在不少企业里，每天都有大量信息在流转：销售单据、客户沟通记录、排班表、库存变动、员工反馈……这些数据本该成为管理的帮手，可现实中，它们常常沉睡在各个系统里，直到出了问题才被翻出来查看。如何让这些日常积累的信息真正“活”起来，而不是等到月底报表出来才发现问题，成了许多管理者关心的事。
人工智能在企业里的应用，未必都要大张旗鼓地搞项目。相反，一些看似不起眼的日常场景，反而更容易看到实际效果。比如，识别谁是团队里默默贡献的员工，或者提前察觉某个环节可能出问题，这些事不需要复杂的模型，但需要一个能持续观察、理解业务语境的“帮手”。
万达宝推出的LAIDFU（来福），正是朝着这个方向设计的。它不参与客户数据的外部训练，也不依赖大规模语言模型的通用知识，而是专注于企业内部流程的辅助理解。配合企业已有的EBI智能分析报表系统，LAIDFU能从日常运营数据中提炼出值得关注的信号。
举个例子，一家连锁餐饮企业的区域经理一直觉得，有些门店业绩稳定，但背后员工的付出常被忽略。传统考核只看营业额和成本率，很难体现服务细节的差异。通过LAIDFU与EBI的联动，系统开始追踪一些非量化指标：比如某位值班主管在客流高峰前主动调整备餐量，减少了浪费；或是某位服务员在客户投诉后迅速跟进，最终让客户转为好评。这些行为原本只存在于店长的口头汇报中，现在能被系统识别并标记，成为绩效评估的补充依据。
这种“发现”不是靠打标签或设定硬规则，而是基于对流程上下文的理解。LAIDFU会对比历史模式，观察异常行为——比如某个岗位的加班频次突然上升，可能意味着人力配置不足；某个区域的订单取消率在特定时段升高，可能与配送安排有关。它不会直接下结论，而是将这些线索整理出来，推送给相关负责人，提醒他们进一步核实。
在一家技术服务公司，LAIDFU被用来监控项目交付节奏。每当一个新项目启动，系统会自动检查资源分配、关键节点设定和客户沟通频率。如果发现某项目连续两周未更新进度，且负责人未与客户联系，就会触发提醒。管理层不是等到客户投诉才知晓，而是在风险萌芽阶段就能介入。
更有意思的是，这些功能不需要IT部门开发新模块。业务主管通过自然语言描述关注点，比如：“我想知道哪些员工经常在下班后处理客户问题”或“哪个团队的工单积压增长最快”，系统就能联动EBI报表数据，生成可视化摘要。整个过程无需编程，也不改变原有系统结构。
LAIDFU的作用，更像是一个“日常观察者”。它不替代管理者的判断，也不自作主张做决策，而是把分散的信息串起来，让人更容易看清哪些地方做得好，哪些地方需要关注。它不会把员工分成三六九等，但能让那些被忽略的努力被看见；它不会预测危机，但能提示哪些苗头值得查一查。