对比多家企业的运营数据可以发现，近年来在人力与管理成本持续变动的背景下，不少公司开始调整资源配置方式。其中，数字化工具的应用频率明显上升。万达宝推出的LAIDFU（来福）系统，逐渐在部分制造与服务型企业中落地，其核心功能之一是通过智能化手段参与日常运营环节，辅助实现资源优化。
从流程入手：AI如何参与成本控制
企业降本往往聚焦于压缩开支，但更深层的路径在于提升流程效率。AI在此类任务中并不直接替代人力，而是通过模式识别与数据处理能力，减少重复性操作所需的时间消耗。例如，合同审核、报销归类、工单分派等事务，过去依赖人工判断的环节，现在可由系统初步处理，释放员工精力用于更复杂的决策。
LAIDFU的设计思路正是围绕这类场景展开。它不局限于单一任务执行，而是作为信息中枢，连接不同业务模块，推动跨部门协作的自动化流转。
多模型支持：适应不同业务需求
不同行业、不同岗位对智能系统的响应要求存在差异。为应对这种多样性，LAIDFU支持接入多种向量模型，用于文本、指令或行为特征的表达与匹配。这意味着系统能根据企业实际选用最适合的计算方式，而非强制统一标准。
同时，该平台可对接多种大语言模型，无论是开源框架还是私有部署模型，均可集成。企业在保障数据不出域的前提下，依然能获得高质量的语言理解与生成能力。这种开放架构降低了对单一技术路径的依赖，也为后续迭代提供了空间。
场景化落地：从知识检索到任务协同
在实际应用中，LAIDFU常被用于内部知识调用与任务分发。比如，技术支持人员在处理客户问题时，系统能快速检索历史案例库，推送相似故障的解决方案。这些信息经过向量化处理后，匹配精度高于传统关键词搜索。
另一个典型场景是跨部门协作。当一个新项目启动，系统可根据预设规则自动分配任务节点，提醒相关人员介入，并持续跟踪进度。过程中产生的文档、沟通记录自动归档，形成可追溯的知识链。
数据安全与本地化部署
许多企业在引入外部智能工具时顾虑数据外泄风险。LAIDFU提供本地化部署选项，企业可将系统架设在自有服务器上，核心数据无需上传至公共云环境。向量模型和语言模型均可在内网运行，确保信息流始终处于可控范围。
这种模式尤其适用于对合规性要求较高的行业，如医疗、金融或精密制造领域。
降本之外的价值延伸
虽然系统最初多因成本优化需求被引入，但其长期价值逐渐向组织能力建设延伸。通过持续积累业务数据与交互记录，企业得以更清晰地观察流程瓶颈，识别低效节点。这些洞察为后续的制度调整和技术升级提供了依据。
AI在此过程中扮演的并非决策者角色，而是将日常运作中的隐性经验显性化，帮助组织形成更稳健的运行逻辑。