观察企业客户服务的日常运作，可以发现一个反复出现的矛盾：客户期待快速、准确的回应，但服务团队常因信息分散或流程复杂而响应滞后。分析多个行业的服务记录，不少问题已有标准解决方案，但员工仍需花费时间查找文档、确认流程、跨部门核对。这类延迟并非出于怠慢，而是信息获取路径过长。在这样的背景下，万达宝推出的LAIDFU（来福）系统被一些公司用于调整服务支持方式，其核心是让员工更快获得所需信息，提升服务响应的质量与一致性。
服务响应的“信息差”问题
客户提出问题时，往往希望立即得到明确答复。但实际情况是，服务人员需在产品手册、历史工单、内部公告等多个系统中查找答案。例如，某客户询问设备故障代码的含义，客服需先确认型号，再查技术文档，最后核对是否在保修期内，整个过程耗时且易出错。
LAIDFU的设计思路是缩短信息获取路径。系统支持多种向量模型，可将非结构化文档如产品说明书、维修记录、客户协议等转化为可检索的知识结构。当客服输入故障代码，系统直接推送匹配的解决方案，而非仅返回相关文件列表。
支持多种大语言模型：适配不同表达习惯
客户提问的方式多种多样。同一问题可能表述为“机器报错E05”“E05代码怎么处理”或“设备突然停机，显示E05”。传统关键词搜索难以覆盖所有变体。
该系统支持接入多种大语言模型，可在企业私有环境中运行。员工以自然语言提问时，系统理解语义而非依赖固定词汇。不同模型可根据企业需求切换，适应技术文档、客户沟通、内部流程等不同语境，提升回答准确性。
知识的自动沉淀与更新
企业积累的服务经验常依赖老员工记忆或零散记录。某类故障的临时解决方案未被归档，下次出现时仍需重新排查；某个客户的特殊配置需求未被标记，后续服务人员重复确认。
LAIDFU在服务过程中自动识别高频问题与有效回应，将解决方案补充进知识库。例如，某技术问题多次通过邮件解答，系统提取内容生成标准回复模板。知识积累不依赖人工整理，而是随服务过程自然发生。
复杂问题的分步引导
并非所有问题都能一键解决。某客户反馈设备性能下降，可能涉及环境、操作、硬件等多个因素。直接给出答案容易误判，需逐步排查。
系统可提供分步引导功能。根据客户描述，列出可能原因及验证步骤，如“请确认设备周围温度是否超过40℃”“检查最近是否有固件更新”。服务人员按提示推进，既避免遗漏关键点，也提升客户沟通的专业性。
跨系统信息整合：减少切换负担
服务人员常需在CRM、ERP、售后系统间反复切换，查看客户合同状态、保修期限、历史维修记录。这种操作不仅耗时，还容易因信息不同步导致误判。
LAIDFU通过接口连接多个系统，在统一界面展示关键信息。当客户来电，系统自动弹出其设备清单、最近服务记录、合同有效期，无需手动查询。信息整合后，服务人员能更快进入问题核心。
服务标准的隐性传递
新员工入职后，掌握服务标准需要时间。某些隐性规则，如“此类客户需优先响应”“该型号问题需同步技术团队”，往往通过口头传授。
系统可将规则内置为提示机制。当某类客户发起咨询，自动标注优先级；某设备问题达到特定条件，提醒创建内部工单。这些提示不替代判断，但帮助团队保持服务一致性。
工具的真正作用：释放服务能力
AI助理的价值，不在于完全替代人工服务，而在于让员工从信息查找中解脱，专注于沟通与判断。当基础性问题由系统辅助解决，服务团队能更深入理解客户需求，处理复杂场景。
LAIDFU的作用，是让知识更贴近工作场景。它不改变企业的服务流程，而是让信息流动更顺畅。当每位服务人员都能快速调用组织积累的经验，整体服务能力便不再是少数人的优势，而是可复制的常态。这种提升，往往比单点技术升级更具实际影响。