在智能获客工具广泛应用的当下，企业对客户数据的依赖程度持续加深。但与此同时，数据泄露、违规使用等风险也日益凸显——从客户联系方式被倒卖，到行为轨迹被滥用，每一次安全漏洞都可能直接损害企业信誉与客户信任。对于智能获客工具而言，如何在“精准触达”与“数据安全”之间找到平衡点，已成为决定其能否长期服务市场的核心命题。
万达宝旗下的智能获客工具LAIDFU（中文名“来福”），选择了一条更“重”的路径：不依赖第三方通用模型，而是自主构建AI能力，并围绕数据全生命周期设计分层防护体系。这种“自研+分区”的模式，为智能获客场景下的数据安全提供了新的实践参考。
一、自主构建AI：从源头控制数据流向
许多智能获客工具依赖第三方AI平台提供的通用模型（如通用营销话术生成、客户意向分析等），虽能快速上线功能，却存在隐性风险——企业上传的客户数据（如行业属性、沟通记录、购买偏好）可能在训练或推理过程中被第三方留存、分析，甚至用于其他商业目的。
LAIDFU的选择是“自己造轮子”：基于企业实际获客场景（如B2B线索筛选、零售客户分群、行业定制化沟通），由技术团队自主搭建垂直领域的AI模型。这意味着：
- 数据边界清晰：所有输入模型的客户数据仅服务于特定企业的获客目标（例如“识别制造业中小企业的采购决策人”或“预测快消品客户的复购周期”），不会被泛化用于其他领域；
- 流程可控：从数据清洗、特征提取到模型训练，全链路由企业自主管理，避免了第三方平台“黑箱操作”带来的合规隐患；
- 迭代贴合需求：模型可根据企业反馈（如“误判高价值客户”“对某类行业响应不准”）快速调整参数，而无需受限于通用模型的固定逻辑。
二、数据分区设计：物理隔离与权限分级双保险
即使数据不外流，若内部管理不当（如销售、运营、客服团队共享同一数据库且无访问限制），仍可能导致敏感信息泄露。LAIDFU通过“数据分区+权限分层”的架构设计，将客户数据按场景、角色、敏感度进行精细化管理。
- 物理分区：不同业务场景数据独立存储
根据数据用途，LAIDFU将客户信息划分为多个逻辑“安全域”：
- 基础信息域：存储姓名、企业名称、联系方式等通用字段，仅用于身份识别与初步触达；
- 行为轨迹域：记录客户在官网、社交媒体、广告页面的浏览、点击、停留时长等动态数据，用于分析兴趣偏好；
- 交互历史域：保存与销售/客服团队的沟通记录（如电话内容摘要、邮件往来、在线咨询问答），涉及深度信任关系；
- 高敏感域：包含身份证号、银行账号（部分行业需收集）、财务决策信息等，单独加密存储且访问需多重审批。
每个安全域有独立的存储集群与访问接口，即使某一区域出现漏洞（如行为轨迹数据被异常查询），也不会直接影响其他域的数据安全。
- 权限分级：最小必要原则贯穿全流程
针对不同岗位角色的数据需求，LAIDFU设定了严格的“最小权限”规则：
- 销售人员只能查看与自己负责客户相关的【基础信息】和【交互历史】，无法访问其他区域的客户行为数据；
- 运营人员分析客户群体特征时，仅能调用脱敏后的【行为轨迹域】聚合数据（如“某地区制造业客户平均访问时长3分钟”），无法定位到具体个人；
- 技术团队进行模型维护时，需通过审批流程获取特定域的临时访问权限，且操作日志全程留痕；
- 高敏感域的数据（如财务信息）默认禁止常规访问，仅在签署保密协议且经企业法务确认后，由指定人员在安全环境中处理。