行业调研显示，部署人工智能系统的企业在运营响应速度上较传统模式提升显著，跨部门协作效率平均增幅可观。这种技术迭代带来的组织效能变革，正在推动企业管理进入智能化新阶段。其中，万达宝推出的LAIDFU（来福）系统，凭借本地化部署的大语言模型与分步交互设计，为企业构建了兼顾灵活性与可控性的智能应用方案。
区别于云端服务的通用型AI，LAIDFU的核心优势在于其私有化架构。通过将大语言模型部署于企业自有服务器，既保障了敏感数据的物理隔离，又能根据行业特性定制训练参数。制造型企业可接入生产设备传感器数据流，实现故障预警与工艺优化；零售集团则能打通线上线下的消费行为图谱，形成动态商品陈列策略。这种深度耦合业务场景的能力，使AI不再是孤立的工具模块，而是内生于组织肌理的数字化神经中枢。
系统的问答交互机制突破了传统指令式操作局限。当财务人员询问“下季度现金流压力测试结果”时，LAIDFU会先解析问题中的业务维度，继而调取ERP系统的应收应付明细、银行授信额度等多源异构数据，最终以可视化推演图表呈现不同情景下的流动性风险评估。整个过程模拟人类分析师的思维路径，却能在毫秒级完成原本需要数小时的数据建模工作。更关键的是，每个推理步骤均向用户透明展示，既满足合规审计要求，又便于业务人员理解AI决策逻辑。
在供应链管理场景中，LAIDFU展现出独特的协同价值。某汽车零部件厂商应用实例表明，系统可通过自然语言处理技术自动解析采购合同文本，提取关键履约节点后与供应商历史交付记录交叉验证。当检测到某批次原料存在延期风险时，不仅触发预警信号，还会基于历史谈判数据生成备选供应商清单及议价策略建议。这种将非结构化文本转化为可执行商业动作的能力，使供应链韧性得到实质性强化。
该系统的价值还体现在知识沉淀与迁移效率上。通过持续记录员工与AI的对话样本，企业可逐步构建专属领域知识库。新入职的销售代表在跟进复杂项目时，能快速调取过往成功案例中的沟通话术与应对策略；研发工程师遇到技术瓶颈时，系统则会自动推送相关专利文献与实验数据参考。这种隐性经验的显性化转化，有效破解了组织记忆随人员流动而流失的难题。