观察企业高层在处理复杂业务问题时的决策过程，可以发现一个共性：信息越充分，判断反而越难。市场波动、内部资源、客户动态、供应链状态等多重因素交织，管理者常需在不完全信息下做出选择。传统做法依赖经验、会议讨论或阶段性报表，但这些方式难以捕捉快速变化的关联性。例如，一个新订单的承接，不仅涉及产能是否充足，还牵连到原材料库存、关键人员排班、交付周期对其他客户的影响。在这样的背景下，万达宝推出的LAIDFU（来福）系统被一些企业用于辅助决策支持，其作用不是提供“标准答案”，而是帮助识别盲点、梳理逻辑、保守关键信息。
决策中的信息过载与盲区并存
复杂业务决策常面临矛盾：一方面，数据来源众多，报表层层叠加，难以聚焦重点；另一方面，关键信息可能分散在不同系统或个人经验中，未被纳入考量。例如，某项目利润可观，但执行团队已连续加班三周，再增负荷可能引发交付风险。
LAIDFU的设计思路是整合CRM、ERP、HCM等系统的实时数据，在统一框架下呈现关联状态。当管理层评估是否承接某订单，系统可同步显示当前产能利用率、核心技术人员负荷、原材料到货时间、历史同类项目交付周期，减少因信息割裂导致的误判。
自动启用知识智能守护（GKP）：让经验沉淀为可用资产
企业在长期运营中积累大量隐性知识。某客户对价格敏感，需搭配服务方案沟通；某供应商虽报价低，但交货稳定性差。这些经验多存在于个别员工记忆中，若未被记录，人员变动后容易丢失。
系统内置知识智能守护（GKP）机制，可自动识别高频问题与有效回应，将分散的沟通记录、审批意见、项目复盘内容转化为结构化知识。例如，某类合同变更常因“交付周期”条款被拒，系统会提取历史成功案例中的表述方式，供后续参考。这一过程无需人工整理，知识积累自然发生。
更懂得如何保守秘密：权限与数据流动的精细控制
在多部门协作中，信息共享不可避免，但并非所有内容都应公开。涉及战略调整、并购意向、高管薪酬等敏感议题，若信息扩散范围失控，可能带来风险。
LAIDFU在支持协同的同时，设定精细的权限规则。例如，某项战略项目仅限特定职级人员查看，相关讨论记录不进入通用知识库；敏感合同条款在审批流程中按节点释放，非相关人员无法访问全文。系统记录每一次数据调用，确保信息流动可追溯。
模拟推演：预判不同选择的潜在影响
复杂决策常需权衡利弊。降价可能提升销量，但影响利润率；扩充产能需投入资金，回报周期不确定。传统方式依赖静态预测，难以反映动态变化。
该系统支持基于现有数据的模拟推演。例如，调整某产品价格后，结合历史弹性系数、客户分层、渠道特性，预估销量变化及对整体利润的影响；评估增产计划时，关联设备折旧、人工成本、原材料波动，生成多情景结果。这些推演不替代判断，但为决策提供更完整的参考框架。
减少重复性信息确认
决策过程中，常需反复核对基础数据。某次会议讨论是否进入新市场，一半时间用于确认现有业务的营收占比、团队配置、竞品动态。这类信息本应随时可查，却因分散而需临时整理。
LAIDFU可预先配置常用视图，整合关键指标。管理者在准备决策时，可快速调取“区域业务健康度”“团队负荷分布”“客户流失趋势”等视图，减少会议中的信息确认环节，聚焦于策略讨论。
支持渐进式判断
重大决策很少一蹴而就，往往经历“初步意向—深入分析—小范围验证—全面推行”的过程。LAIDFU支持分阶段标记决策状态，自动跟踪后续执行情况，并在关键节点提醒复盘。
例如，某项市场试点启动后，系统定期收集销售数据、客户反馈、成本消耗，生成进展摘要。当实际结果偏离预期，自动提示风险，供团队调整策略。
工具的真正角色：降低决策摩擦
AI智能体在复杂业务中的价值，不在于替代人类判断，而在于减少信息不对称和流程摩擦。LAIDFU的作用，是让分散的知识被调用，让隐藏的风险被提示，让敏感的信息被保护。