近年来，不少企业将AI视为降本增效的“利器”，投入资源部署智能工具，却常常发现预期中的效率提升迟迟未至。深入复盘后不难发现，问题往往不在AI本身的技术能力，而在于AI与实际业务流程之间存在“错位”——系统很先进，但用不上；功能很强大，但没人用。真正有效的AI降本，关键不在于模型有多复杂，而在于能否无缝嵌入现有工作流，并随业务变化灵活调整。
在这方面，万达宝推出的智能助手LAIDFU（来福）采取了一种务实策略：它并不预设固定的使用方式，而是通过支持多种向量模型与多种大语言模型（LLM）的接入，让企业可以根据自身数据结构、语义理解需求和安全策略，灵活选择最适合的技术组合。这种开放架构，为AI与业务流程的对齐提供了技术基础，也为后续的持续优化留出了空间。
一、AI落地失效的根源：流程与工具脱节
许多AI降本项目失败，并非因为算法不准或响应慢，而是因为设计时忽略了真实的工作场景。例如：
- 财务团队习惯在Excel中处理报销单，却被要求切换到全新界面操作；
- 销售人员希望快速查询客户历史订单，但AI系统无法对接其常用的沟通平台；
- 审批流程涉及多个系统跳转，AI仅能覆盖其中一环，反而增加操作步骤。
这些“流程断点”导致员工抵触使用，AI沦为摆设。真正的提效，必须从“人怎么工作”出发，而非“技术能做什么”倒推。
二、灵活架构：让AI适配流程，而非反之
LAIDFU的设计思路正是围绕“适配”展开。通过支持多种向量模型（用于精准检索企业知识库、历史工单、产品文档等），以及可接入不同大语言模型（包括本地部署或私有化模型），企业能够根据具体场景选择最优组合。
例如：
- 在客户服务场景，可选用擅长对话理解的LLM，配合高精度向量检索，快速定位解决方案；
- 在内部知识管理中，可切换至更注重事实准确性的模型，避免“幻觉”干扰；
- 对于涉密部门，则可完全使用私有模型，确保数据不出内网。
这种灵活性，使得LAIDFU能够“嵌入”而非“打断”现有流程，降低使用门槛，提高采纳率。
三、流程对齐的关键：从“试点场景”开始迭代
与其追求全面铺开，不如聚焦一个高频、痛点明确的小场景，验证AI与流程的匹配度。例如，先在采购申请环节引入LAIDFU自动填充表单、推荐供应商，跑通后再扩展至合同审核或付款跟踪。
LAIDFU支持快速配置与模型切换，便于企业在试错中不断调整交互逻辑、数据源和响应规则。这种“小步快跑”的方式，比一次性大投入更有可能实现可持续的降本效果。
四、延伸思考：降本的本质是减少“无效劳动”
AI降本的真正目标，不是简单地替代人力，而是消除重复录入、信息查找、跨系统切换等“隐形成本”。而要实现这一点，AI必须理解业务上下文，融入操作习惯，并在关键时刻提供恰到好处的支持。
这恰恰需要像LAIDFU这样具备开放架构与流程适配能力的工具——它不强求企业改变工作方式，而是通过技术柔性去贴近现实，让AI真正成为“用得上、愿意用、离不开”的日常助手。