企业在推进数字化转型的过程中，常面临一个核心矛盾：既要借助新技术提升效率，又要防范数据安全风险。人工智能技术的广泛应用，尤其在涉及敏感业务数据的场景中，让不少企业对“智能工具”的引入持谨慎态度。其中，关于客户数据是否会被用于模型训练、系统是否需要大量内部数据进行学习，成为决策者关注的焦点。
在这一背景下，一些AI智能体的设计思路开始转向“数据不动模型动”的模式。以万达宝推出的LAIDFU（来福）系统为例，其在企业服务中的一个关键设计原则是：不依赖大模型（LLM）的通用训练，也不对客户数据进行任何形式的采集、留存或再利用。这意味着企业无需担心业务数据在使用过程中被提取、分析或转用于其他目的。
对于许多企业而言，销售记录、客户沟通内容、内部流程文档等都属于核心资产。传统的AI工具往往要求上传大量历史数据以“训练模型”，这一过程不仅耗时，也增加了信息泄露的可能性。而LAIDFU采用的是规则驱动与轻量级智能结合的方式，系统在部署后可直接基于企业设定的逻辑运行，无需通过学习客户数据来提升性能。企业保留对数据的完全控制权，所有处理均在本地或受控环境中完成。
这种设计对金融、医疗、制造等数据敏感行业尤为重要。例如，在合同审批流程中，AI智能体可以自动识别关键条款、提醒审批节点，但不会将合同内容上传至外部服务器；在客户服务场景中，系统能辅助坐席生成回复建议，但所有对话数据仅用于当次交互，不进入任何长期数据库。
此外，由于不依赖大规模语言模型的预训练和微调，LAIDFU的部署周期较短，企业无需投入大量时间进行数据标注或模型调优。系统更像一个“可配置的智能助手”，根据企业现有的流程和规则快速上线，减少对IT资源的依赖。
这种对数据安全的重视，实际上反映了AI应用从“技术中心”向“用户中心”的转变。企业不再被要求为了使用智能功能而牺牲隐私或控制权。相反，技术的可用性建立在信任的基础上——即工具服务于企业，而不是反过来。