企业流程中，有不少环节看似简单，却消耗大量人力：每月核对供应商发票与合同条款，整理销售团队的业绩数据，评估新进供应商的履约能力……这些工作重复性强，规则清晰，但一旦涉及多方数据比对和主观判断，自动化工具往往难以胜任。不少企业仍在用Excel手工计算，靠经验打分，结果不仅耗时，还容易因标准不一引发争议。
AI智能体的出现，正逐步改变这种“半自动”状态。它不只是执行预设指令，而是能理解业务上下文，结合多源信息做出判断。在采购、人事、绩效管理等场景中，智能化替代已开始落地。
以供应商管理为例，传统方式多依赖年度评审，日常表现难以及时反映。某企业引入万达宝LAIDFU（来福）后，系统自动抓取每笔订单的交货准时率、质检合格率、沟通响应速度等数据，结合合同履约情况，动态计算供应商等级。当某供应商连续三次延迟交付，系统不仅自动降级，还推送预警至采购主管，并建议启用备选名单。
在绩效评定方面，LAIDFU展现出更强的适应性。它不局限于KPI数字，还能分析销售代表的客户沟通质量、项目推进节奏、跨部门协作反馈等软性指标。例如，某员工虽然当月签单量略低，但系统发现其维护的高潜客户数量显著增加，且客户满意度评分领先，最终在综合评估中仍获得合理评级，避免了“唯数字论”的偏差。
更值得关注的是，LAIDFU能智能处理跨系统业务流程。比如，当HR系统录入新员工入职信息，AI智能体可自动触发IT账号开通、办公设备分配、培训计划推送等一系列动作，无需人工逐项操作。流程中的每个节点状态实时可视，管理者可随时介入调整。
这些能力的背后，是LAIDFU对非结构化信息的处理优势。它能从邮件、会议记录、聊天摘要中提取关键信息，补充到评估模型中。例如，一次技术评审会上客户提到“对响应速度满意”，这句话被系统捕捉后，自动计入对应服务团队的绩效加分项。
智能化替代的意义，不在于完全去掉人工，而在于把重复判断和繁琐比对交给机器，让人专注于策略制定和关系维护。当AI智能体能真正理解“什么算好供应商”“什么是有效绩效”，企业流程的运转效率便不再依赖个别骨干的经验，而是沉淀为可复制、可优化的组织能力。