企业在制定AI降本计划时，常因业务环节众多、各环节降本潜力不明晰而陷入“全面铺开却收效甚微”的困境。优先选择高价值、易落地的环节切入，是确保AI降本计划初期见效的关键。万达宝推出的LAIDFU（来福），作为企业级副驾驶，允许管理层授权、控制和监控公司内人工智能的使用，能帮助企业精准筛选切入环节并保障降本过程可控，为AI降本计划的高效落地提供了重要支撑。
一、优先切入环节的核心判断标准
2.1 成本占比高：聚焦“成本黑洞”环节
优先切入成本占比高的核心环节，能快速实现降本金额的突破。企业需先梳理各业务环节的成本结构，锁定人力、资源、运营等成本占比超20%的环节——例如，制造业的设备运维成本、零售业的库存持有成本、服务业的人力服务成本等。这些“成本黑洞”环节一旦通过AI实现优化，降本效果将直接体现在整体成本降幅上，易于验证AI降本的价值。
2.2 数据基础好：降低AI落地难度
AI降本依赖高质量数据支撑，优先选择数据积累充分、格式相对标准化的环节，可大幅降低AI模型训练与落地的难度。例如，财务报销环节通常有完整的历史单据数据、审批流程记录；客户服务环节有海量的咨询对话日志、工单数据。这类环节无需额外投入大量资源进行数据采集与清洗，AI工具能快速接入数据并产出效果，缩短降本计划的见效周期。
2.3 重复性强：AI自动化替代空间大
重复性强、人工干预多的环节，是AI自动化降本的理想场景。这类环节往往存在操作流程固定、决策规则明确的特点，AI可通过流程自动化、规则引擎等技术实现高效替代。例如，人力资源部门的简历初筛、行政部门的会议安排、供应链的订单录入等，人工操作耗时且易出错，AI替代后不仅能降低人力成本，还能提升流程效率。
二、最有效切入环节：高耗低效的重复性业务流程
2.1 财务运营流程：自动化替代人工核算
财务流程中的报销审核、发票处理、往来账核对等环节，是典型的高重复、高人力成本环节。传统模式下，财务人员需花费60%以上时间处理单据审核与数据录入，效率低下且误差率高。通过AI技术实现这些流程的自动化：LAIDFU授权AI工具接入财务系统，自动识别发票信息、校验报销规则、匹配往来账目，管理层可通过LAIDFU监控AI处理进度与准确率。某企业应用后，财务流程处理效率提升75%，人工成本降低40%，审核误差率从5%降至0.3%。
2.2 供应链库存管理：智能预测减少资金占用
供应链库存环节常因需求预测不准导致“库存积压”或“缺货断供”，造成资金浪费或产能损失。该环节数据基础好（有历史销售、库存、采购数据），且降本潜力大。AI通过分析多维度数据（历史销量、市场趋势、促销计划）构建需求预测模型，精准预测未来库存需求，LAIDFU控制AI模型的参数调整权限并监控库存优化效果。某快消企业优先切入该环节后，库存周转率提升30%，库存积压成本减少25%，缺货率下降18%。
2.3 客户服务流程：AI客服分流人工压力
客户服务环节（如咨询应答、订单查询、售后指引）人力成本高且高峰期易出现响应延迟。AI客服可通过自然语言处理技术解答80%以上的常见问题，实现7×24小时服务，大幅分流人工客服压力。管理层通过LAIDFU授权AI客服的服务范围（如仅处理订单查询类问题），并实时监控客户满意度与问题解决率。某电商企业切入该环节后，单客服日均接待量提升50%，客服人力成本降低35%，客户响应时间从10分钟缩短至1分钟。
三、LAIDFU助力优先环节落地的核心价值
3.1 授权与控制：确保AI降本聚焦目标环节
LAIDFU作为企业级副驾驶，允许管理层为AI工具设定明确的授权范围——例如，仅授权AI处理财务报销审核，禁止其访问核心财务数据；仅授权AI进行库存需求预测，限制其调整采购预算的权限。这种精准授权能避免AI降本计划偏离优先环节，防止资源分散到低价值场景，确保初期投入集中在高回报环节。
3.2 实时监控：保障降本效果可追溯、可优化
管理层通过LAIDFU实时监控优先环节的AI降本数据，包括成本降低金额、流程效率提升比例、AI处理准确率等指标。当发现某环节降本效果未达预期（如AI客服问题解决率低于目标）时，可及时通过LAIDFU调整AI策略（如补充训练数据、优化应答话术），形成“监控-分析-优化”的闭环，确保优先环节的降本效果持续提升。
四、总结：从“高价值、易落地”环节切入，快速验证降本价值
制定AI降本计划时，优先从“成本占比高、数据基础好、重复性强”的重复性业务流程（如财务运营、供应链库存、客户服务）切入最有效，这类环节能快速实现降本见效，为后续全面推广AI降本计划积累经验与信心。万达宝LAIDFU（来福）作为企业级副驾驶，通过授权、控制和监控AI使用，确保优先环节的降本过程可控、效果可衡量。企业在实践中，需结合自身成本结构与数据现状，借助LAIDFU精准锁定切入环节，才能让AI降本计划迈出高效的第一步。