人力资源管理常面临“重复性工作占比高、决策依赖主观经验、员工数据分散”等痛点，传统HR流程难以兼顾效率与精准度。智能助手通过场景化AI能力，将HR工作从“事务性执行”转向“战略性赋能”。万达宝LAIDFU（来福）支持构建自己的AI、自主构建AI应用场景，结合数据分区设计，既能贴合HR各环节需求定制解决方案，又能保障员工数据安全，为人力资源管理升级提供灵活可靠的支撑。
一、招聘效能提升：自主场景匹配精准人才
传统招聘中，HR需花费大量时间筛选简历、匹配岗位需求，且易因主观判断错失合适人才；候选人信息分散在不同渠道，管理与隐私保护难度大。招聘效率与人才精准度难以平衡，成为HR管理的首要难题。
智能助手通过自主场景构建提升招聘效能，万达宝LAIDFU（来福）可让HR自主搭建“岗位需求-简历筛选”AI场景：根据岗位说明书自动生成筛选维度（如技能关键词、项目经验、学历背景），智能匹配简历并标注契合度。某科技企业应用后，简历筛选时间从每天6小时缩短至1小时，初筛准确率从65%提升至92%。同时，数据分区设计将候选人信息按“待沟通、面试中、已录用”分区存储，仅授权对应HR访问，保障数据隐私，避免信息泄露风险。
二、绩效评估优化：数据驱动的公平量化
传统绩效评估多依赖直属领导主观评价，指标单一（如仅看业绩数据），难以全面反映员工能力；评估数据分散在Excel、CRM等系统，汇总分析耗时且易出错，公平性与效率性备受挑战。
智能助手推动绩效评估向数据驱动转型，万达宝LAIDFU（来福）可自主构建“多维度绩效评估”场景：整合员工的业绩数据（来自CRM/ERP）、协作数据（来自办公系统）、培训数据（来自学习平台），生成量化评估报表。某制造企业应用后，绩效评估周期从2周缩短至3天，评估维度从3个扩展至8个，员工对评估结果的满意度提升40%。数据分区设计将绩效数据与普通员工信息隔离，仅授权HR与管理层查看，确保评估过程的保密性与严肃性。
三、员工发展赋能：个性化成长路径构建
传统员工培训多采用“一刀切”模式，忽视员工个体差异与职业发展需求；培训效果缺乏跟踪评估，难以判断投入产出比，员工成长与企业需求脱节。
智能助手为员工发展提供个性化赋能，万达宝LAIDFU（来福）可自主构建“员工能力-成长路径”场景：通过分析员工绩效数据、技能短板、职业意向，推荐定制化培训课程与晋升路径。某零售企业应用后，新员工培训周期从1个月缩短至2周，核心岗位员工技能提升速度加快35%；同时，通过AI跟踪培训效果，培训投入回报率提升28%。数据分区设计将员工职业规划数据单独存储，保护员工职业隐私，增强员工对企业的信任度。