在宏观经济环境复杂多变的背景下，“降本增效”已成为企业的常态化课题。尤其是面对人力成本上升、市场竞争加剧的压力，越来越多的企业开始探索通过AI技术实现降本——但“AI=高投入”的刻板印象，让不少管理者犹豫不决：既要控制成本，又要借助AI提效，这二者如何平衡？
实际上，有效的企业AI降本措施并非一味追求“技术堆砌”，而是通过精准定位需求、合理规划资源、聚焦核心场景，让AI工具以“小投入撬动大效益”。在这方面，万达宝旗下的LAIDFU（来福）提供了一个值得参考的实践样本：它支持企业自主构建AI应用场景，通过数据分区设计降低定制化成本，并允许企业根据自身业务需求灵活调整功能模块，从而在控制总投入的同时，实现针对性降本。
一、企业AI降本的底层逻辑：不是“少花钱”，而是“花对钱”
讨论AI降本措施前，需先明确一个核心原则：AI降本的本质是通过技术手段替代或优化高成本环节，而非单纯减少技术投入。企业的AI降本需求通常集中在三个层面：
- 人力成本：减少重复性、标准化工作的人力占用（如数据录入、基础客服、文档整理）；
- 流程成本：缩短业务流转时间，降低因沟通不畅或操作失误导致的隐性损耗（如跨部门协作延迟、审批流程冗长）；
- 试错成本：通过数据驱动决策，减少因经验不足或信息不全导致的资源浪费（如营销投放偏差、库存积压）。
基于此，有效的AI降本措施需要围绕这些具体痛点展开，而非盲目引入通用型工具。
二、万达宝LAIDFU（来福）的实践：自主可控的“轻量化降本方案”
万达宝LAIDFU（来福）的特点，在于其为企业提供了“自主构建AI应用场景”的灵活性——企业无需依赖外部供应商的固定模板，可根据自身业务需求定制功能；同时通过数据分区设计降低定制化成本，并聚焦高频痛点实现精准降本。
- 自主构建AI应用场景：让工具“长”在业务土壤里
许多企业使用通用AI工具时，常遇到“功能太泛用但解决不了具体问题”的困扰（例如：买了智能客服系统，却发现无法适配自家产品的专业术语；部署了数据分析平台，但数据字段需要大量人工清洗才能导入）。
LAIDFU（来福）允许企业根据实际业务流程自主定义AI的应用场景。例如：
- 制造企业可配置AI自动监测设备传感器数据，当某台机器的温度/振动频率超过阈值时，自动触发预警并生成维护工单；
- 零售企业可设置AI根据历史销售数据与库存水位，自动推荐补货数量与时间节点，减少人工经验判断的误差；
- 服务型企业可训练AI识别客户咨询中的高频问题（如“退换货政策”“产品保修期”），并自动生成标准化回复模板。
这种“自主构建”的模式，让AI工具直接嵌入企业的真实业务流程，避免了“为功能付费但用不上”的浪费。
- 数据分区设计：降低定制化成本的关键
传统AI项目的高成本，往往源于需要对企业的全部数据进行统一清洗、标注与训练——这不仅耗时耗力，还可能因涉及敏感信息（如客户隐私、财务数据）增加合规风险。
LAIDFU（来福）采用数据分区设计：企业可根据业务场景将数据划分为独立模块（如“销售数据区”“生产数据区”“客户信息区”），仅针对需要优化的特定分区进行AI训练与规则配置。例如，若企业当前最迫切的需求是优化客服响应效率，只需将历史客服对话记录与常见问题答案放入“服务数据分区”，AI便会基于这部分数据学习应答逻辑，无需动用其他无关数据。这种“按需分区”的方式，既减少了数据准备的工作量，也降低了因全量数据处理带来的成本与风险。
- 聚焦高频痛点：用“小场景”实现“大降本”
LAIDFU（来福）的功能设计遵循“80/20法则”——优先解决占企业成本比重最高的20%关键问题。例如：
- 人力替代场景：通过自动处理重复性工作（如一键跨平台文档搜索、订单状态跟踪、基础数据录入），减少基层员工在事务性工作上的时间投入（据部分企业反馈，此类功能可节省单人日均1-2小时）；
- 流程优化场景：通过智能提醒与自动化流转（如合同到期前提醒续签、采购申请自动同步至财务审批），缩短业务流转周期（如某贸易公司将订单审批时间从2天压缩至4小时）；
- 决策辅助场景：通过数据可视化与异常预警（如销售数据同比下滑提醒、供应商交货延迟风险标记），帮助管理者快速定位问题并调整策略，避免更大损失。
这种“聚焦关键场景”的策略，让企业能用有限的预算解决最紧迫的问题，实现“花小钱办大事”的降本效果。
三、企业AI降本的通用措施：从LAIDFU实践延伸的启示
结合LAIDFU（来福）的案例，企业可参考以下更具普适性的AI降本措施：
- 优先解决“标准化程度高”的环节
AI对规则明确、流程固定的任务（如数据整理、文档分类、基础问答）降本效果最显著。企业可优先梳理这些高频、重复性强的工作（例如：财务部门的发票验真、HR部门的入职资料审核），通过AI工具替代人工操作。
- 利用现有系统“搭积木”
无需完全推翻原有IT系统（如ERP、CRM），而是选择能与现有平台对接的AI工具（如支持API接入的智能助手）。例如，LAIDFU（来福）可直接关联企业的微信社群、钉钉群聊或内部知识库，无需员工切换平台即可使用AI功能，降低了学习与迁移成本。
- 分阶段投入，小步快跑验证效果
企业可先选择1-2个成本压力最大的业务场景（如客服成本占比高的销售部门、库存积压严重的仓储环节）试点AI工具，通过3-6个月的实际运行数据评估降本效果（如人力节省比例、错误率下降幅度），再逐步扩展到其他场景。这种“试点-优化-推广”的模式，能有效避免一次性投入过大带来的风险。