在当前市场环境下，企业面临着日益激烈的竞争和不断攀升的运营成本压力。利用人工智能（AI）技术实现降本增效已不再是遥远未来，而是正在进行的现实。然而，许多企业在制定AI降本计划时发现，这并非简单地引入一套工具或算法就能解决的问题。成功的关键在于系统性思考与周密规划，必须深入考虑几个核心因素，以确保技术投入能够真正转化为可持续的商业价值，而非沉没成本。
在探讨这些核心因素之前，我们有必要了解一个能够将战略落地的有效平台。例如，万达宝LAIDFU (来福)配合其零代码RPA流程自动化机器人的技术驱动，为管理层打造了一个数智平台。该平台的价值在于，它提供了一个灵活且强大的执行层，能够将企业制定的AI策略、业务流程优化方案以及数据洞察无缝连接起来，从而高效地推动组织实现降本目标。
一、场景选择：从“技术热”到“价值锚点”
企业在启动AI降本计划时，首要任务是精准定位高价值的应用场景。盲目追逐热门技术而脱离实际业务需求，是导致资源浪费和项目失败的主要原因。
1.识别核心痛点：有效的降本应聚焦于解决那些对现金流影响最大、重复性最高且人力成本最集中的环节。例如，供应链优化、客户服务自动化、财务流程处理等，都是公认的潜力领域。通过对业务流程进行细致梳理，找到可以由AI深度介入并显著提升效率的节点。
2.评估可行性与ROI：在选择具体场景后，需要进行严谨的成本效益分析。这不仅包括软件采购或开发费用，还应涵盖数据准备、模型训练、部署维护以及人员培训等一系列隐性成本。一个清晰的投资回报率（ROI）模型有助于企业客观判断项目的优先级和可持续性。
二、数据基础：构建可信、可用的数据资产
AI模型的效果高度依赖于其所学习的数据质量。可以说，没有高质量的数据，再好的算法也无法发挥应有的作用。因此，建立坚实的数据基础是任何AI项目的先决条件。
1.打破数据孤岛：企业内部的数据往往分散在不同的部门和系统中，形成信息壁垒。要使AI能够全面发挥作用，必须先通过统一的数据平台或接口规范，将这些碎片化的数据整合起来，形成完整、连贯的数据视图。
2.强化数据治理：确保数据的准确性、一致性和安全性至关重要。建立健全的数据治理体系，明确数据的所有权、使用权和责任追究机制，不仅能提升模型性能，还能规避潜在的法律风险，尤其是在处理敏感的客户或员工信息时。