在市场竞争加剧与成本压力增大的背景下，越来越多企业将AI技术视为优化运营效率、降低综合成本的关键工具。但AI降本并非简单部署工具，而是需要精准定位运营链条中的高潜力环节，通过技术适配实现“精准减负”。万达宝推出的企业级人工智能解决方案——LAIDFU（来福），以“不使用客户数据进行训练、不转售数据”的隐私保护机制为核心，在保障数据安全的前提下，为企业提供了可落地的AI降本实践参考。
一、生产制造环节：从“经验驱动”到“数据驱动”的效率跃迁
生产制造是企业成本构成的核心领域，涉及原料损耗、设备维护、人工操作等多维度成本。传统模式下，依赖人工经验调整参数易导致资源浪费，而AI的介入可通过实时数据分析实现精准控制。
例如，通过AI算法对生产线传感器数据进行动态监测，能够提前识别设备异常振动或温度波动，预测性维护可降低突发故障导致的停机损失；在工艺参数优化场景中，AI模型基于历史生产数据（如温度、压力、速度组合）与质量结果的关联分析，自动推荐最优参数组合，减少试产废品率。万达宝LAIDFU在此类场景中，支持与企业现有MES（制造执行系统）无缝对接，其本地化部署模式确保生产数据不出企业内网，避免敏感工艺信息外泄风险。
二、供应链管理环节：从“被动响应”到“主动协同”的成本优化
供应链涵盖采购、库存、物流等多个节点，任一环节的低效都会推高整体成本。AI的应用重点在于打破信息孤岛，通过需求预测与资源调度优化，减少冗余库存与运输浪费。
在需求预测方面，AI模型整合历史销售数据、市场趋势、季节性因素及外部环境变量（如天气、政策），生成更精准的销量预判，帮助企业动态调整采购计划，避免原材料积压或短缺；在库存管理中，基于实时销售数据与补货周期的智能算法，可自动计算安全库存阈值，降低仓储成本；物流路径规划场景中，AI结合实时交通、订单优先级等信息，动态优化配送路线，减少燃油与人力消耗。万达宝LAIDFU的供应链模块支持多源数据融合（如ERP、WMS系统），且数据处理全程在企业授权范围内完成，确保供应商信息、客户订单等敏感数据的安全可控。
三、客户服务环节：从“人力密集”到“智能辅助”的体验升级
客户服务是企业直接触达用户的窗口，但传统人工客服模式面临人力成本高、响应效率低等问题。AI技术的融入，可通过自动化工具分担基础服务压力，释放人力专注高价值需求。
智能客服系统是典型应用——基于自然语言处理（NLP）的对话引擎，能够快速识别用户咨询意图，自动解答常见问题（如产品参数、售后流程），仅在复杂问题时转接人工；在客户需求分析场景中，AI对历史服务记录、反馈意见进行文本挖掘，提取高频痛点与改进建议，辅助企业优化产品设计或服务流程。万达宝LAIDFU的客户服务解决方案特别注重隐私保护，用户对话数据仅用于当前服务交互，未经企业许可不会用于模型训练或其他商业用途，符合数据合规要求。
四、行政管理环节：从“流程繁琐”到“智能提效”的隐性降本
行政办公虽不直接创造营收，但流程冗余、信息传递低效等问题会间接增加企业运营负担。AI在此环节的应用，聚焦于文档处理、会议管理、流程审批等标准化事务的自动化。
例如，智能文档处理工具可自动识别合同、报表中的关键字段（如金额、日期、条款），完成信息提取与分类归档，减少人工录入错误；会议管理场景中，AI通过语音转写与要点提炼，自动生成会议纪要并同步相关责任人，提升决策执行效率；流程审批环节，基于规则引擎的智能系统可自动判断申请合规性（如差旅报销标准、采购权限），加速常规流程流转。万达宝LAIDFU的行政模块支持与企业OA、HR系统集成，所有文档与流程数据均存储于企业指定的安全环境，避免第三方平台的数据泄露风险。