企业在追求运营效率的过程中，常将“降低成本”作为重要目标。但传统降本手段多集中于压缩人力、削减预算或优化供应链环节，这些方式在短期内可见效，长期则可能影响服务质量或员工稳定性。人工智能的引入，为降本提供了另一条路径：不以“减少投入”为核心，而是通过提升资源使用效率、减少流程损耗和增强预测能力，实现系统性成本优化。
从局部优化到系统协同
许多企业在应用AI时，倾向于选择单一场景进行试点，如客服自动化或设备预测性维护。这类项目虽能带来一定收益，但若缺乏整体规划，容易形成“技术孤岛”，难以产生广泛影响。有效的AI降本实施，需从企业整体价值链出发，识别高成本、低效率的关键节点，并评估AI介入的可行性与回报周期。
例如，在生产计划环节，AI可通过分析历史订单、库存水平与供应商交付周期，生成更精准的排产方案，减少原材料积压与产线空转。在物流调度中，算法可优化运输路径与装载方案，降低燃油消耗与人工工时。这些优化并非孤立存在，而是通过数据联动，形成跨部门的协同效应。
精准识别可量化场景
AI降本的成功，往往取决于对应用场景的选择。优先考虑那些具备明确成本指标、数据可获取且流程标准化的领域，更容易验证效果。例如，采购环节中的供应商对账工作，传统依赖人工核对发票与合同，耗时且易出错。AI可通过自然语言处理与规则引擎，自动匹配单据信息，识别差异并提示处理，大幅缩短对账周期，减少人力投入。
另一个典型场景是能耗管理。制造企业在生产过程中消耗大量电力与水资源，AI模型可结合设备运行状态、环境参数与生产负荷，实时调整能源分配策略，避免过度消耗。这类应用的优势在于成本节约可直接量化，便于评估投资回报。
万达宝LAIDFU：构建安全可控的AI基础
在推进AI降本的过程中，数据安全与系统稳定性是企业关注的重点。万达宝LAIDFU（来福）平台提供灵活的部署模式，支持私有化部署，也兼容阿里云等线上环境。企业可根据自身IT架构与安全策略，选择最适合的部署方式。
私有化部署确保核心业务数据保留在企业内部网络，满足对数据主权的管理要求；而云端部署则便于快速上线与弹性扩展，适合多分支机构或远程协作场景。无论哪种模式，LAIDFU均采用严格的数据加密与访问控制机制，保障信息在传输与存储过程中的安全性。
数据来源的可靠性与治理
AI模型的效果高度依赖输入数据的质量。LAIDFU强调数据来源的可追溯性与一致性，支持对接ERP、MES、CRM等多种业务系统，确保用于分析与决策的数据真实、完整。平台内置数据清洗与标准化工具，帮助企业建立统一的数据视图，减少因数据错误导致的决策偏差。
此外，系统支持对不同业务单元的数据进行分类管理，便于在集团层面统筹成本优化策略，同时保留各业务线的灵活性。例如，总部可基于各分厂的能耗数据制定节能目标，而各厂可在本地模型中探索具体实施路径。
持续迭代的成本优化机制
AI降本不是一次性项目，而是一个持续演进的过程。LAIDFU平台支持模型的版本管理与效果追踪，企业可定期评估AI应用的实际成本节约情况，并根据业务变化进行调整。每一次模型更新都基于新的业务数据与反馈，确保优化策略始终贴合实际需求。