在企业经营管理中，决策制定的效率与精准度直接影响发展走向。AI助手作为决策辅助工具，其价值取决于能否贴合企业实际业务需求提供支撑。部分AI助手因预设功能固定，难以适配不同决策场景的复杂需求；有些则缺乏数据整合的灵活性，无法为决策提供全面依据。分析企业决策实践案例可见，支持自主构建能力的AI助手更能发挥决策辅助价值，万达宝LAIDFU（来福）便是其中之一，其允许企业构建自己的AI，自主构建AI应用场景，为决策制定提供更具针对性的支持。
一、自主AI构建：贴合决策需求的模型定制
企业决策场景丰富多样，从市场策略制定到生产调度优化，从人力资源配置到财务风险管控，不同决策场景对AI模型的需求存在显著差异。通用化的AI模型往往只能提供基础的数据分析功能，难以深度匹配企业独特的决策逻辑与数据特征。
万达宝LAIDFU（来福）支持企业构建自己的AI，让企业能够根据决策需求定制模型。例如，在市场决策场景，企业可基于自身客户数据、行业竞品信息训练专属的需求预测模型，提升市场趋势判断的精准度；在财务决策环节，可结合历史财务数据与经营指标构建风险预警模型，及时识别现金流或成本异常风险。这种自主AI构建能力，让模型更贴合企业决策的实际需求，输出的分析结果与建议更具参考价值，为决策制定提供精准的智能支撑。
二、场景化应用搭建：聚焦决策全流程的辅助
决策制定并非单一环节的数据分析，而是涵盖信息收集、方案生成、效果预判、执行反馈的全流程。传统AI助手常局限于某一环节的辅助，如仅提供数据统计，难以贯穿决策全流程，导致决策各环节衔接不畅，影响整体效率与质量。
万达宝LAIDFU（来福）允许企业自主构建AI应用场景，将AI辅助能力融入决策全流程。例如，在新产品研发决策中，企业可搭建“研发决策辅助场景”：信息收集阶段，AI自动整合市场需求、技术趋势、成本数据；方案生成环节，基于定制模型输出多种研发方向及可行性分析；执行反馈阶段，实时跟踪研发进度与市场测试数据，为方案调整提供依据。这种场景化应用搭建，让AI助手成为决策全流程的“伴随式”辅助工具，确保决策各环节都能获得及时、精准的智能支持。
三、决策效能提升：从数据到行动的转化加速
AI助手辅助决策的最终目标，是加速从数据到行动的转化，让决策建议能够快速落地并产生实际价值。若AI输出的决策建议过于抽象，或与企业执行流程脱节，将导致决策与行动之间出现“断层”，影响决策效能的发挥。
万达宝LAIDFU（来福）通过自主AI构建与场景化应用搭建的结合，实现决策建议与执行流程的无缝衔接。企业在构建AI应用场景时，可将决策执行的关键节点、责任人、时间节点等要素融入其中，AI输出的决策建议会直接关联具体的执行方案。例如，在生产调度决策中，AI不仅提供最优生产排程建议，还会同步生成设备调度指令、物料准备清单及人员安排计划，直接对接生产执行系统。这种从数据分析到行动方案的一体化辅助，大幅缩短了决策落地周期，提升了决策效能。