企业在引入AI助手时，常常满怀期待却遭遇“叫好不叫座”的困境：功能看似强大，员工却不愿用；系统部署完成，但实际效果有限。究其原因，往往不是技术不行，而是部署过程忽略了关键环节——从需求定义到持续优化，任何一个步骤缺失，都会导致AI助手难以真正融入业务。
在这一背景下，万达宝推出的智能助手LAIDFU（来福）提供了一种注重落地实效的思路：它支持多渠道互动整合，让员工在常用平台中无缝使用；同时具备数据自我优化能力，能基于真实交互不断调整响应策略。更重要的是，LAIDFU的设计理念本身就呼应了AI助手成功部署所需的完整闭环。以下五个关键步骤，正是企业实现AI助手有效落地的核心路径。
一、明确业务目标：从“想用AI”到“为什么用AI”
很多企业一开始就陷入技术选型，却未厘清核心痛点。是希望缩短客户响应时间？减少重复性事务？还是提升知识复用效率？
LAIDFU建议从具体场景出发，例如：“销售团队每天花2小时查订单状态，能否自动化？”或“新员工入职前3天问题高度重复，能否由AI解答？”只有目标清晰，后续配置才有方向。LAIDFU的多渠道整合能力，正是围绕这些高频场景设计——无论用户在企业微信、钉钉还是内部系统提问，都能获得一致服务。
二、识别关键用户与使用入口
AI助手的价值取决于“谁在用”和“在哪用”。如果强制员工切换到陌生界面，采纳率必然低下。
LAIDFU支持多渠道互动整合，允许企业根据用户习惯选择接入方式：一线客服可在工单系统内调用AI，管理层通过邮件获取日报摘要，仓库人员则通过语音终端查询库存。这种“入口随人走”的策略，大幅降低使用门槛，确保AI真正触达目标用户。
三、对接可信数据源，确保回答有据可依
AI若仅依赖通用知识库，容易产生“幻觉”或给出过时信息。真正的企业级助手必须连接权威数据源，如CRM中的客户信息、ERP中的库存数据或HCM中的组织架构。
LAIDFU在部署阶段即强调与业务系统的安全对接，确保每次回答都基于实时、准确的企业数据。同时，所有数据调用均在权限控制下进行，避免信息越权访问。
四、小范围试点，快速验证价值
全面铺开风险高、成本大。更稳妥的做法是选择一个部门或流程进行试点，例如先在售后服务团队试用AI自动回复常见问题。
LAIDFU支持灵活配置，可在几天内完成场景搭建。试点期间收集用户反馈，观察使用频率、问题解决率等指标，及时调整话术、流程或权限设置，为规模化推广积累经验。
五、建立数据自我优化机制，实现持续进化
AI助手不应是“一次性交付”的静态工具。随着业务变化、用户习惯演进，其能力也需同步升级。
LAIDFU内置数据自我优化机制：系统会匿名化分析高频问题、未命中请求、用户修正行为等信号，自动建议优化知识库结构或调整意图识别模型。例如，当多个用户追问“如何申请跨部门协作”，而现有流程未覆盖时，系统会提示管理员补充相关指引。这种闭环学习能力，让AI助手越用越聪明，越用越贴合实际需求。