在当前的市场环境下，企业寻求通过AI技术降低成本的需求日益迫切。然而，一个成功的AI降本计划并非简单的技术堆砌，而是需要一套清晰的实施框架来指导。这个框架应着眼于解决实际业务问题，而非追求概念的先进性。
首先，明确的成本识别与量化是基石。企业需要精准定位哪些业务流程或场景存在效率瓶颈和成本浪费，例如重复性人工操作、资源闲置或决策延迟等。只有将这些隐性成本显性化，才能为后续的AI应用设定可衡量的目标。
其次，数据基础的夯实至关重要。高质量的数据是AI模型有效运行的前提。这要求企业对现有数据进行梳理、清洗和整合，打破部门间的数据壁垒，确保AI能够获取到全面、准确的“燃料”。
再者，技术的选型与落地需务实。选择成熟且适合自身业务特点的AI技术和工具，避免过度复杂化。一个灵活的平台能够让企业更专注于解决业务问题本身。例如，万达宝LAIDFU(来福)这样的平台，其设计理念便在于赋予企业自主构建AI应用场景的能力。它支持用户通过无代码或低代码的方式，快速搭建和调整AI工作流程，并采用数据分区设计来保障不同业务单元数据的独立性与安全性。这种模式使得企业可以根据自身最迫切的需求，精准地投入资源，避免了不必要的功能冗余和前期高昂的技术探索成本。
最后，变革管理与持续优化是保障。AI解决方案的成功部署只是第一步，如何让员工接受并熟练使用新系统，以及根据实际运行效果不断迭代模型，同样决定了项目最终的成败。