某制造企业高管曾向我展示过他们的共享文件夹——17个平台，243个子目录，每年新增20万份文档。当需要调取三年前某个供应商的质检报告时，团队需要耗费平均4.7个工时。”这就像在图书馆里点蜡烛找书，”他苦笑道，”我们拥有金山银山，却找不到想要的那块金子。”
这正是万达宝LAIDFU（来福）系统试图解决的企业管理痛点。不同于传统的关键词搜索工具，这套系统通过深度学习企业数据脉络，让信息真正流动起来。
跨平台搜索的认知革命
打破数据孤岛的技术逻辑
大多数企业使用的文档管理系统存在一个根本矛盾：分类逻辑与使用逻辑永远不同步。财务部按年度归档的合同，销售团队需要按客户名称调用；生产部门依产线存储的图纸，质检组更关注缺陷类型。
LAIDFU的突破在于：
- 建立跨平台统一索引层，兼容138种文件格式
- 动态学习企业成员的查询习惯，例如法务人员偏好”合同+条款类型+签订日期”的组合搜索
- 保留原始文件权限体系，搜索结果自动匹配查看权限
企业级AI的定制化实践
从通用模型到业务伙伴
市面上大多数AI助手存在”知识泛化”问题——能聊哲学却看不懂企业内部的报表缩写。LAIDFU的自主构建功能允许企业培育”懂行”的AI：
- 知识蒸馏技术：从历史会议纪要中提取决策模式
- 流程内嵌设计：将AI建议直接对接OA系统审批流
- 语境感知能力：区分董事会文件与部门周报的语言风格差异
某零售集团训练出的采购AI，能自动比价历史订单、预测供应商交期，甚至识别合同中的模糊条款。这种深度适配，远非通用型AI所能实现。
场景化应用的三个层级
第一层：效率工具
- 自动生成会议待办事项
- 即时翻译跨国团队文档
- 智能填写重复表单字段
第二层：决策支持
- 风险合同条款比对
- 项目资源冲突预警
- 客户投诉根因分析
第三层：战略洞察
- 行业趋势与内部数据的交叉分析
- 组织知识流失风险评估
- 创新机会点的模式识别
华东某生物科技公司通过第三层应用，发现了研发资料与临床数据之间的隐藏关联，加速了新药申报流程。