在市场竞争加剧与成本压力上升的双重背景下，企业对“降本增效”的需求愈发迫切。AI技术的引入为这一目标提供了新的解题思路——通过自动化流程减少人力依赖、通过数据分析优化资源配置、通过智能决策降低试错成本。然而，许多企业在制定AI降本计划时容易陷入误区：要么盲目追求“全面替换人工”，忽视实际业务场景的复杂性；要么依赖通用型工具却无法适配自身需求，导致投入产出比失衡。如何让AI降本计划既符合企业实际，又能真正落地见效？关键在于结合具体业务痛点，选择灵活、可控的工具，并通过数据驱动持续优化。
万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福”）在这一过程中展现出独特的实用性：它无需依赖复杂的数字化系统（如CRM、ERP），支持企业基于现有业务数据（如Excel表格、纸质记录）灵活配置处理流程，并配合EBI智能分析报表功能，帮助企业从销售数据中挖掘潜在机会、识别高绩效员工，为降本计划的制定与执行提供精准依据。
一、明确降本目标：从“模糊需求”到“具体场景”
制定有效的AI降本计划，首先要解决“降什么本、怎么降”的问题。企业的成本结构通常包括人力成本（如客服、销售、行政人员的薪资）、运营成本（如流程重复操作的时间消耗、跨部门协作的沟通成本）、资源成本（如营销费用的无效投放、库存积压导致的资金占用）。不同企业的核心痛点不同：例如，小微企业可能更关注“减少基础岗位的人力依赖”（如用AI自动处理订单录入），而中大型企业则可能聚焦“优化高价值环节的效率”（如通过销售预测调整库存，降低滞销损失）。
因此，企业需要先梳理当前的主要成本来源，并筛选出“可通过AI优化”的优先级场景。例如：
- 人力密集型场景：如客服部门的重复咨询应答、销售团队的线索初步筛选、财务部门的票据核对；
- 流程繁琐型场景：如跨部门审批的纸质表单传递、销售数据的手动汇总分析、客户信息的重复录入；
- 决策依赖经验型场景：如销售资源的分配（哪些客户值得重点跟进）、营销活动的效果评估（哪些渠道ROI更高）、员工绩效的考核（哪些行为真正驱动业绩增长）。
万达宝LAIDFU的优势在于，它不要求企业一次性解决所有问题，而是允许企业从“最痛的点”切入——无论是基于现有的Excel客户记录优化跟进流程，还是通过简单的表单收集销售线索并自动分类，都能快速启动降本尝试，避免因“过度规划”导致落地困难。
二、工具适配：选择灵活可控的AI解决方案
在明确目标后，企业需选择与自身业务适配的AI工具。通用型AI平台虽然功能全面，但往往需要企业投入较高成本进行系统对接或数据迁移；而过于垂直的工具可能无法覆盖多场景需求。相比之下，LAIDFU这类“轻量化+灵活配置”的工具更具实用性——它不依赖企业已有的CRM、ERP系统，也不强制要求使用特定的大语言模型，而是允许企业根据现有数据格式（如Excel、CSV、纸质记录整理的文本）自定义处理流程。
例如，一家小型贸易公司若想通过AI降低客服成本，只需将常见的客户问题（如“发货时间多久”“退换货政策是什么”）整理成问答模板，导入LAIDFU后即可自动生成回复建议；一家区域零售商若想优化销售团队的线索跟进效率，可将线下收集的客户需求（如“预算5万元，需要耐用设备”）通过简单表单录入，LAIDFU会自动标记高意向客户（如明确提到“近期采购”的用户），并生成初步沟通话术供销售参考。
更关键的是，LAIDFU配合EBI智能分析报表功能，能够将分散的业务数据转化为可执行的洞察。例如，通过分析销售团队的客户跟进记录，EBI报表可以识别出“哪些员工的人均成交周期更短”“哪些客户类型更容易转化”“哪些时间段的销售转化率更高”——这些信息不仅能帮助企业管理者发现“明星员工”的工作方法（如某销售擅长通过定期回访维护老客户），还能为资源分配提供依据（如将更多优质线索分配给高绩效员工）。
三、落地执行：分阶段推进与员工协同
AI降本计划的落地不是“一次性上线”，而是需要分阶段推进并确保员工参与。建议企业遵循“试点-优化-推广”的节奏：
- 选择试点场景：优先选取数据基础较好、流程相对标准化的场景（如客服部门的常见问题应答、销售团队的线索初步筛选），避免因业务复杂度高导致AI效果不佳。
- 小范围测试：在1-2个团队或部门中试用LAIDFU，观察AI的实际表现（如问题回复的准确率、线索分类的合理性），并收集员工的反馈（如“AI生成的话术是否符合客户语气”“报表中的数据是否清晰易懂”）。例如，某公司在试点中发现，AI客服对“方言咨询”的识别率较低，便针对性地补充了本地化关键词库；另一家公司发现销售团队更关注“客户紧急程度”而非“预算金额”，便调整了线索分级的评分规则。
- 全员推广与培训：在试点验证有效后，逐步扩大应用范围，并通过简短的培训（或操作手册）帮助员工理解AI的功能边界——例如，AI可以自动生成跟进建议，但最终决策仍由人工判断；AI可以识别高潜力客户，但具体的销售策略需结合实际情况调整。
万达宝LAIDFU的“灵活配置”特性在此阶段发挥了重要作用：企业无需依赖技术团队编写代码，而是通过可视化的规则设置界面（或简单的拖拽操作），自行调整AI的处理逻辑（如修改线索分级的指标权重、新增客户标签的分类规则）。同时，EBI智能分析报表以直观的图表形式呈现数据（如销售转化率趋势图、员工人均效能对比表），降低了管理层解读数据的难度，让降本决策更有依据。
四、持续优化：数据驱动的动态调整
降本计划的长期效果依赖于持续的迭代优化。企业需要定期分析AI的使用数据（如处理工单的数量、人工干预的比例、关键环节的效率提升幅度），并结合EBI报表的洞察调整策略。例如：
- 若发现某类客户的AI跟进转化率较低，可能需要补充更精准的需求标签（如区分“价格敏感型”与“品质优先型”客户）；
- 若某员工的绩效提升明显（如使用了AI生成的拜访话术后成交率增长），可将其经验总结为标准化模板，推广给其他团队成员；
- 若业务场景发生变化（如推出新产品、调整服务政策），需及时更新AI的知识库与规则库（如新增产品参数的问答内容、修改线索分级的评分维度）。
这种“数据-优化-再数据”的循环，让AI降本计划能够始终贴合企业的实际需求。万达宝LAIDFU的灵活性支持企业随时调整处理流程（如新增一个“客户复购预测”的子模块），而EBI智能分析报表的实时更新功能，则确保管理层始终掌握最新的业务动态，为降本策略提供动态指导。