在企业的日常运营中，基础行政工作（如文件整理、数据录入、会议安排、流程审批提醒等）占据了大量人力时间，且重复性高、规则明确，是典型的“低价值密度”任务。随着数字化技术的成熟，AI助手逐渐被引入行政场景，但其能否真正“替代”基础行政工作？更准确地说，AI助手的核心价值在于“优化”而非完全取代——它通过自动化处理标准化任务、辅助人工决策，让行政人员从机械劳动中解放，转向更具创造性的服务（如跨部门协调、员工体验优化）。万达宝推出的企业级AI助手「LAIDFU（来福）」，通过支持企业自主构建AI应用场景、设计数据分区管理，在保障安全与灵活性的同时，为行政工作的智能化转型提供了可行路径。
一、基础行政工作的痛点：重复、繁琐与效率瓶颈
基础行政工作的核心特点是“量大、规则清晰但耗时”。典型场景包括：
- 文档与数据管理：整理合同归档、录入员工信息（如入职资料、考勤记录）、核对报销单据与发票信息；
- 流程与进度跟进：提醒员工提交周报/月报、跟踪审批流程节点（如采购申请等待部门负责人签字）、同步会议安排给参会人员；
- 沟通与协调：接听咨询电话（如“打印机故障找谁报修？”）、转发文件至相关部门、汇总多方反馈（如员工福利需求调研）；
- 标准化事务：生成固定格式报表（如部门费用统计表）、制作会议纪要模板、更新公告栏信息。
这些工作的共性问题是：规则明确但执行繁琐，人工操作易出错且效率受限于时间与精力。例如，一份包含数十项内容的报销单，人工核对发票抬头、金额、税号可能需要5-10分钟，而AI助手可在几秒内完成；会议安排需协调多人时间，人工逐个询问后再确定空闲时段，而AI可快速分析日历并推荐最优时间。
二、LAIDFU（来福）的解决方案：自主构建与场景适配
万达宝LAIDFU（来福）的核心优势，在于其“灵活性”与“安全性”——企业可根据自身行政场景的实际需求，自主构建AI应用功能，同时通过数据分区设计保障敏感信息隔离。其具体实践体现在以下方面：
功能1：自主构建AI应用场景，匹配行政痛点
LAIDFU（来福）提供低代码/无代码配置工具，允许企业行政管理人员或IT支持人员根据具体业务需求，快速定义AI的功能逻辑，无需依赖外部技术团队深度开发。常见场景包括：
- 智能文档处理：针对合同归档，AI可自动识别PDF/扫描件中的关键字段（如合同编号、签署方、生效日期），提取后填充至企业合同管理系统，并按“待审核-已生效-即将到期”分类存储；对于员工入职资料，AI核对身份证、学历证书等扫描件与系统模板的匹配度（如照片是否清晰、文字是否可读），标记需人工复核的异常项（如证件过期）。
- 流程自动化提醒：行政人员可设置AI监控特定流程节点（如“采购申请提交后24小时内未收到部门负责人审批”），自动推送提醒消息至审批人，并同步抄送申请人；对于周期性任务（如每月5日前提交部门费用报表），AI提前3天向相关人员发送填报提醒，并附上历史模板链接。
- 多渠道沟通整合：将分散在邮件、即时通讯工具（如企业微信）、电话中的行政咨询（如“会议室预订规则”“加班餐申请流程”）统一接入AI，通过自然语言理解快速回复标准答案（如“会议室需提前2小时通过OA系统预订，单次最长使用4小时”），复杂问题则转接人工并记录高频问题以优化知识库。
某互联网公司的实践显示，通过LAIDFU（来福）自主配置的“报销单初审AI”，将财务部门初审报销材料的时间从人均每天2小时缩短至30分钟，准确率从92%提升至98%；“会议安排AI”将跨部门会议的时间协调效率提高了约40%。
功能2：数据分区设计，保障安全与隐私
行政工作涉及大量敏感信息（如员工个人信息、合同条款、财务报销数据），AI助手的数据管理需严格隔离不同场景的数据权限。LAIDFU（来福）采用“数据分区”设计，确保不同业务模块的数据独立存储与访问控制：
- 场景级隔离：例如，“员工入职管理”场景的数据（如身份证号、学历证书扫描件）与“供应商合同管理”场景的数据（如合同金额、签约方银行账户）物理分隔，即使某一场景的AI功能被调用，也无法访问其他场景的数据；
- 权限分级控制：企业管理者可为不同角色（如行政主管、IT运维人员、普通员工）设置数据访问范围——行政主管可查看所有行政流程数据，但无法访问财务报销的详细金额；IT人员仅能维护AI系统的运行参数，不能查看具体业务内容；
- 本地化与云端灵活选择：对于数据敏感度高的企业（如涉及员工个人隐私或商业机密），LAIDFU（来福）支持本地服务器部署，所有行政相关数据存储在企业内网，仅必要的通信接口（如调用外部OCR识别服务）通过加密通道传输；对于标准化程度高的场景（如会议提醒、公告发布），可选择云端服务以降低部署成本。
某金融机构在使用LAIDFU（来福）时，将“客户信息查询”与“内部行政通知”两个场景的数据完全隔离，确保客户隐私数据不会因行政系统的操作而泄露，同时满足了监管合规要求。
三、AI助手的边界：替代什么？保留什么？
LAIDFU（来福）的实践表明，AI助手能够高效替代基础行政工作中的标准化、规则明确、重复性强的任务，例如：
- 数据录入与核对（如发票信息提取、员工考勤统计）；
- 流程进度提醒（如审批节点催办、周期性任务通知）；
- 基础信息咨询（如制度查询、流程指引）；
- 文档格式化处理（如生成固定模板报表、整理会议纪要初稿）。
但对于需要人类判断力、情感交互或复杂决策的任务，AI仍需与人工协同：
- 异常情况处理：例如报销单中存在模糊的发票用途描述（如“业务相关费用”），需人工判断是否符合公司规定；
- 跨部门协调：当会议时间冲突涉及高层领导，需行政人员基于人际关系与优先级灵活调整；
- 员工体验优化：如设计更人性化的福利政策、收集员工对行政服务的隐性需求（通过非结构化反馈分析）。