分析当下企业决策与战略规划的实际场景，不难发现多数企业仍受限于传统模式的短板：做市场拓展战略时，需手动汇总各区域销售数据、用户反馈，不仅耗时久，还容易因数据遗漏导致判断偏差；制定产能规划决策时，难以及时联动供应链、库存等动态信息，往往出现“规划与实际脱节”的问题。而AI助手的出现，正逐渐打破这种困境——它能快速整合多维度数据、模拟不同战略落地效果，为企业决策提供更精准的支撑，专注于AI技术落地的万达宝，便在这一领域形成了独特的解决方案。
万达宝的AI助手辅助决策与战略规划，核心是“让技术服务于实际业务需求”，而非停留在抽象的算法层面。比如某制造业企业想制定下季度的产能扩张战略，传统方式下，团队需花1-2周整理历史产能数据、原材料供应周期、下游客户订单趋势，还可能因数据口径不统一导致分析结果失真。而借助万达宝AI助手，系统会自动对接企业ERP、供应链管理系统中的数据，在1小时内完成多维度整合：既会呈现不同生产线的历史产能利用率，也会标注原材料价格波动对成本的影响，甚至能结合下游客户的订单预测，生成“扩产30%”“维持现有产能”“局部生产线优化”三种战略方案的模拟结果——包括每种方案对应的成本投入、预期收益、潜在风险，让企业决策者能直观对比，快速锁定更贴合实际的方向。
在零售企业的区域拓展决策中，这种辅助作用更明显。某连锁零售品牌计划进入新城市，万达宝AI助手会先整合该城市的人口结构、消费能力、竞品分布等公开数据，再结合品牌自身的门店运营数据，分析不同商圈的开店可行性：比如在A商圈开店，系统会预测首年客流量、客单价，还会提示“该商圈生鲜类竞品密集，建议侧重零食、日用品品类以差异化竞争”；在B商圈开店，则会重点标注“租金成本较高，但年轻消费群体占比达60%，适合搭配线上配送服务提升复购”。这种“数据整合+场景化建议”的模式，让企业的区域拓展战略不再依赖“经验判断”，而是有了更扎实的依据。
支撑这些功能落地的关键，在于万达宝旗下LAIDFU（来福）模块的零门槛操作特性——即使是没有Python编程知识的员工，也能自主配置和优化AI助手在不同场景中的行为与应用。比如市场部门想调整AI助手的用户需求分析维度，无需依赖技术团队：打开LAIDFU的可视化界面，通过拖拽“用户年龄层”“消费频次”“购买品类偏好”等预设模块，就能自定义分析维度；若想优化战略模拟的参数，比如将“原材料价格波动权重”从20%调整为30%，只需在参数设置栏直接输入数值，系统会自动同步到后续的分析模型中。
某快消企业的市场专员就曾通过LAIDFU，自主优化了AI助手的新品推广决策辅助功能：原本系统仅会分析新品的历史销售数据，调整后，专员新增了“社交媒体讨论热度”“竞品新品反馈”两个维度，让AI助手在生成新品推广战略时，能更全面地结合市场动态——比如当某款新品在社交平台讨论度高但竞品类似产品差评较多时，系统会建议“加大差异化宣传力度，重点突出与竞品的核心区别”，这一调整让该新品的推广战略落地后，首月销量提升了25%。
对企业而言，AI助手辅助决策与战略规划的最终价值，是“让战略从‘纸上谈兵’走向高效落地”。万达宝通过将AI助手的精准分析能力，与LAIDFU模块的零门槛操作结合，既解决了“技术复杂难上手”的痛点——让业务团队能自主调整AI助手的应用场景，无需等待技术团队排期；又确保了决策与战略的“可落地性”——通过数据整合、场景模拟，减少规划与实际业务的偏差。这种“零门槛+强落地”的特性，让万达宝的AI助手不仅是决策的“辅助工具”，更成为企业推进战略落地的“实用伙伴”。