一、引言
在当今竞争激烈的商业环境下，企业纷纷制定降本计划以提升竞争力。人工智能（AI）作为一种强大的技术手段，被许多企业视为实现降本目标的关键。然而在将AI融入降本计划的过程中，企业往往会遇到一系列难点。
二、AI实施难点
（一）数据相关难点
- 数据质量不佳
企业在长期运营过程中积累了大量数据，但这些数据可能存在准确性低、完整性差等问题。例如，销售数据可能因为人为录入错误或者系统故障而不准确，这会影响AI模型对销售趋势的准确预测，进而影响基于销售预测的采购、生产等成本控制决策。 - 数据整合困难
企业内部的数据通常分散在多个部门和系统中，如财务系统、销售系统、生产管理系统等。将这些异构数据进行整合是一项复杂的任务，不同系统的数据格式、定义不一致，需要耗费大量的时间和资源进行清洗、转换和融合，才能为AI所用。
（二）技术复杂性
- 算法选择与优化
AI领域有多种算法可供选择，如机器学习中的决策树、神经网络等，不同的算法适用于不同的业务场景。企业要准确选择适合自身降本需求的算法并非易事。而且在实际应用中，还需要不断优化算法以提高准确性，这需要专业的技术知识和丰富的实践经验。 - 模型部署与维护
将训练好的AI模型部署到企业的实际生产环境中也面临挑战。这涉及到与企业现有系统的集成，确保模型能够在不同的硬件和软件环境下稳定运行。同时，模型在运行过程中需要定期维护和更新，以适应业务变化和数据更新。
（三）组织与人员挑战
- 员工接受度低
部分员工可能对AI技术存在恐惧和抵触情绪，担心自己的工作被AI取代。这种消极态度会影响他们对AI项目的支持与配合，从而阻碍AI在降本计划中的顺利实施。 - 人才短缺
实施AI项目需要具备AI技术知识和业务领域知识的复合型人才。然而，这类人才在市场上相对稀缺，企业内部培养也需要投入大量的时间和资源。
三、解决方案
（一）数据管理方面
- 数据治理
建立完善的数据治理框架，包括数据标准制定、数据质量管控、数据安全管理等方面。通过明确数据的定义、规范数据的录入和维护流程，提高数据的准确性和完整性。例如，企业可以设立专门的数据管理员岗位，负责监督数据治理工作的执行。 - 数据集成平台
构建数据集成平台，采用ETL（抽取、转换、加载）等技术将分散的数据整合到一个统一的数据仓库或者数据湖中。这样可以方便AI系统进行数据访问和分析。
（二）技术应对策略
- 算法选型与专家咨询
企业在选择AI算法时，可以结合业务专家的意见和实际的业务场景进行初步筛选。同时，可以与高校、科研机构或者专业的AI技术服务提供商合作，获取算法优化方面的支持。 - 采用成熟的技术框架
选择成熟的AI技术框架，如TensorFlow、PyTorch等，这些框架具有广泛的社区支持和丰富的文档资料，能够降低模型部署和维护的难度。
（三）组织与人员管理方面
- 员工培训与沟通
开展针对AI技术的培训课程，向员工介绍AI的原理、在降本计划中的作用以及对他们自身的影响。通过积极的沟通，消除员工的疑虑，提高他们的接受度。例如，组织员工参观AI应用成功的企业案例或者开展内部的AI技术分享会。 - 人才引进与培养
一方面，积极引进外部的AI复合型人才；另一方面，制定内部人才培养计划，通过内部培训、项目实践等方式培养自己的AI技术团队。
四、万达宝LAIDFU（来福）
万达宝LAIDFU（来福）在降本计划的AI实施过程中具有独特的价值。它可以深入了解企业相关客户的真实感受并将其转化为数据驱动的洞察。例如，通过分析客户与企业的交互数据，包括客户服务记录、投诉建议等，来福能够准确地指出哪些环节导致了客户的不满，进而帮助企业优化业务流程、降低成本。这种基于客户真实感受的数据挖掘能够为AI模型的构建提供有价值的输入，使得AI在降本计划中的决策更加精准、有效。例如，在产品定价方面，如果发现客户对某类成本较高的功能需求较低，企业可以据此调整产品结构或者定价策略以实现降本目标。
综上所述，企业在降本计划中实施AI虽然面临诸多难点，但通过有效的解决方案，如完善数据管理、应对技术复杂性、优化组织与人员管理，并借助像万达宝LAIDFU（来福）这样的工具，能够成功地推动AI在降本计划中的应用，实现企业的成本控制目标。