人工智能正从前沿探索走向实际应用，越来越多企业开始尝试将其融入日常运营。然而，技术本身的先进性并不等同于落地的有效性。许多企业在引入AI时发现，理想中的“智能升级”往往面临现实挑战：系统难以与现有流程对接、员工操作门槛高、输出结果与业务需求脱节，甚至因数据整合困难而停滞不前。真正的AI落地，不是简单部署一个工具，而是让技术真正服务于业务逻辑，嵌入组织运作的肌理之中。
成功的实践表明，AI的落地效果与其灵活性、适配性和易用性密切相关。一个能够被业务人员主动使用、快速响应变化、并融入多环节协作的系统，才更有可能产生持续价值。在这一过程中，一些注重实用设计的解决方案展现出更强的适应能力。例如，万达宝推出的LAIDFU（来福），通过提供用户可配置的Copilot（助手）和多渠道整合能力，帮助企业以更自然、更可控的方式推进AI应用。
一、从“通用AI”到“专属助手”：可配置Copilot提升业务贴合度
许多AI工具以通用问答或内容生成功能为主，缺乏对特定业务场景的深度支持。员工在使用时常需反复调整提示词，且输出结果仍需大量人工修正，实际效率提升有限。
LAIDFU采用“用户可配置的Copilot”设计，允许企业根据自身需求定制AI助手的角色与能力。例如，销售团队可以配置一个专注于客户跟进的助手，预设产品知识库、报价规则和沟通话术模板；客服部门则可设置一个支持工单分类与响应建议的助手，接入常见问题库和处理流程。
这种可配置性使AI不再是“万金油”式的工具，而是具备明确职责的“数字协作者”，更贴近实际工作场景，减少使用摩擦。
二、打破渠道孤岛：多渠道整合实现统一客户视图
客户互动分散在微信、邮件、电话、电商平台等多个渠道，信息碎片化严重。若AI系统仅能处理单一来源数据，其分析结果必然片面，难以支撑精准决策。
LAIDFU支持多渠道整合，可连接企业使用的社交媒体、客服系统、CRM平台及电商平台，统一采集客户咨询、订单、投诉等行为数据。AI助手在响应请求时，能够综合各渠道信息，提供更完整的背景支持。例如，当客户在微信咨询售后问题时，系统可自动调取其在电商平台的购买记录和历史沟通内容，生成个性化回复建议。
这种跨渠道的数据融合，提升了AI服务的连贯性与准确性，也增强了客户体验的一致性。
三、降低使用门槛：业务人员也能主导AI应用
AI落地常被视为IT或数据团队的任务，业务部门被动接受成果。这种模式容易导致“技术很先进，但用不起来”的局面。
LAIDFU的Copilot配置过程采用可视化界面，无需编程基础。业务主管可根据团队工作流程，自行定义助手的功能边界、响应规则和知识来源。例如，市场经理可以为新品推广活动创建专属助手，导入产品资料和目标客户画像，用于生成宣传文案或筛选潜在线索。
这种“业务主导”的模式，让一线人员成为AI应用的推动者，而非旁观者，显著提升了系统的实际使用率。
四、保障数据安全与合规性
企业在使用AI时普遍关注数据隐私问题，尤其是客户信息和内部经营数据是否会被外部模型留存或滥用。
LAIDFU支持本地化部署与私有模型调用，确保客户数据在企业内部完成处理。系统明确承诺不将用户输入的数据用于任何外部训练或商业用途，所有Copilot的运行逻辑均基于企业授权范围内的信息。对于敏感业务场景，还可设置数据访问权限和操作审计日志，满足合规管理要求。
五、支持渐进式演进：从小场景试点到规模化应用
AI落地不必一蹴而就。企业可以从某个具体痛点出发，验证效果后再逐步扩展。
LAIDFU的模块化架构支持这种渐进式推进。企业可先在客服或销售环节试点一个Copilot，观察其对响应速度、转化率或人力负担的影响。在验证成效后，再复制到其他部门或增加新功能，如自动报表生成、风险预警等。
这种“小步快跑”的方式，降低了试错成本，也更容易获得组织内部的认可与支持。