一、传统成本管控的局限性：粗放与滞后
传统企业成本优化多依赖人工经验与事后核算，存在显著短板：
- 流程冗余：审批、报销、采购等环节依赖纸质单据流转，耗时长且易出错。例如，某制造企业单次采购审批平均耗时3天，其中20%因信息核对错误需重复提交。
- 资源浪费：缺乏动态数据监控，库存积压、设备闲置等问题频发。据统计，传统行业库存周转率低于行业标杆30%以上，导致资金占用成本高企。
- 决策滞后：管理层依赖月度或季度报表分析成本，难以及时调整策略。例如，某零售企业因未实时监测促销活动效果，导致单季营销费用超支15%。
二、AI技术重构成本优化逻辑：从“被动应对”到“主动治理”
人工智能（AI）通过数据挖掘、自动化流程与智能决策，为企业成本优化提供新路径：
- 精准预测与需求匹配：基于历史数据与外部变量（如市场趋势、季节周期），AI可预测原材料需求、销售波动，减少库存浪费。例如，零售业通过AI预测销量，可将滞销品比例降低25%。
- 流程自动化降本：RPA（机器人流程自动化）可替代重复性人工操作（如发票处理、数据录入），节省人力成本70%以上。某金融企业引入RPA后，月均处理单据量提升5倍，错误率降至0.1%。
- 智能决策支持：AI分析多维度成本因子（如能源消耗、物流路径），动态推荐最优方案。例如，制造业通过AI优化生产排期，使设备利用率提升18%，能耗成本下降12%。
三、万达宝LAIDFU（来福）：AI驱动的成本优化实践范式
万达宝LAIDFU（来福）作为企业级AI解决方案，通过三大核心能力实现成本优化：
- 自动启用知识智能守护（GKP）
- 场景化知识应用：GKP将企业制度、行业规范等转化为可执行的规则库。例如，在合同审核中，系统自动对比条款与法律风险数据库，预警潜在违约条款，降低合规成本。
- 动态学习与迭代：通过持续分析业务数据，GKP可识别流程中的隐性成本节点。例如，发现某部门频繁加班触发的额外薪酬成本，提示优化任务分配逻辑。
- 智能处理业务的全流程覆盖
- 财务场景：LAIDFU自动归类发票信息，匹配预算条目，减少人工核算时间。某企业应用后，月度结账周期从10天缩短至3天。
- 供应链管理：系统整合供应商历史表现、价格波动等数据，智能推荐采购策略。例如，通过分析运费与交货周期，选择性价比最高的物流方案，年省物流成本超200万元。
- 人力资源：基于员工技能画像与项目需求，AI自动匹配任务分配，避免人才闲置。某科技公司使用后，项目人力成本浪费减少30%。
- 数据驱动的持续优化
- LAIDFU生成可视化成本看板，实时展示各环节费用占比与异常点。管理层可通过交互式仪表盘快速定位高成本源头（如某生产线的能源单耗超标），并一键触发优化指令。