在制造业数字化转型中，ERP系统（企业资源计划）作为核心数据中枢，存储着生产计划、物料库存、财务成本等关键业务信息。随着AI智能体（如生产调度助手、供应链优化顾问等）的广泛应用，如何让这些智能体高效调用ERP数据的同时，确保敏感信息不被泄露或滥用，成为企业必须解决的现实问题。这一过程中，权限的精细化管控与数据的安全防护，直接关系到AI应用的实用性与企业的数字化信任基础。
万达宝推出的企业级AI智能助手「LAIDFU（来福）」，正是针对这一需求设计的解决方案之一。它不仅支持接入多种大语言模型（如主流的开源及商用模型），还能兼容多种向量模型（用于语义检索与知识关联），更重要的是，其底层架构从设计之初就将“数据可控性”作为核心原则，能够适配企业对ERP数据调用的严苛安全要求。
一、为什么需要严格的权限与安全控制？
ERP数据是企业运营的“数字命脉”，其敏感性体现在多个维度：生产计划涉及订单交期与产能分配，物料库存关联供应商合作细节，成本数据直接影响定价策略，而员工信息、客户订单等更属于法律明确保护的隐私范畴。若AI智能体在调用这些数据时缺乏权限管控，可能导致三类风险：
- 数据泄露：智能体过度获取非必要信息（如将某客户的定制化需求误开放给无关部门）；
- 误操作风险：未授权的修改指令（如智能体自动生成的采购单错误调整了供应商价格）；
- 合规隐患：不符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求（如跨境传输未脱敏的生产数据）。
因此，权限与安全控制不是“限制发展”，而是“保障发展”的必要前提。
二、AI智能体调用ERP数据的权限控制方法
要让AI智能体“用对数据”，首先需要建立一套清晰的“访问规则体系”，具体可从以下三个层面实施：
- 角色–功能–数据的映射管理
基于企业组织架构，为不同岗位的AI智能体（或背后的使用人员）定义“角色标签”（如生产计划员、仓储管理员、财务分析师），并为每个角色明确“可执行的操作功能”（如查询、统计、生成建议）与“可访问的数据范围”（如仅限本车间生产数据、特定时间段内的订单信息）。例如，负责原材料采购的AI智能体，只能调用当前库存量低于安全阈值的物料数据及对应供应商信息，无法查看成品销售端的客户名单。
- 动态权限校验机制
传统的静态权限（如固定角色对应固定数据）难以适应业务变化（如临时项目需要跨部门数据协作）。因此，需要引入动态校验逻辑：当AI智能体发起数据请求时，系统实时核对其当前任务背景（如“为解决某紧急订单的缺料问题”）、请求的数据类型（如“BOM表中的零部件库存”）以及请求的合理性（如“所需数据量是否与任务规模匹配”）。万达宝LAIDFU（来福）可通过与企业现有ERP系统的权限模块对接，或内置轻量级规则引擎，实现这一动态校验过程。
- 最小必要原则的落地
所有数据调用需遵循“仅获取完成任务必需的最少信息”准则。例如，AI智能体若只需分析某产品的生产效率，就不应获取该产品的详细设计图纸；若仅需统计某供应商的交货准时率，就不应访问其合同金额等敏感财务数据。LAIDFU（来福）支持通过配置模板或自然语言指令（如“仅返回过去三个月A车间机床的故障时长数据”），帮助用户明确限定数据范围，避免过度获取。
三、AI智能体调用ERP数据的安全控制方法
权限控制解决了“谁能访问什么”的问题，而安全控制则聚焦于“如何安全地访问与使用”。具体措施包括：
- 数据传输与存储的加密保护
AI智能体与ERP系统间的数据交互需全程加密（如采用HTTPS协议或企业级VPN通道），防止传输过程中被截获。对于存储在AI侧的数据（如缓存的历史查询结果），应进行脱敏处理（如隐藏客户身份证号后四位、用代号替代具体供应商名称），或仅保留必要的统计结果（如“某类物料的平均库存周期”而非每条明细）。LAIDFU（来福）默认对所有交互数据进行加密传输，并支持企业自定义脱敏规则。
- 访问行为的审计与追溯
系统需记录每一次数据调用的详细日志，包括“谁（哪个智能体/用户）”“何时”“通过什么方式（API/自然语言指令）”“访问了哪些数据”“是否成功”等信息。这些日志不仅用于日常安全巡检，还能在发生数据异常时快速定位问题源头（如某智能体突然大量请求客户订单数据，可能触发风控预警）。万达宝LAIDFU（来福）提供可视化的审计面板，支持按时间、角色、数据类型等维度筛选日志，并生成合规性报告。
- 多模型接入下的安全隔离
随着AI技术的发展，企业可能同时使用多种大语言模型（如开源模型用于内部测试，商用模型用于正式服务）和向量模型（用于语义检索）。不同模型的数据安全能力可能存在差异，因此需要隔离管控：例如，涉及核心工艺参数的查询仅允许通过本地部署的大语言模型处理，避免上传至外部服务器；向量模型仅用于非敏感数据的关联推荐（如“根据历史故障记录推荐相似案例”），且输入数据需提前过滤敏感字段。LAIDFU（来福）支持灵活配置模型调用策略，企业可根据数据敏感级别选择对应的模型与处理路径。