在数字化转型深化的背景下，AI助手正从“可选工具”逐渐成为企业提升效率的“标配”。无论是客服场景的自动应答、销售环节的需求预判，还是行政工作的流程自动化，AI助手都能通过智能化交互帮助企业节省人力、降低错误率并加速决策。然而，企业引入AI助手并非“即买即用”的简单过程——不同业务场景的需求差异、现有系统的兼容性问题、员工的使用习惯与接受度，都会影响最终的实施效果。如何让AI助手真正融入业务流程并创造价值，需要一套兼顾技术适配与组织协同的实施方法论。
万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福”）在这一过程中展现出独特的灵活性：它支持企业根据自身业务特点灵活配置处理流程，并内置Copilot（智能副驾）功能辅助人工决策，无需依赖复杂的系统改造即可快速落地，为企业提供了从需求梳理到落地优化的参考路径。
一、前期准备：明确目标与评估基础
企业引入AI助手的第一步是“想清楚为什么需要它”，这直接影响后续的功能设计与资源投入。首先需明确核心目标：是为了减轻重复性工作负担（如客服应答、数据录入），还是提升专业环节的效率（如销售线索分级、合同条款审核）？或是优化跨部门协作（如自动生成会议纪要、同步项目进度）？目标越具体，后续的实施方向就越清晰。
同时，企业需评估自身的数字化基础——现有系统（如CRM、ERP、OA）是否支持API接口或数据导出？员工的日常工作流程是依赖线下表格还是线上工具？是否有足够的历史数据（如客户咨询记录、销售对话文本）供AI学习？例如，一家以线下纸质表单记录客户信息的小型企业，可能需要先建立电子化数据收集渠道（如简单的Excel模板或轻量级表单工具），才能为AI助手提供有效的训练素材；而已经使用CRM系统的中大型企业，则可直接利用系统中的客户标签与交互记录，加速AI的功能适配。
万达宝LAIDFU的优势在此阶段已初步显现：它不强制要求企业预先搭建复杂的数字化系统，也不依赖特定的大语言模型预训练体系，而是允许企业根据现有业务逻辑“从零定义”AI的处理流程——无论是基于Excel表格、纸质记录整理的关键信息，还是通过简单表单收集的客户需求，都可以作为AI的学习基础。
二、流程设计：匹配场景的定制化配置
明确目标后，下一步是“设计AI助手的具体工作方式”。这需要企业深入梳理目标场景的业务流程，拆解出AI可介入的环节，并明确人机协作的边界。例如：
- 客服场景：AI助手的核心任务可能是“自动回复常见问题”（如产品参数、退换货政策），并将复杂问题转接人工；或是通过分析客户咨询记录，提前标记高意向用户（如多次询问价格的访客）供客服优先跟进。
- 销售场景：AI可辅助销售团队“自动分级线索”（根据客户行业、预算、紧急程度打标签），生成初步沟通建议（如针对中小企业强调性价比，针对大型企业突出定制化服务），甚至模拟首次拜访的话术框架。
- 行政场景：AI可承担“会议安排”（根据参会人空闲时间自动推荐时段）、“文档整理”（自动生成会议纪要并提取待办事项）、“流程提醒”（如合同到期前3天通知负责人续签）等重复性工作。
万达宝LAIDFU的“灵活配置处理流程”功能在此阶段发挥关键作用。企业无需依赖技术团队编写复杂代码，而是通过可视化的流程设计器（或简单的规则配置界面），自行定义AI的工作逻辑——例如设置“当客户咨询包含‘价格’关键词时，优先推送促销活动链接”“若销售线索的行业为制造业且预算超过50万元，则标记为高优先级”。对于更复杂的场景，LAIDFU还支持与现有工具（如企业微信、钉钉、飞书）集成，将AI的输出直接同步到团队的日常沟通界面，减少信息断层。
三、落地实施：测试优化与员工协同
设计完成后，企业需进入“小范围测试-反馈-优化”的循环。建议优先选择1-2个典型业务场景（如客服部门的常见问题应答，或销售团队的线索分级）进行试点，观察AI助手的实际表现：是否能准确理解用户意图？生成的建议是否符合业务逻辑？人机协作的流程是否顺畅？例如，某零售企业在测试AI客服时发现，部分方言咨询（如粤语）的识别准确率较低，便针对性地补充了方言关键词库；某制造企业发现AI生成的线索分级规则过于依赖预算金额，忽略了客户的实际合作意愿，便调整了评分维度（增加“历史合作记录”“紧急程度”等指标）。
测试过程中，员工的参与至关重要。AI助手并非要完全替代人工，而是作为“智能副驾”（Copilot）辅助决策——例如为销售提供沟通话术建议，但最终是否跟进仍由销售人员判断；为客服生成回复初稿，但人工可根据客户情绪调整语气。因此，企业需通过培训（或操作手册）帮助员工理解AI的能力边界，并鼓励他们反馈使用中的问题（如“AI经常误解我的需求”“某个功能按钮找不到”）。万达宝LAIDFU内置的Copilot功能，正是为了强化这种“人机协同”：它不仅能执行预设任务，还能根据员工的实时操作（如修改AI生成的文案、调整线索优先级）学习偏好，逐步优化输出结果，最终形成“越用越顺手”的个性化助手。
四、持续迭代：数据驱动的长期优化
AI助手的价值并非一成不变，而是会随着企业业务的发展与数据的积累不断进化。实施后期，企业需建立“数据监测-需求收集-功能升级”的长效机制：定期分析AI的使用数据（如处理工单的数量、人工干预的比例、用户满意度评分），识别效率提升的瓶颈（例如“80%的复杂问题仍需人工处理，说明AI的知识库需要扩充”）；收集员工的反馈意见（如“希望AI能自动同步客户的历史订单信息”“生成的报告格式需要调整”）；并根据业务变化（如推出新产品、调整服务政策）及时更新AI的规则库与训练素材。
万达宝LAIDFU的灵活性在此阶段再次体现——企业无需依赖工具方的固定版本更新，而是可以根据自身需求随时调整AI的处理流程（如新增一个“客户投诉分类”的子模块），或通过简单的规则修改优化现有功能（如改变线索分级的评分权重）。这种“自主可控”的迭代模式，让AI助手能够始终贴合企业的实际业务需求，而非被工具本身的限制束缚。