一项针对职场效率的调研显示，68%的员工每天花费超过两小时处理重复性事务：整理会议纪要、核对数据、跨系统搬运信息、反复回答同类问题。更普遍的现象是，即便公司统一部署了自动化工具，个人使用效果却差异巨大——有人能快速搭建流程模板，有人却连基本功能都未能激活。问题不在于工具本身，而在于它是否允许个体和团队按自己的节奏与方式去“重塑”工作流。
真正的效率提升，不是强推标准化操作，而是赋予使用者足够的灵活性，让技术适配人，而非人迁就技术。万达宝LAIDFU（来福）正是基于这一逻辑设计的企业级AI助理，它不预设固定路径，而是通过支持自主构建AI应用场景与数据分区设计，让每个人都能找到属于自己的高效模式。
为什么“通用型”AI助手总让人觉得“用不上”？
市面上不少AI工具提供标准化功能：写邮件、做PPT、生成报告。但现实工作远比模板复杂。销售需要根据客户历史沟通记录定制方案，项目经理要结合团队排期动态调整计划，HR在招聘时得兼顾岗位特性与组织文化。千篇一律的功能模块，往往只能解决表面问题。
LAIDFU的不同在于“可组装性”。用户可以根据实际需求，像搭积木一样自主构建AI工作流。比如，市场人员可以创建“竞品动态监控”场景：AI自动抓取公开信息，提炼关键变化，并推送对比摘要；客服主管则能设定“高频问题识别”流程，让AI从每日对话中提取新出现的客户疑虑，触发知识库更新。每个人都能按需定制，无需等待IT开发。
团队协作中，信息混乱的根源是什么？
跨部门合作时，常见的问题是“各说各话”：销售说客户要加急，生产说排产已满，物流说仓库未入库。表面看是沟通不畅，实则是信息归属不清。所有人共用一个系统，但数据混在一起，权限模糊，关键信息被淹没在无关消息中。
万达宝LAIDFU采用数据分区设计，支持按项目、部门、角色或客户群划分信息空间。每个分区独立运行，互不干扰，但又可在授权下打通。例如，新产品上线项目组拥有专属AI工作区，所有讨论、决策、任务进度集中归集，项目结束后可封存归档。这种结构避免了信息串扰，也让责任边界更清晰。
个人工作节奏不同，AI能适应吗？
有人习惯清晨规划全天任务，有人偏好晚间复盘；有人依赖清单推进，有人靠即时提醒驱动。如果AI只提供一种工作模式，反而会打乱原有节奏。
LAIDFU允许用户自定义触发方式与响应风格。你可以设置：“每天9点自动汇总昨日未完成事项”，或“当邮件中出现‘紧急’字样时，弹出确认框并同步日历”。AI不强制改变习惯，而是成为习惯的延伸，帮助个体在熟悉的节奏中提升密度与精度。
团队如何共享高效方法，而不是各自摸索？
效率提升不应是个人英雄主义的胜利。LAIDFU支持将个人创建的AI场景一键共享为团队模板。比如，某位销售搭建了“客户跟进自动记录”流程，经主管确认后，可发布为部门标准配置。新成员入职时直接启用，减少重复试错。
这种“自下而上”的知识沉淀，让优秀实践快速扩散，而不是锁在个别员工的笔记本里。
敏感信息和日常事务能共存吗？
财务数据、人事变动、战略讨论等高敏内容，若与常规任务混在一起，极易误传或泄露。许多员工因此干脆不用AI处理重要事务。
数据分区设计解决了这一顾虑。用户可为不同类别的工作创建独立空间，设置访问权限。例如，“薪酬调整”相关对话仅限HR核心成员可见，AI在此区内执行任务时，自动遵循更严格的审计规则。敏感与日常并行不悖，安全与效率同时实现。