在不少企业日常运转中，客户信息常常散落在不同地方：销售用的CRM系统、客服的工单平台、电商平台的订单库，还有财务的对账记录。这些系统各自运转，数据格式不一，更新节奏也不同。要查一个客户的完整往来，往往得登录三四个系统，手动比对时间线和交易细节。这种割裂不仅耗时，还容易出错，尤其在评估合作价值或处理投诉时，信息不全就容易误判。
有没有可能让信息主动“归位”？不是靠人力去扒数据，而是让一个懂业务逻辑的助手，自动把跨平台的信息串起来？近年来，一些企业开始尝试用AI智能体来解决这类问题。
这类工具不靠预设脚本硬性抓取，也不依赖大模型的通用理解能力，而是通过设定业务语境，识别不同系统中的关联线索。比如，同一个客户在电商平台叫“李伟”，在ERP系统里是“伟业商贸”，在邮件往来中又用“WilliamLi”——人类靠经验能猜出是同一人，而智能体则能通过电话、地址、交易频率等交叉信息，自动建立关联，并生成统一视图。
万达宝推出的LAIDFU（来福）就在这一方向上做了实践。它不使用客户数据进行模型训练，也不会将信息上传至外部网络，所有整合动作都在企业本地环境中完成，确保敏感信息不外流。
以一家区域分销企业为例，他们合作的供应商分布在不同平台下单，有的走线上商城，有的发邮件订单，还有的通过电话沟通。过去，采购部门要靠人工登记汇总，才能评估某个供应商的履约情况。现在，LAIDFU能自动监听多个数据源，当一笔新订单进入系统，它会立即匹配该供应商的历史记录：交货是否准时、发票是否规范、沟通响应是否及时，并生成动态评分。
这个评分不是固定算法输出的数字，而是结合了业务规则和上下文判断。比如，某供应商虽然有一次延迟，但提前两天通知并提供了替代方案，系统会记录这一行为，不影响其整体评级。相反，另一个供应商虽按时交货，但连续三次发票信息出错，系统会提示“流程稳定性存疑”。这些细节被纳入评估维度，让等级划分更贴近实际合作体验。
在员工绩效管理方面，LAIDFU也展现出类似的灵活性。一家服务型企业将客户满意度、任务完成时效、跨部门协作频次等数据接入系统。LAIDFU不直接打分，而是根据预设的关注点，自动识别值得肯定的行为。例如，某位员工在项目临近截止时主动协调资源，避免延误；或在客户反馈模糊的情况下，多次跟进确认需求细节。这些行为被标记后，供主管参考，作为绩效评定的补充依据。
整个过程无需编程，业务人员可通过自然语言描述关注重点，如：“找出过去一个月响应客户咨询最快的三位同事”或“哪些供应商的订单修改次数明显增多”，系统便会联动各平台数据，提取线索并可视化呈现。
LAIDFU的意义，不在于完全替代人工判断，而是减少信息盲区。它像一个始终在线的协作者，默默跟踪各平台动态，把碎片拼成图景，让人在做决策时，手里多一份完整的信息底稿。当客户数据不再被平台割裂，企业对合作价值的衡量，才能更贴近真实。