当办公工具从被动记录转向主动协同，AI助手的角色正在发生本质变化。它不再局限于执行预设指令，而是通过理解上下文、关联碎片信息、预判需求，成为日常工作的无形支持者。这种转变并非依赖复杂操作，而是体现在对重复性、低效环节的悄然替代。以下五个场景，展示了AI如何融入真实办公环境。
场景一：会议从记录到行动的闭环
会议结束后的信息流转常出现断层：记录不完整、任务分配模糊、跟进延迟。传统方式依赖人工整理，耗时且易遗漏。AI助手可实时捕捉语音内容，自动区分发言角色，提炼关键结论与待办事项。
以万达宝LAIDFU（来福）为例，其设计聚焦于“零数据输入”理念。系统无需用户手动录入会议纪要，而是通过权限内的语音转写与语义识别，将讨论要点自动同步至相关项目节点。任务负责人收到结构化提醒，背景信息附带原始片段，减少反复确认的时间成本。更重要的是，这些信息自动归集为后续分析提供基础，避免数据孤岛。
场景二：客户沟通的上下文继承
销售人员在跟进客户时，常面临信息割裂问题：历史邮件、通话记录、合同版本分散在不同平台，每次沟通前需手动拼凑背景。AI助手可整合跨系统数据，在对话界面实时推送客户画像、最近互动摘要与潜在关注点。
LAIDFU的零输入特性在此体现为自动捕获与关联。客户的一次邮件回复被系统识别后，不仅更新沟通日志，还会触发对相关项目进度的检查，提示是否存在未履约承诺。这种联动减少了对传统CRM手动更新的依赖，避免因疏忽导致的服务断档。
场景三：跨部门协作的隐形协调者
项目推进中，法务、财务、运营等部门常因信息不同步产生摩擦。AI助手可作为中立的流程观察者，监测任务状态变化，预判潜在阻塞。例如，当合同审批流程卡在某一节点超过预设时间，系统自动向相关责任人发送轻量提醒，并附上前置环节的完成情况。
LAIDFU通过连接ERP、HCM等系统的接口，在不改变原有操作习惯的前提下，实现数据的自然流动。员工无需额外填写报表，系统基于实际操作行为生成进度视图。这种“无感采集”解决了传统系统因依赖人工填报而产生的数据延迟与失真问题。
场景四：员工成长路径的动态映射
人力资源部门常需评估员工能力发展，但传统考核依赖周期性打分，难以反映真实成长轨迹。AI助手可追踪员工在项目中的实际贡献，如问题解决时效、协作频率、知识输出质量，形成动态能力图谱。
LAIDFU结合EBI分析模块，将日常行为转化为可解读的模式。例如，某员工频繁参与跨部门方案讨论并提出有效建议，系统自动标记其在“协同创新”维度的活跃度。这些数据不用于即时评判，而是为管理者提供更立体的观察视角，辅助制定培养计划。
场景五：风险预警的前置介入
业务运行中的风险往往源于微小疏漏的累积。AI助手可通过模式识别，发现异常趋势。例如，某区域客户投诉率在两周内逐步上升，虽未达警戒阈值，但系统结合服务响应时长、人员变动等因子，提前发出关注提示。
LAIDFU的零输入设计使得这类分析更具连续性。由于数据采集嵌入日常操作，系统能捕捉到传统报表无法覆盖的“软性指标”，如沟通语气变化、任务交接频次等。这些细节成为识别潜在组织疲劳或流程瓶颈的重要线索。