在企业日常运转中，大量信息以非结构化数据的形式存在：客户发来的PDF报价单、会议录音、邮件中的口头承诺、合同扫描件、项目沟通群里的截图、售后服务的语音记录……这些内容承载着关键业务线索，却难以像表格数据那样被直接统计、分析和调用。传统做法是靠人工阅读、摘录、归档，耗时费力且容易遗漏。而AI引擎的出现，正在改变这类数据“看得见却用不起来”的困境。
非结构化数据的处理难点，不在于数据量有多大，而在于其形式多样、语义模糊、上下文依赖性强。一段语音可能夹杂方言和行业术语，一份合同扫描件可能格式混乱，一封邮件的真正意图藏在委婉的措辞背后。通用的关键词搜索往往失效，而人工梳理又难以持续。
AI引擎要真正发挥作用，必须具备多模态理解能力——不仅能“读”文字，还能“听”语音、“看”图像，并从中提取有意义的信息。更重要的是，它需要理解企业自身的语言体系：比如“尾款”在不同场景下是指验收后付款还是质保金？“紧急”在销售和生产部门的定义是否一致？这种理解不能靠通用模型泛泛而谈，而要基于具体业务场景逐步建立。
万达宝LAIDFU（来福）在处理非结构化数据时，采用了一种务实路径。它不依赖外部大模型的广泛语料训练，而是以企业自有数据为基础，通过语义分析技术，从文档、语音、图像中提取关键字段和意图。例如，上传一份供应商合同扫描件，系统可自动识别签署方、金额、交货时间、违约条款等要素，并结构化存入数据库；一段项目会议录音，经语音转文字后，LAIDFU能标记出“待办事项”“责任人”“截止日期”，并生成任务清单。
这种能力的背后，是系统对数据安全的高度重视。LAIDFU明确不使用客户数据进行模型训练，也不将信息用于任何其他用途。企业输入的内容仅用于当次任务处理，不会进入公共知识库。同时，系统支持私有化部署，也支持在阿里云等线上环境中运行，企业可根据自身IT策略选择部署方式，确保数据始终处于可控范围。
这意味着，无论是涉及客户隐私的沟通记录，还是内部决策的敏感讨论，企业都能在不泄露信息的前提下，利用AI提取价值。LAIDFU像一个“懂规矩”的助手，只在授权范围内工作，不越界、不记忆、不留痕。
在实际应用中，这种能力帮助企业打通了信息断点。销售团队可以快速从历史邮件中找到客户曾提过的特殊需求；财务人员能自动比对发票与合同金额是否一致；管理层通过搜索“延期”“变更”“投诉”等关键词，快速定位潜在风险项目。原本分散在各处的非结构化信息，开始形成可追溯、可分析的知识网络。