引入AI系统优化运营成本后，许多企业面临一个实际问题：如何客观评估这些措施是否真正产生了预期效果？单纯的技术投入数字无法说明问题，只有将运营数据进行实施前后的系统对比，才能得出可信结论。
效果验证的常见困惑
企业在验证AI降本效果时经常遇到：
- 多个优化措施同步推进，难以区分各自贡献
- 短期数据改善明显，但长期趋势缺乏跟踪
- 不同部门记录数据的标准不一致，对比基础薄弱
- 外部市场因素干扰，难以剥离环境变化影响
这些因素使得效果评估变得复杂，需要更科学的分析方法。
灵活的技术基础支撑
万达宝LAIDFU（来福）在效果验证环节提供了技术支撑。系统支持多种向量模型，能够从不同维度理解和分析业务数据；同时支持接入多种大语言模型，使企业可以根据自身需求选择最适合的分析工具。
这种灵活性让企业能够建立符合自身特点的验证体系，而不是被迫接受标准化的评估模板。
数据对比的三个层面
有效的效果验证应当覆盖三个层面的数据变化：
效率指标变化
重点观察时间相关的运营数据。例如，实施AI辅助采购决策后，供应商筛选周期从平均5天缩短至2天；引入智能排产系统后，生产计划制定时间由每周6小时减少到1小时左右。这些时间节省直接转化为人力成本的降低。
质量指标改进
关注错误率和合格率的变化。某企业在质量检测环节引入AI视觉识别后，漏检率从3%下降到0.5%；另一家公司通过AI合同审查，将条款疏漏风险降低了七成。这些改进减少了后续纠错成本。
资源配置优化
分析资源利用效率的提升。库存周转率从每年4次提高到6次，意味着同等规模业务所需流动资金减少；设备利用率从65%提升至80%，相当于在不新增投资的情况下扩大了生产能力。
验证过程的可靠性保障
为确保对比结果可信，LAIDFU采用了多种保障措施：
多模型交叉验证
支持同时使用多种算法模型分析同一组数据，比较不同模型得出的结论是否一致。这种交叉验证提高了发现可靠结论的概率。
数据来源可追溯
所有用于对比的数据都标注出来源系统和采集时间，方便回溯核查。如果对某个数据的准确性存疑，可以快速定位到原始记录。
外部因素隔离分析
系统能够识别并量化外部因素的影响。例如，在评估销售费用控制效果时，可以排除新产品上市带来的自然增长，专注于分析人均销售费用的实际变化。