一、企业运营中的隐性需求：那些需要“持续关注”的工作
企业的日常运转中，存在大量既重要又容易被忽视的事务——销售团队可能因忙于跟进订单而忽略客户购买周期中的追加销售时机；生产部门能处理显性的设备故障，却难提前察觉原材料供应波动带来的潜在停产风险；财务与运营团队需要定期整理跨部门数据（如库存周转率与销售趋势的关联），但这些“基础性工作”往往消耗人力却难体现直接价值。这些任务并非核心业务流程，却是维持企业健康运转的“隐性支柱”，一旦疏漏可能引发连锁反应。
传统模式下，企业依赖员工的经验与责任心处理这类事务，但受限于注意力分配与信息整合能力，许多机会或风险在未被发现前就已错过。如何系统性捕捉这些隐性需求，并将其转化为实际收益或风险规避，成为企业提升韧性与效率的关键。
二、万达宝LAIDFU（来福）：专注“隐性价值”的企业级AI智能体
万达宝推出的企业级AI智能体LAIDFU（中文名“来福”），其核心定位是解决企业运营中“重要但不紧急”的隐性事务。来福通过深度整合企业内部数据（如销售记录、生产日志、库存变动）与外部关联信息（如行业趋势、供应链动态），并依托自然语言交互与智能分析能力，专注于三类典型场景：识别追加销售机会（挖掘客户潜在需求）、发现潜在危机（预判可能影响业务的隐患）、以及执行无聊但有价值的工作（自动化处理重复性事务）。这些功能看似分散，实则共同指向一个目标——让企业从细节中获取增量价值，同时释放人力专注核心创新。
三、具体帮助的实践体现：从机会挖掘到风险防控
1. 识别追加销售机会：让客户价值“自然增长”
在销售与客户服务环节，客户的需求往往随时间推移而扩展（例如购买了基础版软件的企业，半年后可能需要高级数据分析模块），但这类需求常因未被及时捕捉而流失。来福通过分析客户的购买历史（如某客户过去12个月内采购了3次某型号零件，最近一次间隔缩短至2个月）、使用行为（如频繁咨询某类配件的兼容性问题）以及行业常见升级路径（如同规模企业通常在采购基础设备后6-8个月追加配套服务），主动向销售团队推送潜在追加销售建议。
例如，当某老客户再次下单时，来福会提示：“该客户过去3次采购均为标准型号，当前行业同类企业升级配置的比例为42%，建议推荐高配版本并附赠免费培训服务”。销售团队可根据这些建议针对性沟通，既避免过度推销的抵触感，又能提升单客户生命周期价值。数据显示，这类基于AI识别的追加销售机会转化率，通常高于随机推销的2-3倍。
2. 发现潜在危机：提前预警“看不见的风险”
企业的潜在危机常隐藏在数据细节中——例如原材料供应商的交货延迟频率上升、某台关键设备的维护周期已超期但未处理、某区域市场的客户投诉率连续两周小幅攀升。来福通过实时监控多维度数据（如供应链物流状态、设备传感器读数、客户反馈情感分析），并结合历史风险案例库（如“供应商交货延迟超过3天曾导致生产线停滞”），在问题显性化前提醒相关人员。
典型场景包括但不限于：
- 供应链风险：当某关键原材料的供应商近两周交货准时率从95%降至80%，且物流轨迹显示运输时长增加，来福会向采购部门推送预警：“该供应商交付能力可能波动，建议启动备用供应商评估流程”；
- 设备隐患：某生产设备的振动传感器数值连续3天超出正常波动范围（但未触发停机警报），来福会关联该设备的上次维护记录（如“上次更换轴承已满8000小时，接近建议更换周期”），提示维护团队优先检查；
- 市场波动：某区域客户的咨询量环比下降15%，且投诉集中在“交付延迟”，来福会综合分析库存周转率与物流数据，提示销售与运营团队核查该区域的配送链路是否受阻。
这些预警并非简单的数据罗列，而是结合业务逻辑的“风险解读”——例如提示“若本周不处理设备振动问题，下一周故障概率可能升至65%”，帮助团队优先级排序。
3. 执行无聊但有价值的工作：释放人力专注创新
企业运营中存在大量重复性、规则明确但耗时的事务——例如整理每日销售报表并标注异常数据、核对库存台账与系统记录的一致性、将客户常见问题分类归档以便后续查询。这些工作本身不创造直接收益，但缺失会导致效率下降或决策偏差。来福通过自动化流程与智能归纳能力，承担了这些“基础性劳动”。
具体功能包括：
- 数据整理与标注：自动汇总各部门日报（如生产部门的良品率、销售部门的订单量），并用高亮标记异常值（如“今日A生产线良品率较昨日下降5%”），节省人工筛查时间；
- 信息归档与检索：将客户咨询记录按问题类型（如“技术参数疑问”“售后政策咨询”）自动分类存储，并生成高频问题应答模板，当新客户提出类似问题时，一线人员可直接调用参考；
- 流程合规检查：定期扫描内部操作记录（如设备操作日志是否完整、审批流程是否超时），对不符合规范的条目推送提醒（如“某次设备维修未上传更换零件照片，需补充记录”）。
这些功能的价值在于，让员工从机械劳动中解放出来，将精力投入更需要判断力与创造力的环节（如分析异常数据背后的原因、优化客户服务策略）。
四、隐性价值的长期影响：从效率提升到韧性增强
AI智能体的帮助不仅体现在单次任务的完成，更在于对企业运营韧性的长期塑造：
- 机会挖掘通过持续追踪客户需求变化，帮助企业将“被动响应”转为“主动满足”，提升客户粘性与复购率；
- 危机预警通过提前识别潜在风险，降低突发问题对业务的冲击（如避免因原材料断供导致停产、因客户投诉升级损失市场份额）；
- 基础事务自动化通过释放人力，让团队有更多资源投入创新（如研发新产品、优化服务流程），形成“隐性价值驱动显性增长”的正向循环。