在数字化服务日益普及的今天，用户对体验的要求早已超越“功能可用”的基础层面——他们期待服务更懂需求、响应更及时、交互更自然。无论是企业内部的员工服务，还是面向客户的售后支持，传统依赖人工或固定流程的系统，常因响应滞后、理解偏差、场景适配不足等问题，导致体验断层。AI智能体的出现，正通过“主动感知、精准响应、持续进化”的能力，为用户体验升级提供了一条可行路径。万达宝LAIDFU（来福）便是其中一个典型实践，它通过构建自主AI、适配多元场景、设计分层数据体系，让智能服务真正“贴”近用户需求。
用户体验的核心痛点是什么？
当前许多企业的用户服务模式仍存在三个明显短板：
一是“被动响应”的滞后性。用户遇到问题时，往往需要先描述需求（可能因表达不清产生误解），再等待人工或系统反馈，过程中若涉及多部门协作，响应链条会被进一步拉长。例如，客户咨询产品定制方案时，可能需要先后联系销售、技术、售后多个角色，信息传递效率直接影响满意度。
二是“千篇一律”的机械感。传统客服系统依赖预设话术或固定流程，难以针对用户的个性化需求（如特殊场景下的紧急处理、老用户的偏好延续）提供差异化服务。比如，老客户再次咨询时，系统若无法识别历史交互记录，可能重复询问基础信息，降低信任感。
三是“脱离场景”的割裂感。用户的需求常与具体场景绑定（如设备故障发生在生产高峰期、售后请求伴随物流查询），但传统系统往往将服务拆分为独立的模块（如咨询、投诉、技术支持），缺乏对场景的整体理解，导致解决方案碎片化。
这些问题的本质，是服务系统未能真正“理解”用户——既包括显性的需求内容，也包括隐性的使用习惯、紧急程度、长期价值等维度。AI智能体的优势，正是通过技术与设计的结合，让服务从“被动执行”转向“主动共情”。
LAIDFU（来福）如何通过智能体改善体验？
万达宝LAIDFU（来福）的解决方案，围绕三个关键设计展开：自主构建AI能力、适配具体应用场景、分层管理数据体系，从而让智能服务更“懂”用户。
构建自主AI：让服务“主动思考”
区别于依赖外部通用大模型的方案，LAIDFU选择自主训练与业务强相关的AI模型。通过收集企业内部的历史服务数据（如用户咨询记录、问题解决路径、满意度反馈）、业务流程知识（如产品参数、常见故障处理手册）、用户行为特征（如高频访问时段、偏好的沟通渠道），系统能够针对性地学习“本行业、本企业”的服务逻辑。
例如，在制造业场景中，AI会重点理解“设备停机”“工艺参数异常”等专业术语，并关联对应的解决方案库；在零售行业，则会关注“促销活动规则”“会员权益计算”等用户关心的细节。这种“本土化”的训练，让AI能更准确地识别用户问题的核心——当客户说“机器运转声音比平时大”，系统不会简单回复“请联系售后”，而是结合设备型号、使用时长、近期维护记录，主动推送可能的故障原因及自助排查步骤，甚至直接生成技术人员的紧急联络通道。
自主构建应用场景：让交互“自然贴合”
LAIDFU支持企业根据自身业务特点，灵活配置AI的服务场景。例如，针对内部员工服务，可构建“IT故障报修”“流程审批咨询”“培训资料查询”等场景；面向外部客户，则可设计“产品使用指导”“售后问题处理”“个性化定制沟通”等模块。每个场景都包含特定的交互逻辑、知识库支撑和响应策略。
更关键的是，系统能够根据用户的身份、历史交互记录和当前上下文，自动匹配最合适的场景。比如，一位老客户首次咨询产品参数后，后续再联系时，AI会优先调取之前的沟通记录，并基于其购买偏好推荐相关升级方案；若是新用户咨询基础功能，系统则会以更简明的步骤引导操作，避免信息过载。这种“一人一场景”的适配，让交互过程更连贯、更符合用户预期。
数据分区设计：让服务“安全精准”
用户体验的提升离不开数据支撑，但数据隐私与安全同样是不可忽视的问题。LAIDFU采用分层数据分区设计：将用户数据划分为“基础信息层”（如姓名、联系方式）、“行为偏好层”（如常用功能、咨询历史）、“敏感业务层”（如财务数据、个人隐私内容），并为不同层级设置差异化的访问权限与加密策略。
例如，在处理客户售后请求时，AI仅调用与当前问题相关的行为偏好数据（如该用户过去遇到的同类故障及解决方法），而不会访问其无关的财务信息；对于内部员工的服务场景，系统会严格区分普通员工与管理员的数据权限，确保敏感信息（如薪酬流程）仅对授权角色可见。这种设计既保证了AI能够基于充分的数据提供精准服务，又守住了用户隐私的底线，让用户在使用过程中更安心。