在日常工作中，我们经常会遇到这样的场景：销售团队需要根据客户历史数据预测下季度的采购意向，但整理分析表格耗费了大量时间；管理层想了解生产环节的潜在风险点，却要从厚厚的报告中逐条筛选关键信息；市场部门策划活动时，希望能快速生成多种方案初稿，再根据实际情况调整。这些需求背后，反映出一个共同趋势——企业和个人不仅需要处理已有信息，更希望借助工具主动“创造”有价值的内容，比如预测趋势、生成方案、提炼洞察。生成式AI正是为满足这类需求而发展的技术方向，它能够基于已有数据生成新的文本、图表、代码等内容，辅助人们更高效地完成复杂任务。
万达宝推出的LAIDFU（来福），就是生成式AI在企业管理场景中的具体应用之一。它不仅能通过自然语言交互解答问题，还能配合EBI智能分析报表，从海量数据中挖掘销售机会，发现潜在风险，为企业决策提供更直观的参考。
一、生成式AI的核心特点：从“处理信息”到“创造内容”
传统AI技术（如规则引擎、基础数据分析工具）更擅长按照预设逻辑处理明确指令，比如分类数据、回答固定问题。而生成式AI的突破在于，它能够基于已有的数据模式“生成”新的内容。
举个例子，当销售团队需要预测某类产品的下季度需求时，传统工具可能只能提供历史销售数据的统计表格，而生成式AI可以结合历史销量、季节性波动、市场活动记录等信息，生成一份包含预测结论、关键影响因素和风险提示的分析报告。再比如，管理层想了解生产线的潜在风险，生成式AI能从设备运行数据、维修记录、原料供应周期中提炼出可能的问题点（如某台关键设备近期故障频率上升、某原料供应商交货延迟），并生成可视化的风险地图。
这种“创造”并非凭空想象，而是基于对大量数据的学习与模式识别。生成式AI通过对历史信息（如销售记录、客户反馈、生产参数）的分析，理解其中的关联逻辑，进而输出符合实际场景的新内容——可能是文字总结、图表展示，甚至是具体的行动建议。
二、LAIDFU（来福）+EBI报表：从数据到决策的桥梁
万达宝LAIDFU（来福）在实际应用中，通过与EBI智能分析报表的配合，将生成式AI的能力落地到具体业务场景。EBI报表本身具备强大的数据整合与分析功能，能够从企业的CRM、ERP、HCM等系统中提取关键指标（如销售额、客户转化率、库存周转率），而LAIDFU（来福）则在此基础上，进一步将这些数据转化为可理解的洞察。
在销售场景中，EBI报表可以呈现各区域、各产品的销售趋势，但LAIDFU（来福）能基于这些数据生成更深入的分析。例如，当某地区的某款产品销量连续两个月下滑时，系统不仅能指出这一现象，还能结合客户咨询记录、竞品活动信息，生成可能的下滑原因（如“该地区近期推出了同类竞品，且价格更低”“部分老客户反馈产品功能迭代未满足需求”），并提示潜在的销售机会（如“针对老客户推出升级优惠，可能挽回20%的流失订单”）。
在风险管理方面，EBI报表能显示生产环节的关键参数（如设备利用率、原料库存水平），而LAIDFU（来福）会进一步挖掘潜在风险。比如，当某台核心设备的维护周期超过行业标准时，系统会生成风险提示（如“设备故障概率升高，可能影响下月订单交付”），并建议采取的行动（如“提前安排备用设备测试”）。对于财务风险，系统能通过分析现金流、应收账款等数据，生成资金链紧张的预警信号，并提示可能的改善方向（如“加快某类客户的回款周期”）。
三、生成式AI的实际价值：辅助决策，而非替代思考
生成式AI的价值在于，它能把原本需要专业人员花费大量时间整理、分析的工作，以更高效的方式呈现出来。但它并不替代人的判断——最终的决策仍需要结合业务经验与实际情况。
以销售机会挖掘为例，LAIDFU（来福）生成的潜在客户名单或销售策略建议，需要销售团队根据客户实际沟通情况调整；在风险发现方面，系统提示的生产设备风险或资金链问题，需要管理层结合行业环境与企业战略进一步评估。生成式AI更像是一个“智能参谋”，它提供信息、分析逻辑和备选方案，而人负责结合实际情况做出最终判断。
这种“人机协作”的模式，正在成为企业数字化转型的常见形态。通过生成式AI的辅助，销售、生产、管理等环节的决策效率得以提升，同时降低了因信息遗漏或分析偏差导致的失误风险。