在企业日常运营中，数据无处不在，但真正能转化为决策依据的信息却常常被埋没在报表和文档中。如何从海量数据中快速提取有价值的内容，成为提升管理效率的关键。近年来，AI智能体正逐步承担起数据分析的辅助工作，不仅加快了处理速度，也让更多非技术岗位的员工能够参与数据驱动的决策过程。其中，万达宝LAIDFU（来福）通过灵活的架构设计，为中小企业提供了可落地的智能化路径。
从“被动查询”到“主动理解”：AI智能体的新角色
传统数据分析依赖专业人员编写查询语句或制作可视化图表，周期长、门槛高。而AI智能体的引入，改变了这一模式。LAIDFU能够理解自然语言提问，如“上个月哪些产品的退货率高于5%？”或“销售增长最快的城市是哪个？”，并自动从数据库中提取信息，生成简洁明了的回答。
更重要的是，它不只是“翻译”问题，还能结合上下文进行推理。例如，当用户追问“为什么这个区域增长快？”，系统会调取该地区的促销活动记录、客户反馈和渠道投放数据，提供多维度的参考信息，帮助使用者形成判断。
构建自己的AI：让技术服务于业务逻辑
LAIDFU允许企业根据自身需求，自主构建AI应用场景。无论是库存预警、客户分群，还是项目进度预测，用户都可以通过配置规则和训练样本，让AI逐步掌握特定业务逻辑。
一家零售企业利用该功能搭建了“滞销品识别模型”，系统定期分析销售数据，自动标记连续三个月动销率低于阈值的商品，并建议调价或促销策略。整个过程无需外部开发团队介入，由运营人员在界面中完成设置，极大降低了技术门槛。
这种“构建自己的AI”模式，使企业不再依赖标准化功能，而是可以根据行业特性、发展阶段和管理风格，打造贴合实际的智能工具。
数据分区设计：保障安全与效率的平衡
在多部门协作的企业中，数据权限管理至关重要。LAIDFU采用数据分区设计，确保不同团队只能访问与其职责相关的信息。例如，财务人员可查看成本与利润数据，但无法浏览客户详细沟通记录；而客服团队能获取服务历史，但不涉及定价策略