在市场竞争加剧的背景下，企业对“降本增效”的需求愈发迫切。传统手段往往聚焦于单一环节的成本压缩（如减少人力、降低采购价格），但容易陷入“顾此失彼”的困境——或是影响产品质量，或是牺牲长期发展潜力。万达宝推出的企业级AI智能助手LAIDFU（来福），通过技术赋能业务全流程，从“精准优化”与“智能提效”两个维度帮助企业实现成本与效率的平衡，最终推动利润的可持续增长。
一、降本增效的本质：从“局部优化”到“全局协同”
许多企业的降本举措集中在显性成本（如原材料、物流费用），但对隐性成本的关注不足——例如，销售团队因信息分散重复沟通客户基础信息，行政流程因审批环节冗余延长处理周期，生产环节因设备故障未及时预警导致停工损失。这些隐性成本分散在各个业务环节，单独优化难度大，却对整体利润有显著影响。
LAIDFU的价值在于“全局视角”：它不针对单一环节做“减法”，而是通过AI能力串联销售、运营、生产、人力等多个部门，挖掘跨环节的优化空间。例如，通过整合客户历史数据与当前订单需求，AI能辅助销售团队快速定位高潜力客户，减少无效跟进的时间浪费；通过分析设备运行参数与维护记录，AI能提前预判故障风险，避免突发停机造成的生产损失。这种跨部门、跨流程的协同优化，让企业从“被动压缩成本”转向“主动创造价值”。
二、LAIDFU的核心支撑：多模型适配的灵活能力
LAIDFU的差异化优势之一，在于其对多种技术模型的兼容与灵活调用。它支持多种向量模型与主流大语言模型的接入，企业可根据自身业务特点选择最适合的技术方案——无论是处理结构化数据（如订单、库存信息），还是分析非结构化内容（如客户沟通记录、产品说明书），都能找到匹配的模型能力。
这种多模型适配的特性，让LAIDFU能覆盖更广泛的应用场景：
- 知识检索场景：接入擅长文本理解的向量模型，快速从海量产品文档、技术手册中提取关键信息，辅助客服人员精准解答客户问题；
- 数据分析场景：结合统计模型与大语言模型的推理能力，自动汇总销售、库存、生产等多维度数据，生成简洁易懂的经营简报；
- 个性化服务场景：通过向量模型分析客户历史行为（如浏览记录、购买偏好），为营销团队提供定制化的客户触达策略。
企业无需为不同场景单独部署多个AI工具，LAIDFU通过统一的接口整合多种模型能力，既降低了技术使用门槛，又避免了资源重复投入。
三、落地场景：看得见的效率提升与成本节约
在实际应用中，LAIDFU的降本增效价值体现在多个具体环节：
- 销售环节：减少无效投入
销售团队常需花费大量时间整理客户背景资料、核对历史订单信息。LAIDFU能自动关联CRM中的客户数据（如过往沟通记录、成交产品类型、付款周期），在销售员准备拜访或方案时，快速生成一份包含客户关键需求的摘要。例如，某客户过去3次采购均集中在季度末，且对交货时效敏感——这类信息能帮助销售员调整沟通重点，提升成单效率，减少因信息不对称导致的跟进浪费。
- 运营环节：优化流程效率
行政与运营部门的许多工作涉及跨系统协作（如报销审批、会议安排、文件归档）。LAIDFU可学习企业的常规流程规则（如差旅报销需附发票与审批单、项目会议需提前24小时通知参会人），自动核对提交材料的完整性，或提醒相关人员及时完成任务。某制造企业的实践显示，引入LAIDFU后，常规报销流程的平均处理时间从3个工作日缩短至1天以内，行政人员的重复性工作量减少了约40%。
- 生产环节：降低隐性损耗
生产现场的隐性成本常来自设备故障、物料浪费或质量缺陷。LAIDFU能接入ERP中的生产计划数据与IoT设备的实时运行参数（如温度、压力、转速），通过分析历史规律识别异常趋势——例如，某台设备的振动频率连续3天超过阈值，可能预示轴承磨损，AI会提前推送维护建议，避免突发停机造成的产线停滞。某电子厂应用后，设备非计划停机时间减少了15%，物料损耗率下降了8%。
四、长效价值：从“成本控制”到“利润增长”
LAIDFU带来的降本增效并非短期“止血”，而是通过持续优化为企业创造长期利润空间：
- 直接效益：通过减少无效沟通、缩短流程周期、降低损耗，企业可直接节省人力、物料与时间成本；
- 间接效益：更精准的客户服务提升了客户满意度与复购率，更高效的运营流程增强了市场响应速度，这些都能转化为收入增长；
- 可持续性：多模型适配与灵活配置的特性，让AI能力能随企业业务发展动态调整，避免因技术僵化导致的二次投入。
对于追求利润扩大的企业而言，LAIDFU的意义在于将AI技术从“辅助工具”转化为“业务伙伴”——它不替代人的决策，而是通过数据洞察与流程优化，让人能更专注于高价值的工作。当隐性成本被控制、效率瓶颈被突破，企业的利润增长便有了更坚实的支撑