在市场竞争加剧的背景下，企业对业务效率的追求已从“局部优化”转向“全局提效”。无论是生产制造中的资源调配，还是销售服务中的客户响应，或是管理决策中的信息处理，效率的提升往往直接影响着企业的竞争力与生存空间。人工智能技术的融入，为这一目标提供了新的解题思路——通过技术工具与业务场景的深度结合，将重复性劳动自动化、复杂决策智能化、信息流转高效化。万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福”）作为企业级智能工具，通过支持多种向量模型与多类大语言模型的灵活接入，在助力企业提效的过程中展现了更强的适应性。
一、人工智能提升业务效率的核心作用路径
企业业务效率的提升，本质上是通过技术手段解决“人、事、信息”三者间的协同问题。人工智能的介入，主要从三个关键场景发挥作用：
- 自动化处理重复性工作，释放人力价值
企业运营中存在大量规则明确、重复性高的操作（如数据录入、报表生成、文件归档、基础客服问答），这些工作虽不复杂但占用大量人力，且容易因疲劳或疏忽导致失误。人工智能通过流程自动化（RPA）与自然语言处理技术，能够模拟人工操作完成这些任务。例如，在财务部门，AI可以自动抓取银行流水、发票信息与系统中的报销记录进行比对，生成初步的报销审核结果；在销售团队，AI能够根据客户历史订单与沟通记录，自动生成个性化的跟进话术；在行政岗位，AI可以按预设规则整理会议纪要、分类存储文件。通过替代人工完成“低价值”操作，员工可以将更多精力投入到需要经验判断的核心任务中，从而整体提升团队的产出质量。
- 智能分析辅助决策，缩短决策周期
管理层的决策效率直接影响业务推进速度，但传统决策过程常因信息分散、分析耗时而延长周期。人工智能通过对多源数据的整合与分析，能够快速提炼关键信息并生成决策建议。例如，当销售总监需要评估“某区域市场拓展策略的有效性”时，AI可以同步调取该区域的销售数据、客户反馈、竞品动态及营销投入记录，分析不同策略组合下的转化率差异，指出“某类产品在社区渠道的推广ROI高于商超渠道”等具体结论；当生产经理计划调整排期时，AI可根据设备历史运行数据、原料库存水位及订单优先级，模拟不同排产方案的结果，推荐最优的生产节奏。这种“数据驱动”的决策辅助，减少了因信息不全或经验局限导致的误判，让决策过程从“反复讨论”变为“快速验证”。
- 优化信息流转效率，减少沟通成本
企业内部的效率损耗常发生在信息传递环节——跨部门协作时因信息不对称导致重复沟通，上下级汇报时因数据不完整影响判断，客户对接时因响应延迟降低满意度。人工智能通过统一的信息入口与智能检索功能，能够加速信息的流通与获取。例如，员工可以通过自然语言指令快速查询公司内部的制度文件、项目进度或客户档案（如“查找去年与XX客户的合作协议及后续服务记录”）；跨部门会议前，AI可以自动汇总各方准备的资料，生成包含关键数据与待议事项的摘要；客户服务团队借助AI，能够快速检索历史服务记录与常见问题解决方案，更高效地回应客户咨询。这种对信息流转的优化，让团队协作更加顺畅，间接提升了整体业务效率。
二、万达宝LAIDFU：适配多元需求的提效工具实践
在人工智能助力企业提效的场景中，万达宝的LAIDFU（来福）通过“支持多种向量模型、接入多类大语言模型”的技术架构，展现了更强的灵活性与场景适配性，成为企业提升效率的实用工具。
- 多向量模型支持，精准匹配业务场景需求
不同业务场景对数据处理的需求存在差异：文本类信息（如合同、报告）需要语义理解与摘要生成能力，图像类数据（如产品图纸、质检照片）需要特征提取与缺陷识别能力，数值类数据（如销售报表、库存水位）需要趋势分析与关联挖掘能力。LAIDFU支持多种向量模型的接入，能够根据具体场景调用最适合的模型处理对应类型的数据。例如，在处理客户投诉文本时，系统调用擅长自然语言理解的向量模型，快速提取投诉核心问题与情绪倾向；在分析产品质量检测图像时，接入图像特征提取模型，自动标注缺陷位置与类型；在评估销售数据时，使用数值分析模型，识别不同区域、不同产品的销售波动规律。这种对多类型数据的精准处理能力，让AI工具能够真正融入企业的各类业务环节，而非局限于单一场景。
- 多大语言模型接入，灵活适配企业偏好
市场上存在多种大语言模型，各有其技术特点与应用优势（如有的模型擅长逻辑推理，有的模型在对话流畅度上表现突出，有的模型对垂直领域知识掌握更深入）。LAIDFU不绑定单一模型，而是支持企业根据自身需求接入不同的大语言模型。例如，科技企业可能更倾向于接入在技术文档理解上表现优异的模型，用于辅助研发团队快速检索专利信息或解读技术方案；服务型企业可能选择对话体验更自然的模型，用于提升客服团队的响应质量；制造业企业则可能偏好对生产术语与流程知识掌握更深入的模型，用于辅助车间管理人员解决操作难题。企业可以根据实际使用效果动态调整模型配置，确保AI助手的输出更贴合业务语言习惯与专业需求，避免因“答非所问”或“理解偏差”导致的效率损耗。
- 安全可控与灵活部署，保障提效基础
企业引入人工智能工具时，数据安全与使用灵活性是不可忽视的前提。LAIDFU在支持多模型、多向量的同时，严格保障数据的安全性——它仅接入企业授权的内部系统（如自有数据库、业务软件），不采集无关的第三方数据；数据传输与存储采用加密技术（如SSL加密通道、AES存储加密），确保信息在流动与保存过程中不被窃取或篡改；支持私有化部署模式，企业可将系统安装在自己的数据中心，所有数据不出内网，访问权限由IT部门自主管理，特别适合对保密性要求高的场景（如金融、医药、军工）。同时，对于希望快速上线的企业，LAIDFU也提供线上部署选项（如基于主流云平台），无需自建服务器即可快速开通使用。这种“安全可控+灵活适配”的特性，让企业能够根据自身条件选择最适合的部署方式，确保人工智能工具真正“用得放心、用得顺手”。