在市场竞争加剧与成本压力上升的背景下，企业对“高效运营”的需求愈发迫切——既要快速响应客户需求，又要精准控制资源投入；既要提升内部协作效率，又要降低生产与服务过程中的隐性浪费。传统依靠人工经验与孤立系统的方式，已难以应对复杂多变的市场环境。此时，AI与智能系统的深度融合，正逐渐成为企业降本增效的“新解法”。
万达宝推出的企业级AI智能助手「LAIDFU（来福）」，正是这一领域的实践代表。它能实时调用企业的CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源计划）、HCM（人力资本管理）等核心系统数据，为企业提供贴合业务场景的智能支持；更重要的是，LAIDFU（来福）严格遵循数据安全原则——所有接入的数据仅用于满足企业当前的运营需求，不会被用于大语言模型（LLM）的训练或其他用途，从根源上保障了企业数据资产的独立性与安全性。
一、为什么AI+智能系统能助力企业降本增效？
企业的运营成本往往隐藏在细节中：销售团队因无法及时获取客户历史订单信息而重复沟通，生产部门因排产不合理导致设备闲置或加班赶工，人力资源部门因人才匹配不精准增加招聘与培训成本……这些问题本质上是“信息不对称”与“决策依赖经验”导致的效率损耗。
AI+智能系统的价值，在于通过三个层面的优化，直接解决这些痛点：
- 信息整合：打破CRM、ERP、HCM等系统的数据壁垒，将分散的客户需求、库存状态、人力配置等信息统一呈现；
- 智能决策：基于实时数据生成可落地的建议（如调整生产优先级、优化人员排班），减少人为判断的误差；
- 流程自动化：替代重复性操作（如生成报表、提醒跟进），释放员工精力投入更有价值的工作。
二、落地实践：LAIDFU（来福）如何支撑高效运营？
万达宝LAIDFU（来福）的设计紧扣企业实际需求，通过三大核心能力，帮助企业将AI技术转化为运营效率的提升与成本的降低。
- 实时数据联动：打通核心系统的“信息孤岛”
企业的CRM系统记录着客户的购买偏好、历史订单与沟通记录，ERP系统管理着库存、采购与生产进度，HCM系统则跟踪着员工的技能、考勤与绩效。但这些系统往往独立运行，员工需要手动跨平台查询信息，导致响应滞后。
LAIDFU（来福）支持实时对接企业的CRM、ERP、HCM数据，无需复杂的数据迁移或二次开发。例如，当销售顾问接待客户时，系统可自动调取该客户的ERP订单记录（如最近一次采购的产品与数量）、CRM沟通历史（如曾反馈的质量问题），以及HCM中对应售后工程师的技能与排班信息，快速生成“客户需求-库存匹配-服务人员”的综合建议，将原本需要10分钟的信息收集压缩至1分钟内完成。
- 场景化智能支持：聚焦高频运营场景
不同部门的降本增效需求各有侧重，LAIDFU（来福）通过配置化能力，为企业提供“即拿即用”的场景化工具：
- 销售与客服场景：自动提醒客户回访时机（基于CRM中的上次沟通时间与购买周期），推荐关联产品（根据ERP中的库存与客户历史偏好），减少客户流失率；
- 生产与供应链场景：实时分析ERP中的物料库存与生产计划，若发现某关键零件库存不足，自动推送预警并建议替代方案（如调用相近规格的可用库存），避免生产线停工；
- 人力资源场景：结合HCM中的员工技能标签与当前项目需求，智能推荐内部人选（如“某设备维修项目需要3名具备电工证且空闲的员工”），降低外部招聘成本。
这些场景均基于企业真实业务流程设计，确保AI提供的建议可直接落地，而非“纸上谈兵”。
- 数据安全底线：保障企业信息资产可控
企业对核心数据的担忧，往往是阻碍AI应用落地的关键因素。LAIDFU（来福）对此有明确的边界——所有从CRM、ERP、HCM获取的数据，仅用于当前用户的操作需求（如生成报告、提供建议），不会被上传至大语言模型的训练集，也不会用于其他商业目的。企业可自主控制数据的访问范围（如仅允许特定部门调用生产数据）、设置交互内容的脱敏规则（如隐藏客户身份证号后四位），并通过本地化部署或私有云方案进一步强化数据主权。
这种“数据可用不可滥”的设计，让企业在享受AI便利的同时，无需担心敏感信息泄露或被不当利用。
三、价值体现：从效率提升到成本优化
某制造企业在引入类似LAIDFU（来福）的系统后，实现了多维度的改善：销售部门的客户响应速度提升50%（通过实时调取订单与沟通记录，减少重复询问），生产部门的物料损耗降低18%（通过智能预警避免紧急采购高价替代品），人力资源部门的招聘周期缩短30%（通过内部人才精准匹配减少外部招聘）。这些改变直接转化为运营成本的下降与客户满意度的提升。
对企业而言，AI+智能系统并非“颠覆性革命”，而是通过“实时数据支撑+场景化工具+安全底线”的组合，让日常运营更顺畅、决策更精准、资源利用更高效。万达宝LAIDFU（来福）这类工具的价值，在于它既连接了企业的核心数据源，又以“不打扰、不越界”的方式提供智能支持，最终成为企业降本增效的“务实伙伴”。
在数字化转型的实践中，真正有效的解决方案往往不是最复杂的，而是最贴近企业实际需求、最能平衡效率与安全的。AI+智能系统若想成为企业运营的“新引擎”，需要的正是这种“务实”的能力