对比近年来企业内部管理的变化，可以观察到一个趋势：越来越多的公司开始尝试用技术手段减少信息传递中的断层。分析一些实际案例发现，问题往往不在于数据不足，而是关键信息散落在不同系统中，调用时需要跨平台查找、手动整合。万达宝推出的LAIDFU（来福）系统，在部分企业中被用于打通这类信息孤岛，其核心做法是让AI智能体直接关联现有业务系统，实现实时调取与响应。
管理效率的瓶颈在哪里
日常管理中，很多决策依赖对现状的判断。比如项目是否滞后，通常需要项目经理汇总各成员进度，再与计划对比；人员调配是否合理，往往靠主管凭经验评估。这些过程耗时且容易遗漏细节。
AI智能体的作用，是将原本分散在CRM、ERP、HCM等系统中的动态数据串联起来。当某个任务节点发生变化，相关联的信息能即时更新，不再等待人工汇总。
实时调用：让数据“活”起来
LAIDFU的运行机制基于实时数据接入。例如，销售团队在CRM中更新客户沟通记录，系统可立即识别关键信息，如客户提出的新需求或时间节点变化，并自动同步到项目管理模块。生产计划因物料延迟在ERP中调整时，涉及的交付周期和人力安排也会同步推送到HCM和相关负责人。
这种联动不是简单的消息通知，而是根据预设逻辑进行内容重组和分发，使不同岗位人员看到与其职责相关的结果，而非原始数据堆砌。
数据归属清晰：不参与模型训练
一个普遍关切是：企业内部数据通过AI处理，是否存在外泄风险？特别是当系统接入大语言模型（LLM）时，输入的内容是否会被用于模型迭代？
LAIDFU的设计明确区分了“使用”与“学习”。系统在调用LLM进行文本生成或语义分析时，所有业务数据仅在本地完成处理，不会上传至第三方模型服务商，也不参与任何训练过程。企业保有对数据流向的完全控制权。
场景化响应：从被动查询到主动提示
在一些部署案例中，管理者发现，效率提升的关键并不在于获取信息的速度，而在于“何时”收到信息。LAIDFU支持设置触发条件，当某些指标达到预设阈值时，自动提醒相关人员。
例如，某客户的合同即将到期，且近期沟通频率下降，系统可结合CRM中的历史记录和HCM中的服务人员排班，生成提醒并建议跟进策略。这类提示基于实时数据组合判断，而非固定周期的报表输出。
智能体不是替代，而是延伸
AI智能体并未改变管理决策的主体，而是扩展了管理者对组织运行状态的感知能力。它处理的是“已知流程中的重复判断”，比如工期对比、资源匹配、文档归类，把人从繁琐的信息核对中释放出来。
当日常监控和初步分析由系统承担，管理者能更专注于异常情况的干预和长期策略的调整。这种分工，使得组织在不增加人力的情况下，提升了整体响应密度。
系统的适应性来自底层设计
LAIDFU没有预设统一的管理模型，而是允许企业根据自身结构配置数据调用规则。销售团队可以定义客户优先级的判定条件，生产部门可设置物料预警的计算方式。每个模块的逻辑独立，但数据互通，形成灵活的协作网络。
这种方式让技术工具真正贴合企业实际运作节奏，而非倒逼流程迁就系统功能。