在销售业务场景中，客户咨询的响应速度直接影响成交转化率与客户满意度。行业调研数据显示，国内销售团队平均首次响应时长为4.2小时，其中超过60%的延迟源于信息检索耗时（如查找产品参数、历史沟通记录）、30%因需协调技术部门确认细节，仅10%是因客户问题本身复杂度高。这种“响应慢-体验差-转化低”的连锁反应，促使企业寻求通过技术手段优化销售服务流程。
在众多解决方案中，万达宝推出的LAIDFU（来福）AI助手系统，以“多模型适配+实时知识调用”为特色，逐渐成为销售团队提升响应效率的实用工具。该系统支持接入多种主流向量模型与大语言模型，能够根据企业具体需求灵活配置，既保证了与现有业务系统的兼容性，又通过智能化手段解决了销售场景中的高频痛点。
一、销售响应速度的瓶颈：从信息检索到协同效率的多维挑战
当前销售团队的响应延迟主要体现在三个环节：首先是信息获取慢——例如客户询问某款设备的防水等级或定制化参数时，销售人员需手动翻阅产品手册、历史邮件或咨询技术部门，平均耗时15-30分钟；其次是知识碎片化——不同销售人员的经验沉淀分散在个人笔记、聊天记录或本地文件中，新员工难以快速掌握关键话术与应对策略；最后是跨部门协作低效——涉及技术参数确认、库存状态查询等复杂问题时，需等待相关部门反馈，进一步拉长响应周期。
这些问题在B2B销售场景中尤为突出：客户往往带着具体需求直接咨询，销售人员若无法在短时间内提供精准答案，很容易流失意向客户。传统客服系统的关键词匹配模式难以应对此类非标准化提问，而单纯依赖人工经验又无法保证服务一致性。
二、LAIDFU的实践路径：多模型适配与知识实时调用的技术逻辑
万达宝LAIDFU（来福）的设计思路，正是针对上述痛点展开。该系统的核心优势在于其灵活的模型适配能力——支持接入多种主流向量模型（如用于语义相似度计算的ANN模型、擅长长文本理解的Transformer架构）与大语言模型（如通用型对话模型、垂直领域专业模型），企业可根据自身业务特点选择最适合的组合。例如，针对需要频繁解析技术文档的销售团队，可接入对专业术语理解更精准的垂直模型；若更注重客户对话的自然流畅度，则可选择通用型大语言模型优化交互体验。
在具体功能实现上，LAIDFU通过两大机制提升响应速度：
一是实时知识检索与整合。 系统将产品参数、历史成交案例、常见问题解答等销售相关数据转化为向量知识库，并通过模型训练建立“问题-答案”的关联映射。当客户提出问题时，LAIDFU能快速定位最相关的知识片段——例如当客户询问“你们的设备是否支持低温环境运行”，系统不仅会返回技术参数中的工作温度范围，还会关联同类客户在类似场景下的使用反馈与解决方案，形成结构化回复建议。某工业设备销售企业测试显示，接入LAIDFU后，销售人员查找技术资料的耗时从平均22分钟缩短至1分30秒。
二是个性化话术推荐与协同支持。 基于对历史销售对话的分析，LAIDFU能识别不同客户类型（如价格敏感型、技术导向型）的偏好，并为销售人员推荐适配的话术模板。例如，面对注重性价比的客户，系统会优先推送包含成本对比与投资回报周期的话术；针对技术专家型客户，则重点提供参数细节与认证证书链接。同时，当遇到需要跨部门确认的复杂问题时，系统可自动生成包含关键信息的协作工单，同步推送给技术或售后团队，大幅减少等待时间。某医疗器械销售团队反馈：“系统推荐的‘客户需求分层话术’让我们在初次沟通时就能抓住重点，配合自动工单功能，复杂问题的响应时长从半天缩短到1小时内。”