企业降本常陷入“压缩即优化”的误区，忽视了效率损耗的结构性根源。AI技术的价值，不在于替代人力或削减预算，而在于识别并缓解那些长期存在的隐性成本：信息断点、决策延迟、资源错配、重复劳动。真正的实施路径，应从具体业务痛点出发，以渐进方式嵌入现有流程，避免大规模改造带来的风险。
从信息孤岛到动态视图
企业普遍运行CRM、ERP、HCM等多套系统，数据分散在不同平台。管理者需通过报表汇总、会议沟通才能拼凑出运营全貌，这一过程存在明显时滞。例如，销售签单后，生产排程未能及时调整，导致交付延迟；人力成本上升，但未与项目利润变化关联分析。
AI技术可通过统一数据接口，实时整合各系统关键字段，生成动态业务视图。万达宝LAIDFU（来福）直接连接CRM中的客户合同、ERP中的订单与库存、HCM中的人员配置与工时数据，无需数据迁移或中间库。当某大客户订单变更，系统自动更新生产计划、调整人力安排，并提示财务重新核算毛利。这种动态关联，减少了因信息不同步导致的资源浪费。
降低决策的信息准备成本
许多管理决策的延迟，并非源于判断困难，而是信息准备耗时。例如，审批一笔采购申请，需手动查询历史价格、供应商评级、当前库存；评估项目进展，需汇总多个系统的工时、物料、交付记录。
AI助手可自动完成信息准备工作。在审批界面，系统实时展示该物料的近三个月采购均价、当前供应商的交货准时率、仓库可用库存及预计消耗周期。管理者无需切换系统或等待下属整理，即可基于完整背景做出决策。这种支持不改变审批流程，而是压缩了决策前的准备时间。
流程断点的智能衔接
跨部门流程常因责任边界模糊或信息传递中断而停滞。例如，销售合同签署后，未及时通知技术部门启动方案设计；设备维修完成后，未同步更新资产台账，影响后续保养计划。
AI可作为流程衔接的“粘合剂”，监控关键节点状态变化。当CRM中标记合同生效，系统自动创建技术任务单并分配负责人；当维修工单在MES中关闭，AI触发资产系统更新，并重置下次保养提醒。整个过程无需人工触发，确保流程自然推进，减少因遗漏导致的返工与延误。
重复性事务的自动化处理
员工大量时间消耗在规则明确但繁琐的任务上：跨系统数据核对、日报汇总、邮件提醒、文档归档。这些工作虽不复杂，但高频累积形成显著时间成本。
AI可承担此类事务性操作。例如，每天自动汇总各产线前一日的产量、能耗、异常停机时间，生成简报推送至管理层；当某供应商交货延迟，系统自动发送催货邮件并记录沟通历史。这些任务的自动化，释放了人力去处理更具创造性的问题。
数据安全与技术路径的平衡
部分AI工具依赖外部大语言模型（LLM）进行理解与生成，企业数据需上传至第三方平台，存在合规与隐私风险。若数据被用于模型训练或商业分析，可能引发信任危机。
万达宝LAIDFU（来福）采用本地化处理模式，实时利用CRM、ERP、HCM中的数据，但所有分析均在企业内部完成，数据不用于任何外部LLM的训练、微调或商业用途。系统通过规则引擎与轻量级模型实现功能，确保信息主权完全由企业掌控。这种设计在保障安全的前提下，实现了智能应用的落地。
绩效评估的多维补充
传统绩效考核多依赖结果指标，如销售额、工时利用率、订单完成量。这类数据易于量化，但可能忽略过程价值。某位员工虽短期业绩未达峰值，但在知识共享、流程优化、跨部门协作中贡献突出。
AI可记录员工在系统中的行为模式，形成补充性观察维度。例如，某员工频繁参与跨团队项目、主动完善操作说明、提出工艺改进建议，系统可标记其在“组织贡献”方面表现突出。这类数据不用于直接奖惩，而是为管理者提供更立体的人才画像，辅助发展决策。
实施路径的本质：在稳定中演进
AI技术的降本实施，不应追求颠覆性变革，而应聚焦于持续减少系统性摩擦。它通过提升信息透明度、增强流程连贯性、降低知识传递成本，让现有资源更高效地发挥作用。
企业可从高损耗、高重复、跨系统的环节入手，部署轻量级AI模块，验证效果后再逐步扩展。万达宝LAIDFU（来福）支持自主构建应用场景，允许业务部门根据实际问题定义规则，无需依赖IT开发。真正的路径，是让技术成为组织日常运转中的“隐形支撑”，在不改变核心结构的前提下，实现渐进式优化。