察现代企业的日常运作，一个普遍现象是：大量人力消耗在重复性、规则化的事务中。数据显示，普通职员每周平均花费近10小时处理报销单据、整理客户反馈、核对合同条款或更新项目进度表。这些工作并非不重要，但机械性强、价值密度低，长期来看容易导致注意力稀释和职业倦怠。如何让员工从“操作工”转向“决策者”，成为组织效率提升的关键命题。万达宝LAIDFU（来福）系统尝试用智能化手段重构基础工作流。
以采购部门为例，评估供应商往往依赖人工收集交货准时率、质检合格率、沟通响应速度等数据，再手动打分归档。这一过程不仅耗时，还容易因信息滞后而影响判断。LAIDFU通过连接订单系统、仓储记录和邮件往来日志，自动追踪每个供应商的历史表现，设定多维评分模型，动态生成等级建议。员工不再需要逐项翻查表格，而是接收系统整理好的分析摘要，只需确认或微调即可完成评估。原本需要半天完成的工作，压缩到几分钟内。
在绩效管理环节，传统方式多为季度或年度集中评定，依赖主管记忆和零散记录，难以反映真实过程。LAIDFU则将绩效拆解为可量化的日常行为指标——如项目节点达成率、跨部门协作响应时长、客户问题闭环速度等。系统持续捕捉这些数据，结合预设规则进行加权计算，形成动态绩效画像。员工可以随时查看自己的表现趋势，管理者也能基于实时数据提供反馈，而非等到考核时才“秋后算账”。
更常见的是那些看似琐碎却无法回避的任务：会议纪要整理、邮件分类归档、客户咨询初步回复。LAIDFU内置的语义识别与流程引擎，能自动提取会议录音中的待办事项，标记责任人与截止时间；根据邮件内容将其归入“合同审批”“售后请求”“报价跟进”等类别，并推送至对应处理流程；针对高频客户问题，生成标准化回复建议，员工只需一键确认或微调即可发出。这些功能不取代人的判断，而是把信息准备到位，减少重复敲击键盘的时间。
值得注意的是，LAIDFU的智能处理并不依赖外部数据训练。企业内部的业务流程、供应商信息、员工绩效数据均在本地环境中闭环运行，不会被用于模型训练或商业转售。这种设计让企业在使用AI工具时，无需在效率与安全之间做取舍。
当机器接手了信息搬运、规则匹配、模板生成这类工作，员工得以将精力转向更具创造性或人际互动的事务——比如优化客户体验、设计服务方案、协调资源冲突。LAIDFU的作用，不是替代人力，而是通过智能分担，重新定义“工作”的边界，让组织中的每个人更专注于真正需要智慧与经验的部分。