一、引言
在当今竞争激烈的商业环境中，企业不断寻求降本增效的方法。人工智能(AI)技术的出现为企业提供了新的机遇。然而，要充分利用AI实现降本增效，必须对其成本进行深入分析与有效控制。
二、AI在降本增效中的应用
(一)自动化流程 AI可以自动化许多重复性的任务，如数据输入、文档处理等。例如，在财务部门，AI可以自动读取发票信息并进行账务处理，节省了人力成本。原本需要多名员工花费数小时甚至数天完成的工作，AI系统可以在短时间内精准完成。
(二)预测性维护 对于制造业等设备密集型企业，AI可以分析设备运行数据，预测设备故障。通过提前安排维护，减少了因设备突发故障导致的生产停滞和维修成本的增加。企业无需频繁地对设备进行全面检查，只需针对AI预测出可能出现问题的部分进行针对性维护。
(三)优化供应链管理 AI通过分析大量的供应链数据，包括供应商信息、物流数据等，可以优化采购决策、库存管理等。比如准确预测需求，减少库存积压，降低库存成本。同时，可以找到更优质且成本更低的供应商，优化采购成本。
三、AI成本分析
(一)硬件成本
计算资源 运行AI系统需要强大的计算能力，如高性能的服务器、GPU集群等。这些硬件设备的采购成本高昂。例如，一个大型企业为了运行复杂的深度学习算法，可能需要投资数十万元购买专门的服务器和相关的硬件设备。
存储设备 AI系统需要存储大量的数据，无论是训练数据还是运行过程中的中间数据等。大容量、高速的存储设备也是一笔不小的开支。
(二)软件成本
AI算法和平台 一些先进的AI算法可能需要购买授权，或者使用付费的AI开发平台。这些平台提供了方便的开发工具和预训练模型，但费用不菲。例如，某些知名的AI平台按使用量或者按年收取高额的使用费用。
数据管理软件 由于数据在AI系统中的重要性，有效的数据管理软件是必需的。这些软件用于数据清洗、标注等操作，其购买和维护成本也需要考虑。
(三)人力成本
技术人才 开发和维护AI系统需要专业的技术人才，如数据科学家、算法工程师等。这些人才的薪资水平普遍较高。招聘一名经验丰富的数据科学家可能需要支付数十万元的年薪。
培训成本 企业内部员工可能需要接受相关的AI知识培训，以便能够与AI系统协同工作或者进行简单的维护。培训课程的费用以及员工参加培训的时间成本都应计入AI成本。
四、成本控制策略
(一)硬件资源共享 企业可以通过云计算等方式实现硬件资源的共享。不必自己购买昂贵的硬件设备，而是租用云服务提供商的计算和存储资源。这样可以根据实际需求灵活调整使用量，降低硬件成本。
(二)开源软件利用 在软件方面，可以充分利用开源的AI算法和工具。虽然开源软件可能需要一定的技术能力进行定制和维护，但可以大大降低软件的采购成本。例如，TensorFlow和PyTorch等开源深度学习框架可以满足许多企业的基本需求。
(三)内部人才培养 对于人力成本，可以通过内部人才培养的方式。选拔有潜力的员工进行AI相关知识的培训，而不是完全依赖外部招聘。这样既可以降低招聘成本，也可以提高员工的忠诚度。
(四)万达宝的LAIDFU(来福)协助 万达宝的LAIDFU(来福)可以协助建立个性化知识数据库。这有助于企业在AI应用中，使主管无需回复员工类似(但不完全相同)的询问，从而节省了人力成本，并且避免了机密数据泄露给无关人员。通过建立这样的数据库，可以提高工作效率，减少因信息查询和回复等带来的人力成本的消耗。
AI在降本增效方案中具有巨大的潜力，但必须全面分析其成本构成，并采取有效的成本控制策略。通过合理的硬件资源利用、软件选型、人力管理以及借助如万达宝的LAIDFU(来福)这样的工具，企业可以在利用AI技术实现降本增效的同时，避免不必要的成本支出，从而提高企业的竞争力。