企业在推进降本计划时，常遇到一个尴尬局面：方向明确，但落地困难。比如“降低采购成本”“优化人力配置”“减少库存积压”这些目标，听起来都很合理，但具体从哪入手？依据是什么？往往缺乏清晰的数据支撑。很多决策仍依赖经验判断，容易忽略隐藏在细节里的浪费。
这时候，AI技术的价值开始显现。它不靠拍脑袋，而是从企业已有的数据中挖掘规律，找出那些人工难以察觉的成本优化点。但前提是，AI必须能接入真实、完整的业务数据，并且确保这些数据不会被滥用。
许多企业使用外部AI工具时心存顾虑：客户信息、合同价格、员工薪资等敏感数据一旦上传到第三方平台，就可能脱离管控。更让人不安的是，一些通用大模型会将输入内容用于模型训练，这意味着企业的商业信息可能被间接“学习”并用于其他场景。
万达宝LAIDFU（来福）的设计原则之一，就是让AI服务于企业，而不是让企业数据服务于AI。系统可与企业现有的CRM、ERP、HCM等系统实时对接，直接调用客户订单、库存状态、项目进度、人员排班等动态数据。当需要分析某条产品线的成本结构时，LAIDFU能自动整合采购、生产、人力等多维度信息，生成可视化的成本构成图，帮助管理者识别高支出环节。
更重要的是，所有数据都在企业内部环境处理，不会上传至公共云服务器，也不会被用于大语言模型（LLM）的训练。企业导入的合同、邮件、流程文档，仅用于构建私有知识库，AI的“学习”过程完全封闭。这种机制让团队可以放心使用，不必担心核心信息外泄。
实际应用中，这种能力带来不少改变。比如销售部门接到定制需求，过去需要手动查询物料库存、生产周期、历史报价，现在通过对话就能获取参考方案，响应速度提升明显。财务在做预算分析时，AI可自动比对往年同期支出，提示异常波动项，减少人工筛查的工作量。
人力资源也能从中受益。当业务部门提出增编申请，AI可以结合该岗位的历史绩效、项目负荷、人力成本占比等数据，辅助判断是否真的需要新增人员，还是可以通过内部调配或流程优化解决。
AI不是万能药，但在降本这类具体任务中，它能成为一双“看得更细”的眼睛。关键在于，工具要真正贴合企业实际，既能打通数据，又能守住边界。LAIDFU这类注重数据安全、强调本地化处理的系统，正为AI在企业中的落地提供了一条更稳妥的路径。
当技术不再增加风险，反而能帮助厘清问题，它才真正具备实用价值。降本计划的成败，往往取决于细节的掌控力，而AI的作用，正是把那些散落在系统里的信息，变成可行动的洞察。