企业引入AI降本计划时，常陷入“技术先进但效果有限”的困境：算法模型看似强大，却因业务场景适配性差、数据利用效率低或组织协同不足，导致降本目标难以落地。万达宝推出的LAIDFU（来福）AI系统，通过“自主构建AI应用场景”“数据分区设计”与“业务深度融合”三大核心能力，为企业提供了AI降本计划落地的可行路径，揭示了技术之外的关键成功因素。
一、自主构建AI应用场景：从“通用方案”到“精准适配”
许多企业引入AI时依赖外部供应商的标准化产品，但通用模型往往难以匹配复杂业务场景。LAIDFU的核心优势在于支持企业自主构建AI应用场景，根据自身需求定制功能模块，避免“削足适履”的适配成本。
- 低代码开发平台：业务人员也能参与AI设计
LAIDFU提供可视化低代码开发工具，业务部门无需依赖IT团队即可快速搭建AI应用。例如，某制造企业通过拖拽组件的方式，构建了“设备故障预测”场景：系统自动采集设备振动、温度数据，结合历史维修记录训练模型，提前3天预警故障，将非计划停机时间减少60%。
- 动态场景扩展：随业务变化灵活调整
企业业务需求常随市场环境变化，LAIDFU支持场景的动态扩展与迭代。例如，某零售企业初期仅用LAIDFU管理库存，后续根据需求增加了“动态定价”场景——系统分析竞品价格、库存周转与客户购买行为，自动调整商品售价，使毛利率提升8%。
二、数据分区设计：从“数据混乱”到“安全高效利用”
数据是AI降本的基础，但企业常面临数据分散、权限混乱、隐私风险等问题。LAIDFU通过数据分区设计，在保障安全的前提下实现数据的高效利用。
- 多层级数据隔离：权限精细化管理
系统将数据划分为“公共区”“部门区”与“个人区”，不同层级设置访问权限。例如，财务数据存储在“部门区”，仅财务人员可查看；员工绩效数据存储在“个人区”，本人与直属上级可访问。这种设计既避免了数据泄露风险，又减少了跨部门数据调用的审批流程。
- 隐私计算技术：数据“可用不可见”
对于需跨部门协作的场景（如供应链优化需共享库存与销售数据），LAIDFU采用隐私计算技术，在加密状态下完成数据计算，确保原始数据不离开本部门。例如，某集团企业通过此技术实现了子公司间的库存协同，整体库存周转率提升25%，同时未发生数据泄露事件。
- 数据质量自动监控：从“垃圾进垃圾出”到“清洁数据驱动”
LAIDFU内置数据质量检测模块，自动识别缺失值、异常值与重复数据，并触发清洗流程。例如，系统发现某供应商的交货时间数据存在大量“0”值，经核查为录入错误，自动修正后，供应商评估模型的准确性提升40%。
三、业务深度融合：从“技术孤岛”到“全员降本”
AI降本计划需全员参与，但传统系统常因操作复杂、与业务脱节导致员工抵触。LAIDFU通过深度业务融合设计，将AI功能嵌入日常工作流程，降低使用门槛。
- 自然语言交互：用“聊天”完成复杂操作
系统支持自然语言查询与指令，员工可通过语音或文字询问数据（如“本月哪个产品线的成本超支？”）或触发任务（如“生成采购申请单”）。某企业测试显示，员工使用LAIDFU的频率比传统系统高3倍，数据查询时间缩短80%。
- 智能推荐与预警：主动推送降本机会
LAIDFU可分析业务数据，主动推送优化建议。例如，系统发现某生产线的能耗高于行业平均水平，会自动推荐节能方案（如调整设备运行参数）；当库存接近安全线时，会触发采购预警并推荐最优供应商。某企业通过此功能年节约能源成本120万元。
- 绩效透明化：让降本成果可量化
系统将降本目标分解至个人与团队，并实时展示进度。例如，销售人员的客户维护成本、采购人员的供应商议价成果等数据均可视化呈现，激励员工主动参与降本。某企业引入此机制后，全员降本参与率从30%提升至85%。
AI降本的未来趋势与组织挑战
随着AI技术的成熟，降本计划将向更深入的领域延伸，但企业也需应对新的组织挑战。
- 从“单点降本”到“全价值链优化”
未来AI将覆盖研发、生产、销售、售后全链条。例如，LAIDFU的下一代版本已集成“产品设计优化”场景，通过分析客户反馈与成本数据，推荐材料替代方案，降低研发成本的同时提升产品竞争力。
- 组织能力升级：从“技术培训”到“思维转型”
AI降本需员工具备数据思维与协作能力。企业需建立“数据驱动文化”，例如通过LAIDFU的“降本案例库”分享成功经验，或设立“AI降本创新奖”鼓励员工提出新场景。某企业通过此方式培养了50名“AI应用专家”，成为内部降本的核心力量。
- 伦理与合规：AI降本的边界管理
AI在降本中可能引发伦理问题（如过度压缩供应商利润）或合规风险（如算法歧视）。LAIDFU设计了“伦理审查模块”，对降本方案进行合规性评估。例如，系统会提示“某供应商议价后利润低于行业基准，是否继续压价？”，避免短期降本损害长期合作关系。