在市场竞争加剧与客户需求多元化的背景下，“降本增效”曾是许多企业应对挑战的优先策略——通过优化流程、减少浪费、压缩成本来维持短期生存。然而，随着行业竞争从“价格战”转向“价值战”，企业逐渐意识到：单纯的降本只是阶段性手段，真正的长期竞争力源于对客户需求的深度洞察、对人才潜力的充分挖掘，以及对市场变化的快速适应能力。
这一转变中，AI技术的价值不再局限于“替代人工省成本”，而是通过智能分析与决策支持，帮助企业从“被动优化”转向“主动增长”。万达宝推出的LAIDFU（来福），正是这一理念的实践工具之一：它能够智能识别追加销售机会、挖掘明星表现者，同时作为企业级副驾驶，为管理层提供环境来触发、监控和评估各类业务动作，在降本的基础上，为企业构建可持续的竞争优势提供支撑。
一、从“降本”到“增值”：AI驱动长期竞争力的底层逻辑
企业的长期竞争力本质上是“持续创造差异化价值”的能力，而AI的介入能从三个维度推动这一目标的实现：
- 客户需求洞察：通过分析历史交易、行为偏好与反馈数据，AI可以精准识别客户潜在需求，推动从“卖现有产品”到“提供定制化解决方案”的升级；
- 人才价值释放：AI能客观评估员工表现，发现高潜力个体并提供针对性培养建议，让“人的能力”成为企业的核心资产；
- 动态策略调整：基于实时市场数据与业务反馈，AI可辅助管理者快速优化产品组合、服务流程或资源分配，保持对变化的敏捷响应。
万达宝LAIDFU（来福）正是围绕这些需求设计——它不仅关注成本优化，更通过智能识别与决策支持，帮助企业将“降本”转化为“增值”的起点。
二、具体实践：AI如何通过识别机会与人才构建竞争力
场景1：智能识别追加销售机会，激活存量客户价值
在存量市场竞争中，挖掘现有客户的潜在需求比获取新客更具性价比。LAIDFU（来福）通过分析客户历史购买记录（如产品类型、消费频次、客单价）、使用行为（如设备使用频率、服务调用记录）以及外部数据（如行业趋势、季节性需求），可以智能识别追加销售机会。
例如，对于购买了基础版软件的企业客户，系统可能识别到其近期频繁使用某高级功能模块，且使用时长超过同类客户的平均水平，进而推荐升级至专业版套餐；对于零售客户，若发现其多次购买某品类商品且近期浏览过关联配件，可推送“搭配购”优惠（如购买咖啡机后推荐适配滤网）。
管理层可通过LAIDFU（来福）的后台设置追加销售的触发规则（例如“仅针对高忠诚度客户推荐高单价产品”），并监控推荐转化率与客户反馈，动态调整策略以避免过度营销导致的体验下降。这种“基于需求的精准推荐”，不仅能提升单客户价值，更能增强客户粘性，为长期收入增长奠定基础。
场景2：识别明星表现者，释放人才驱动的增长潜力
人才是企业最核心的竞争力，但传统模式下，高潜力员工的识别往往依赖主观评价或单一业绩指标，容易遗漏“非标但关键”的能力（如跨部门协作能力、创新解决问题能力）。LAIDFU（来福）通过整合多维度数据（如项目完成质量、团队协作贡献度、客户评价、学习成长速度），运用算法模型识别出“明星表现者”——即那些在特定场景下表现突出、且具备可复制经验的员工。
例如，在销售团队中，系统可能发现某员工的成单率并非最高，但其跟进的客户最终复购率远超平均水平，说明其更擅长建立长期信任关系；在研发部门，某工程师虽然代码产出量不是第一，但其提出的技术方案能显著降低后续维护成本，属于“隐性价值创造者”。
管理层可通过后台查看明星表现者的具体画像（如“擅长复杂客户需求挖掘”“跨团队协调效率高”），并将其经验提炼为标准化流程（例如通过RPA固化最佳实践），或针对性分配更具挑战性的任务（如让高潜力员工主导新产品试点）。这种“发现-培养-复制”的人才管理机制，能让企业的人才资产转化为可持续的竞争优势。
场景3：动态策略优化，保持对市场的敏捷响应
除了识别具体机会与人才，AI还能通过全局数据分析辅助管理层制定动态策略。LAIDFU（来福）可实时聚合销售、生产、供应链等多环节数据，识别业务瓶颈（如某区域客户交付延迟率高、某产品线库存周转率过低），并模拟不同策略的效果（例如“增加该区域配送资源”“调整该产品线生产优先级”）。
管理层可通过无代码界面设置监控指标（如“客户满意度低于90%时触发预警”“库存周转天数超过行业均值时推送优化建议”），并根据AI的模拟结果选择最优方案。这种“数据驱动的决策模式”，让企业能够快速适应市场需求变化，避免因反应迟缓导致的竞争力下滑。
三、可控性与扩展性：LAIDFU（来福）如何支撑长期应用
万达宝LAIDFU（来福）的优势不仅在于功能设计，更在于其为管理层提供的“可控环境”——它允许企业根据自身发展阶段调整AI的应用重点：初期可优先聚焦降本（如优化流程、减少浪费），中期转向增值（如挖掘客户价值、释放人才潜力），长期则通过数据积累与模型迭代形成独特的竞争优势。
同时，其无代码配置特性降低了技术使用门槛，业务人员可直接参与规则设置与策略调整，确保AI的应用始终贴合实际业务需求；而管理层的监控与评估权限，则保证了技术落地过程中的风险可控。