在企业数字化转型的进程中，各类辅助软件已成为提升运营效率的重要工具。传统助手软件，如早期的自动化办公程序，主要通过预设规则执行重复性任务。而现代AI助手的出现，则标志着从“流程自动化”到“决策智能化”的转变。以万达宝LAIDFU（来福）为例，其功能设计不仅限于处理常规业务，更延伸至智能评估供应商等级、智能评定员工绩效等需要复杂判断的领域，这体现了新一代AI助手在核心能力上的拓展。下文将具体分析两者在功能层面的主要差异。
核心功能：从执行指令到提供洞察
这是两者最根本的区别，决定了它们在企业中的应用深度与价值。
传统助手软件：基于规则的自动化
传统助手软件的核心是“如果…那么…”（If-Then）的逻辑规则。它能够高效、准确地执行被明确设定的任务，例如：
- 自动备份数据。
- 在特定时间点发送批量邮件。
- 根据表单填写内容生成固定格式的报表。
它的优势在于稳定和可预测，但一旦遇到规则之外的异常情况或需要主观判断的任务，便无法处理。
AI助手：基于数据驱动的分析与决策
AI助手的核心在于利用机器学习模型处理和分析海量数据，从而提供预测性建议和决策支持。其功能体现在：
- 智能处理业务：不仅能执行任务，还能理解业务上下文。例如，自动分类并优先处理紧急订单，而非简单地按顺序流转。
- 智能评估供应商等级：通过持续分析供应商的交货准时率、产品质量、价格波动等多维度数据，动态调整其评级，为采购决策提供实时依据，替代了传统依赖人工、周期性的评估方式。
- 智能评定绩效：综合考量员工的销售数据、项目完成度、客户反馈乃至协作效率等定量与定性数据，生成更为全面、客观的绩效评估报告，减少主观偏见。
交互模式：从被动响应到主动交互
与传统工具相比，AI助手带来了更具交互性的协作体验。
传统助手软件：被动响应
用户需要主动启动程序或触发某个条件，软件才会执行相应的操作。它是一种“工具”，需要人去驱动和定义所有细节。
AI助手：主动建议与协同
AI助手（常以Copilot/智能副驾形态出现）可以主动提供信息和建议。例如，在评估供应商时，它可能会主动提示“该供应商近期交货延迟率上升15%，建议关注”；或在绩效周期前，自动汇总并呈现关键数据供管理者参考。它更像一个“协作伙伴”，参与到了决策过程中。
自适应能力：从静态配置到持续进化
系统的适应能力决定了其长期价值。
传统助手软件：依赖人工优化
传统软件的规则和流程一旦设定便固定不变。当业务模式发生变化时，必须由IT人员或管理员重新修改逻辑和配置，响应速度较慢。
AI助手：具备学习与优化潜力
AI模型能够随着新数据的不断输入而自我优化和调整。例如，在评定绩效时，它能逐渐学习到哪些指标对业务成功更为关键，从而动态调整评估权重，使得结果越来越精准，更能适应企业的发展变化。