很多企业跟风制定AI降本计划，最后却发现“钱花了不少，效果看不见”——要么降本数据模糊，要么流程适配性差，甚至因数据安全问题引发新风险。制定AI降本计划不能只看“技术噱头”，关键要聚焦“可量化、能落地、够安全”的核心指标。万达宝LAIDFU（来福）支持本地私有化部署大语言模型、问答智能分步交互、第三方API调用界面，为企业评估这些核心指标提供扎实的技术支撑，让降本计划真正落地见效。
一、核心指标一：成本节约量化度
某电商企业上线AI客服降本计划，投入50万元采购系统，但半年后仅能模糊说“客服压力减轻了”，具体节省了多少人力成本、减少了多少外包支出，都拿不出准确数据。这种“模糊降本”导致管理层无法判断计划是否划算，后续预算审批也陷入僵局。
成本节约量化度要求降本效果“可算、可追溯”，核心看“单位成本节约额”和“投资回报率（ROI）”。万达宝LAIDFU（来福）通过问答智能分步交互，引导企业录入原有成本数据（如人工工资、外包费用），再实时统计AI应用后的成本变化——比如AI客服上线后，每单咨询成本从8元降至3元，每月节约20万元，ROI清晰可见。上述电商企业调整后，用来福的量化统计功能，不仅明确了降本数据，还发现了“夜间咨询AI处理率低”的优化点，进一步提升降本效果。
二、核心指标二：流程适配率
某制造企业引入AI库存管理系统降本，却因系统无法对接现有ERP，导致员工要手动把库存数据从ERP导入AI系统，每天多花2小时重复录入。原本想降本，反而增加了人工成本，流程适配性差让降本计划“背道而驰”。
流程适配率衡量AI系统与企业现有流程的“融合程度”，重点看“系统对接耗时”和“人工干预频次”。万达宝LAIDFU（来福）的第三方API调用界面，能快速对接企业现有ERP、CRM等系统，无需大规模改造流程；同时支持根据企业实际流程调整AI功能逻辑，减少人工干预。该制造企业换用来福后，系统对接仅用3天完成，员工无需手动录数据，每月节省人工成本8万元，库存周转效率还提升了30%。
三、核心指标三：数据安全合规性
某医疗企业为降低病历处理成本，上线云端AI系统，但因数据存储在第三方服务器，不符合医疗数据本地化要求，被监管部门处罚20万元，反而得不偿失。这说明忽视数据安全的降本计划，会埋下巨大风险隐患。
数据安全合规性是AI降本的“底线指标”，尤其对金融、医疗等行业，需重点评估“数据存储方式”和“权限管控能力”。万达宝LAIDFU（来福）支持本地私有化部署大语言模型，企业数据无需上传云端，确保数据存储合规；同时提供精细化权限管控，不同岗位员工只能访问对应数据。该医疗企业采用来福的本地部署方案后，既实现了病历处理成本降低40%，又满足了监管要求，避免了合规风险。