在企业日益重视精细化运营的今天，成本控制已从粗放式的“砍预算”转向基于数据的动态管理。然而，许多组织虽已部署CRM、ERP、HCM等核心系统，积累了大量业务数据，却因信息分散、调用复杂或响应滞后，难以将这些数据及时转化为成本优化的实际行动。结果往往是：该省的没省下，该控的没控住，隐性浪费持续存在。
AI工具的出现，为打通“数据—决策—执行”链条提供了新可能。通过自然语言交互与智能分析，AI能够将分散在各系统中的成本相关数据快速整合，并以直观方式呈现给管理者和一线员工，推动更及时、更精准的成本干预。万达宝推出的智能助手LAIDFU（来福）正是围绕这一目标构建：它能实时调用企业现有的CRM、ERP、HCM等系统数据，在用户提问时即时生成结构化回应；同时明确保障，所有交互内容仅用于本次服务，不会被用于大语言模型（LLM）的训练，也不会被存储或共享给第三方。这种对数据用途的清晰边界，让企业在享受AI提效的同时，无需担忧敏感信息外泄。
应用价值剖析
- 采购环节：避免重复下单与价格偏离
采购是成本控制的关键入口。LAIDFU可实时连接ERP中的库存、采购订单与供应商报价数据，辅助员工做出更经济的决策。
例如，当采购人员输入：“是否需要为项目X采购500个B零件？”
LAIDFU会自动检查：当前库存余量、在途订单、历史采购价趋势，并提示：“仓库已有480个，预计下周到货200个，建议暂缓下单”或“近期该零件市场价格下降12%，可考虑重新议价。”
这类即时提醒，有效减少冗余采购和价格损失。
- 人力配置：识别低效投入，优化团队结构
人力成本占企业总支出比重高，但往往缺乏动态评估机制。通过对接HCM系统，LAIDFU可帮助管理者快速了解团队效能分布。
例如，查询“上季度各区域客服人均处理工单数”，系统自动关联工单系统与人力数据，发现某区域人均负荷仅为平均水平的60%。进一步分析可提示：“是否存在编制冗余或任务分配不均？”
此类洞察支持更合理的排班、外包或编制调整，避免人力闲置带来的隐性成本。
- 客户管理：聚焦高价值客户，减少无效投入
CRM中沉淀了大量客户互动与交易数据，但若不加以分析，容易导致资源平均分配。LAIDFU可结合客户历史贡献、响应频率与服务成本，识别高潜力或高成本客户。
例如，系统可主动提醒：“客户A近半年无新订单，但服务请求频次上升30%，建议评估是否调整服务等级”；或“客户B复购率高且投诉少，可优先分配专属资源。”
这种差异化策略，有助于将有限的服务成本投向真正带来回报的方向。
- 数据安全：成本控制的前提是信任
所有上述应用都依赖于对真实业务数据的访问。如果员工担心提问内容被用于模型训练或泄露给外部，就会回避使用，导致AI形同虚设。
LAIDFU通过技术设计明确划清边界：企业数据仅用于当前会话的服务生成，不进入任何训练流程，也不跨租户共享。这种“用而不存、用而不训”的机制，建立起组织内部对AI工具的基本信任，为成本控制场景的深度应用奠定基础。