在企业运营中，资源利用效率的高低直接影响成本控制和盈利能力。AI技术的应用为优化资源配置、降低运营成本提供了新的可能，但盲目推行AI降本计划往往难以达到预期效果。科学制定AI降本计划，需要结合企业实际业务场景，从资源分析、目标设定到方案落地进行系统性规划，才能真正提升资源利用效率，实现降本增效的目标。
全面梳理资源现状，锁定优化空间
制定AI降本计划的第一步，是全面梳理企业的资源现状，包括人力、物力、财力、时间等各类资源的分布、使用情况和存在的浪费问题。通过数据采集和分析，识别资源利用效率低下的环节，为后续的AI应用找准方向。
例如，某制造企业通过资源盘点发现，车间设备的闲置率高达20%，部分生产线因调度不合理导致人力浪费；某电商企业则发现，客服团队在重复解答同类问题上消耗了大量时间，人力成本居高不下。针对这些问题，企业可以明确AI降本计划的重点：前者可通过AI优化生产调度，后者可引入AI客服系统。全面的资源梳理让AI降本计划更具针对性，避免资源投入的盲目性。
设定合理降本目标，量化资源利用指标
资源利用的优化需要具体、可量化的目标来指引。企业应根据资源现状和业务需求，设定合理的降本目标和资源利用指标，如“通过AI调度系统将设备利用率提升15%”“借助AI工具将客服人力成本降低20%”等。目标的设定需兼顾可行性和挑战性，既不能因目标过低而失去意义，也不能因目标过高而难以实现。
同时，要建立对应的资源利用评估体系，如设备利用率、人力产出比、资金周转率等指标，定期监测AI降本计划的实施效果。某物流企业设定“通过AI路径优化将运输车辆空载率降低25%”的目标后，每月跟踪空载率变化，及时调整AI模型参数，最终实现了目标，运输成本降低了18%。
选择适配的AI技术方案，精准赋能资源优化
不同的资源优化场景需要不同的AI技术方案支持。企业应根据降本目标和资源特点，选择适配的AI技术，如机器学习用于需求预测、自然语言处理用于智能客服、计算机视觉用于质量检测等，确保AI技术能精准赋能资源优化。
在库存管理中，企业可采用AI需求预测模型，分析历史销售数据和市场趋势，优化库存水平，减少资金占用和仓储成本；在人力资源管理中，AI考勤和排班系统能根据业务量波动自动调整员工排班，提升人力利用效率。某零售企业引入AI库存管理系统后，库存周转率提升了30%，滞销商品库存减少了40%，资源利用效率显著提升。
分阶段实施计划，逐步提升资源利用效率
AI降本计划的实施是一个循序渐进的过程，企业应分阶段推进，避免一次性全面铺开带来的风险。第一阶段可选择资源浪费问题突出、AI应用成熟的场景进行试点，如客服、库存等环节，验证AI技术的实际效果；第二阶段根据试点经验优化方案，逐步推广至其他场景；第三阶段则进行全面落地和持续优化。
某金融企业分三阶段实施AI降本计划：先在客服和风控环节试点，验证效果后推广至信贷审批和理财产品推荐，最终实现全业务流程的AI赋能。分阶段实施让企业能够及时发现并解决问题，不断完善资源利用方案，确保AI降本计划的稳步推进。
建立持续优化机制，动态调整资源配置
市场环境和业务需求的变化会影响资源利用的效率，AI降本计划需要建立持续优化机制，根据实际情况动态调整资源配置。企业应定期评估AI技术的应用效果，分析资源利用指标的变化，结合业务调整及时优化AI模型和实施方案。
例如，当市场需求出现季节性波动时，AI需求预测模型应及时纳入最新数据进行调整，确保库存水平与实际需求匹配；当新的业务流程上线时，AI调度系统需同步更新参数，适应资源配置的新需求。某快消企业通过持续优化AI供应链管理系统，根据不同季度的销售特点调整资源分配，全年供应链成本降低了22%，资源利用效率保持在较高水平。
万达宝LAIDFU(来福)：保障资源优化的安全可靠工具
万达宝LAIDFU(来福)作为支持AI降本计划的智能工具，在提升资源利用效率方面具有独特优势。它的数据来源安全，能确保企业在利用数据训练AI模型、优化资源配置时，核心数据不被泄露，保护企业的商业机密。
同时，万达宝来福支持私有化部署，也支持阿里云等线上部署，企业可根据自身的资源状况和安全需求选择合适的部署方式。对于数据安全要求高、资源充足的大型企业，私有化部署能更好地掌控数据和系统；对于资源有限的中小企业，线上部署则能降低硬件投入和维护成本。这种灵活的部署方式让不同规模的企业都能借助万达宝来福推进AI降本计划，优化资源利用。
科学制定AI降本计划，需要从资源梳理、目标设定、技术选择、分阶段实施到持续优化进行系统性规划，才能有效提升资源利用效率。万达宝LAIDFU(来福)凭借数据来源安全和灵活的部署方式，为企业AI降本计划的实施提供了安全可靠的支持，助力企业实现资源的优化配置和成本的有效控制。