据某机构对500家中型企业的调研显示，超过65%的管理者将“跨部门协作效率低”列为制约业务增长的核心痛点——财务部不清楚销售部的客户跟进进度，市场部拿不到产品部的最新功能参数，技术团队反复被非标准化需求打断……这些场景背后，是信息在不同部门间流动时的“衰减”与“变形”。当企业试图通过增加会议频次或扩大沟通群组来解决时，往往陷入“越沟通越混乱”的怪圈。而智能助手的出现，为这一难题提供了新的解法。以万达宝推出的企业级AI助手LAIDFU（来福）为例，其通过“授权-监控-优化”的闭环设计，正在重塑企业内部的信息流转逻辑。
一、从“人为传递”到“系统触达”：破解信息断点
传统跨部门协作中，信息传递高度依赖人工操作：销售需手动填写客户跟进表，产品经理要通过邮件同步需求文档，客服需登录多个系统查询用户历史记录……这些环节不仅耗时，更易因人为疏忽导致信息错漏。LAIDFU（来福）的解决方案是“嵌入业务流”。
例如，当销售在CRM系统中更新客户状态时，来福会自动提取关键信息（如需求痛点、决策链角色），并根据预设规则推送至相关部门：产品部收到“功能优化建议”，技术部获取“技术可行性评估需求”，市场部获得“案例包装方向”。整个过程无需销售逐个沟通，信息传递效率提升70%以上。某制造企业使用后反馈：“以前跨部门确认一个需求要3天，现在来福自动同步后，半天就能拿到反馈。”
二、管理者视角：授权与监控的“双保险”
智能助手的大规模应用，往往伴随管理者对“失控”的担忧：AI是否会泄露敏感数据？部门是否会过度依赖系统而丧失判断力？LAIDFU（来福）通过“分级授权+动态监控”机制回应了这些顾虑。
在授权层面，管理者可为不同部门、不同岗位设置AI使用权限。例如，销售团队可调用客户画像分析功能，但无法访问财务部的成本数据；新入职员工仅能使用基础问答模块，需通过考核后才能解锁复杂任务。在监控层面，系统会记录所有AI交互日志，包括提问内容、响应结果、操作时间等，并生成可视化报表。管理者可随时追溯某次信息流转的路径，或识别高频无效请求（如重复询问相同政策），从而优化授权策略。
某零售集团CIO表示：“来福的监控功能不是为了‘盯人’，而是让我们看清哪些部门需要更多支持。比如发现某区域团队频繁询问物流时效，我们就知道需要加强当地仓储配置。”
三、安全基座：让信息流转“可追溯、可控制”
跨部门信息流转中，数据安全是生命线。LAIDFU（来福）从技术架构到应用场景，均围绕“最小权限原则”设计。其采用分布式存储与加密传输技术，确保信息在传递过程中始终处于加密状态；同时，通过自然语言处理（NLP）技术对交互内容进行语义分析，自动识别并拦截敏感信息（如客户联系方式、未公开财报数据）的泄露风险。
更关键的是，来福的“安全边界”由企业自主定义。管理者可上传内部合规手册、数据分类标准等文件，系统会据此训练安全模型，而非依赖通用规则。例如，某金融机构将来福接入后，系统能精准识别“客户资产规模超过500万”等需脱敏处理的字段，而其他行业企业则无需关注此类规则。这种“量身定制”的安全策略，让企业既能享受智能助手的便利，又无需担心合规风险。
四、从“工具”到“习惯”：培养组织的信息协同意识
智能助手的终极目标，是推动企业从“人工协作”向“智能协同”转型。LAIDFU（来福）通过持续优化交互体验，降低员工使用门槛：支持语音输入、多轮对话、结果可视化展示等功能，让非技术背景员工也能轻松上手；同时，系统会根据用户历史行为推荐常用功能（如销售常查“客户历史订单”，客服常用“工单处理模板”），逐步形成个性化的工作流。
某科技公司负责人观察到：“使用来福3个月后，员工主动分享信息的频率提高了40%。以前大家觉得‘多一事不如少一事’，现在通过系统记录，能清晰看到自己的贡献被量化，协作意愿明显增强。”这种从“被动配合”到“主动协同”的转变，或许才是智能助手对组织最大的价值。