在企业经营压力持续增大的背景下，通过AI技术实现降本增效已成为共识。行业调研数据显示，约43%的企业启动了AI降本项目，但其中仅28%的项目达成预期目标，主要原因集中在三个方面：数据分散导致模型训练成本过高（占比35%）、技术方案与业务场景脱节（占比29%）、员工对AI工具的接受度不足（占比22%）。这些问题反映出，有效的AI降本不能仅依赖技术投入，更需要从数据基础、场景选择到组织协同的全链路设计。
在众多解决方案中，万达宝推出的LAIDFU（来福）AI管理系统，以“轻量化部署+精准化赋能”为特点，逐渐成为企业制定AI降本计划的参考样本。该系统能够实时对接企业现有的CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源计划）、HCM（人力资源管理）系统，提取关键业务数据并转化为可用的分析素材，同时严格保障数据隐私——所有数据仅用于企业内部的效率优化，不会被用于大语言模型（LLM）的通用训练。这种“数据可用不可挪”的设计，既降低了企业的安全顾虑，也为AI降本计划的落地提供了可信基础。
一、AI降本的常见误区：从盲目投入到达成目标的路径偏差
当前企业在制定AI降本计划时，容易陷入两类典型误区：一类是过度追求技术先进性，例如投入大量资源训练通用大模型，却忽视了与自身业务流程的匹配度——某制造企业曾花费半年时间开发“全能型生产优化模型”，最终因需要频繁调整参数且操作复杂，仅被少数技术人员使用，未能覆盖一线班组；另一类是数据基础薄弱却急于求成，例如直接采购第三方AI工具但未打通内部系统，导致模型训练依赖人工录入数据，不仅效率低下，还因数据误差影响分析结果。
更深层的问题在于，许多企业未从成本结构出发明确优先级。例如，销售部门的降本重点可能是缩短客户跟进周期、降低无效拜访率，而生产部门则更关注减少原材料浪费、优化设备排产。若AI方案未能针对具体场景设计，即使技术本身具备潜力，也难以转化为实际的效益提升。
二、LAIDFU的实践逻辑：基于现有数据与场景的精准降本策略
万达宝LAIDFU（来福）的设计思路，正是围绕“数据整合-场景适配-效果验证”的闭环展开。该系统的核心优势在于其对企业现有系统的兼容性——无需推翻原有的CRM、ERP或HCM系统，即可通过标准化接口实时获取关键数据（如客户成交记录、库存周转率、员工绩效指标），并将这些数据转化为结构化的分析素材。更重要的是，LAIDFU严格遵循“数据不出域”原则，所有提取的信息仅用于生成企业内部的效率优化建议，不会被上传至外部服务器或用于大语言模型的通用训练，从根本上打消了企业对数据安全的顾虑。
在具体降本场景中，LAIDFU通过三类功能实现精准赋能：
一是销售环节的成本优化。 系统整合CRM中的客户画像、历史沟通记录与ERP中的订单数据，自动识别高价值客户与低效跟进动作。例如，当销售人员频繁联系某位长期无成交意向的客户时，LAIDFU会提示“该客户近6个月无采购记录且需求匹配度低于4%，建议调整跟进优先级”；同时，基于同类客户的成功成交路径，推荐更高效的沟通话术与产品组合方案。某贸易企业应用后，无效客户拜访次数减少27%，销售团队人均产出提升15%。
二是生产环节的资源节约。 通过对接ERP中的生产计划、库存数据与设备传感器信息，LAIDFU能实时分析原材料损耗点与设备闲置时段。例如，当某批原材料的实际使用率低于标准值时，系统会自动关联供应商报价与替代材料参数，生成“更换供应商”或“调整配比”的成本对比建议；针对设备空转问题，系统会根据订单排期预测未来1小时的生产需求，推荐最优的启停时间表。某电子制造企业使用后，原材料浪费率降低12%，设备能耗成本下降8%。
三是人力环节的效率提升。 LAIDFU分析HCM系统中的员工技能标签、考勤数据与任务完成率，帮助企业优化人员配置。例如，当某个项目组出现短期人手不足时，系统会筛选具备相关技能且当前工作饱和度较低的员工作为支援候选人；针对重复性高的行政工作（如报销审核、数据录入），系统可自动生成标准化操作指南，并通过RPA（机器人流程自动化）工具辅助执行。某服务型企业反馈，行政类事务处理时间缩短30%，员工加班率下降18%。
三、制定AI降本计划的可行步骤：从诊断到落地的全链路设计
结合LAIDFU的实践经验，企业制定有效的AI降本计划可参考以下步骤：
第一步：明确降本优先级。 通过财务数据分析（如各业务线的成本占比、同比变动趋势）与业务部门访谈，识别降本潜力最大的场景（例如销售环节的客户转化成本、生产环节的原料损耗率、人力环节的冗余支出）。
第二步：梳理数据基础。 盘点企业现有的CRM、ERP、HCM等系统，明确哪些数据可直接用于AI分析（如结构化的订单记录、绩效指标），哪些需要补充采集（如客户现场沟通的语音笔记、设备异常的文字描述）。
第三步：选择适配工具。 根据场景需求选择AI技术方案——对于标准化程度高的任务（如数据比对、报表生成），可采用轻量化的规则引擎；对于需要理解复杂上下文的场景（如客户需求分析、故障根因判断），可接入垂直领域的大语言模型，并确保数据使用范围受限。
第四步：小范围验证效果。 选取单个部门或业务线进行试点，通过对比AI工具使用前后的关键指标（如响应时长、成本占比、员工满意度），验证方案的实际价值，并根据反馈调整模型参数或功能设计。
第五步：全员推广与迭代。 将验证有效的方案推广至全企业，并建立持续优化机制——例如定期收集员工使用反馈、更新业务数据标签、优化AI模型的推荐逻辑，确保降本效果随着业务变化而动态提升。