在当前经济环境下，企业既要应对成本压力，又要保持运营活力，单纯依赖人力扩张或资源投入的增长模式已难以为继。越来越多企业开始探索将降本措施与技术创新结合，寻找可持续的发展路径。在这个过程中，智能化工具的合理应用正成为关键支点。以万达宝LAIDFU（来福）为例，其通过灵活的技术架构，助力企业在控制支出的同时提升运作效率。
从“减员”到“增效”：降本思路的转变
传统降本往往聚焦于压缩人力、减少开支，但容易影响服务质量与团队稳定性。相比之下，通过技术手段优化流程、释放人力潜能，成为更可持续的方式。LAIDFU作为一款AI助理系统，不以替代岗位为目标，而是承担重复性高、耗时长的事务性工作，如会议记录整理、数据汇总、日程协调等，让员工更专注于核心业务。
一家中型服务公司引入LAIDFU后，将原本由行政人员手动完成的客户预约登记、工单生成等流程自动化，单日节省约3小时人工操作时间，相当于在不增加编制的情况下，提升了现有人员的工作容量。
支持多种向量模型：提升信息处理能力
企业在日常运营中积累大量非结构化数据，如合同文本、客户沟通记录、项目文档等。如何高效检索和利用这些信息，是提升决策效率的关键。LAIDFU支持多种向量模型，可根据企业数据特点选择最适合的嵌入方式，实现对文本内容的语义理解与智能匹配。
例如，当销售需要查找“去年与某类客户签订的长期合作协议”时，系统能理解“长期”“某类客户”等模糊表述，从数百份文件中快速定位相关文档，减少翻阅时间。不同向量模型的适配能力，也让系统在准确率和响应速度之间实现更好平衡。
兼容多种大语言模型：技术选择更自主
技术迭代迅速，单一模型难以满足所有场景需求。LAIDFU支持接入多种大语言模型，企业可根据实际需要，选择适合本地环境或业务特性的模型进行集成。无论是注重中文理解能力的国产模型，还是擅长逻辑推理的国际开源模型，均可灵活接入。
这种开放设计，使企业不必绑定特定技术路线，既能利用最新模型能力，也能在成本与性能之间做出权衡。例如，某制造企业选择轻量级本地模型处理日常问答，同时在数据分析任务中调用高性能云端模型，实现资源的最优配置