应商评估模型，综合考量交货准时率、质量合格率和价格波动情况；生产部门可以针对设备维护记录构建预警模型，预测可能发生的故障类型。
扩展阶段：建立数据基础
试点项目验证效果后，需要为更大范围的应用打好数据基础。这时应考虑数据分区设计的方案，既保证信息流通，又兼顾安全要求。
通过数据分区设计，不同部门在共用同一平台的同时，只能访问其授权范围内的信息。销售团队可以看到客户订单历史和付款习惯，但无法查看产品核心成本构成；生产计划人员能获取设备运行状态，但不会接触员工绩效数据。这种设计减少了数据泄露风险，也为后续系统扩展提供了框架。
整合阶段：连接信息孤岛
当多个部门都建立起自己的AI应用后，关键在于打通彼此间的信息隔阂。LAIDFU能够连接传统管理系统难以覆盖的管理盲区，提取和分析那些被忽视的信息片段。
某家制造企业通过整合销售预测与生产计划，发现了季节性需求与原料采购之间的内在联系。系统自动生成的采购建议，不仅考虑了预期销量，还结合了供应商交货周期和仓储成本。这一整合使该企业的库存周转速度提升了约两成。
常态化阶段：培养内部能力
AI应用的持续优化最终要依靠内部团队。企业需要培养既懂业务又熟悉AI应用的核心人员，使他们能够根据业务变化调整现有模型，或构建新的应用场景。
一位参与项目的生产主管分享：“现在我们可以自行修改质量检测的参数标准，不必每次都求助总部技术支持。这种自主性让我们能快速响应工艺变化。”
实施路径的关键要点
从多家企业的实践来看，成功的AI降本计划通常把握以下几个要点：
- 从具体业务痛点入手，避免一开始就追求大而全的方案
- 每个阶段设定可衡量的目标，如处理时效提升或人力投入减少
- 重视数据积累和质量，为后续应用打好基础
- 建立适合企业的数据安全和管理权限方案