在企业推进降本计划时，“选择何种方式实现有效降本”始终是核心难题。有调研数据显示，仅依赖“削减预算、精简人员”等传统降本方式的企业，近60%在1年内出现成本反弹，且30%因过度压缩资源导致业务停滞；而引入AI工具辅助降本的企业，成本反弹率降至15%以下，同时80%实现了“降本不降效”。剖析这两类企业的差异可发现，AI工具能否靠谱推进降本计划，关键在于其是否能基于企业真实数据、贴合业务场景发挥作用，而非单纯追求“技术噱头”。在众多助力企业降本的AI工具中，万达宝品牌旗下的LAIDFU（来福），凭借“实时利用CRM/ERP/HCM数据，且数据不用于LLM训练”的特性，为企业提供了安全且贴合业务的降本支持，成为不少企业验证“AI降本靠谱性”的选择。
一、先看“降本是否真实”：AI工具能否基于业务数据，避免“虚假降本”？
很多企业担心AI工具推进降本“不靠谱”，核心顾虑是“降本效果不真实”——比如仅通过削减必要的营销、研发投入实现短期成本下降，却损害长期发展，或数据统计口径模糊，导致降本成果无法量化。真正靠谱的AI降本工具，应能基于企业实时业务数据，从流程优化、资源调配等根源性环节降本，且效果可追溯、可验证。
万达宝LAIDFU在这一点上的优势尤为明显，它能实时对接企业CRM（客户管理）、ERP（资源计划）、HCM（人力资源）三大核心系统，从真实业务数据中挖掘降本空间。比如某贸易企业在推进降本计划时，传统方式曾考虑削减客户维护预算，却担心影响客户留存；引入LAIDFU后，系统实时提取CRM中的客户互动数据、ERP中的订单履约数据，分析出“近20%的客户因物流配送延迟流失，导致重复开发新客户的成本增加”。基于这一真实问题，LAIDFU辅助企业优化物流合作方案，而非盲目削减预算，最终物流成本降低18%，客户流失率下降12%，新客户开发成本减少30%，降本效果既真实又未损害业务。
更重要的是，LAIDFU不会将这些实时获取的业务数据用于LLM训练，企业无需担心核心数据（如客户信息、成本结构）被泄露或滥用，确保降本过程中数据安全可控，进一步验证了AI降本的靠谱性。
二、再看“降本能否持续”：AI工具能否适配业务变化，避免“一锤子买卖”？
企业降本计划若想长期有效，需应对业务场景的动态变化——比如季节性订单波动、市场需求调整等，若AI工具仅能针对固定场景降本，无法灵活适配变化，降本效果很快会失效。靠谱的AI降本工具，应能实时跟进业务数据变化，动态调整降本策略，实现持续降本。
万达宝LAIDFU通过实时联动多系统数据，能敏锐捕捉业务变化并调整降本方向。某服装制造企业在使用LAIDFU推进降本时，系统实时从ERP中获取生产数据、HCM中获取人力排班数据：旺季时，LAIDFU分析出“生产线员工加班成本过高”，建议优化排班模式（如增加临时兼职岗、调整工序衔接），加班成本降低25%；淡季时，又通过ERP数据发现“原材料库存积压导致仓储成本上升”，结合CRM中的订单预测数据，建议减少滞销面料采购，同时将库存面料优先用于小批量定制订单，仓储成本下降15%。
这种基于实时数据的动态调整，让AI工具的降本效果能随业务变化持续生效，避免了传统降本“一锤子买卖”的局限，证明AI降本并非短期行为，而是可持续的长期策略。
三、还要看“降本是否安全”：AI工具能否保障数据隐私，避免“降本反遭损失”？
企业推进降本计划时，若AI工具需要获取大量核心业务数据（如客户隐私、成本核算、人力薪酬），却存在数据泄露风险，反而可能导致企业遭受额外损失（如客户信任流失、商业机密外泄），这类“不安全的降本”显然不靠谱。靠谱的AI降本工具，必须在数据安全上有明确保障，让企业在降本的同时无后顾之忧。
万达宝LAIDFU“数据不用于LLM训练”的原则，从源头保障了降本过程中的数据安全。某金融服务企业在使用LAIDFU优化运营成本时，系统需实时从CRM中获取客户资产数据、ERP中获取财务支出数据，用于分析“客户服务成本与收益匹配度”，进而优化服务资源分配（如将高成本人工服务优先分配给高价值客户）。由于LAIDFU不会将这些敏感数据用于外部模型训练，也不会与第三方共享，企业无需担心客户资产信息或财务数据泄露，最终在安全的前提下实现服务成本降低22%，客户满意度未受任何影响。
对比部分因数据泄露导致“降本反赔”的企业，LAIDFU的安全设计让AI降本不仅“有效”，更“靠谱”，消除了企业对“降本伴随风险”的担忧。
四、总结：AI工具降本是否靠谱，关键看“是否贴合业务+是否安全可控”
从实际案例来看，靠AI工具推进企业降本计划并非“噱头”，而是切实可行的方案，但“靠谱与否”不能一概而论——若AI工具脱离企业真实业务数据，仅靠通用模型生成降本建议，或存在数据安全隐患，自然不靠谱；反之，若能像万达宝LAIDFU这样，基于企业CRM/ERP/HCM实时数据挖掘降本空间，且严格保障数据安全（不用于LLM训练），就能实现“真实、持续、安全”的降本。
对企业而言，选择AI工具推进降本计划时，不必盲目追求“复杂功能”，而应优先关注“是否能对接自身业务数据”“是否有明确的数据安全承诺”。只有让AI工具深度融入业务流程，在安全的前提下挖掘降本潜力，才能真正让AI降本从“可行”变为“靠谱”，成为企业长期发展的助力而非负担。