随着AI智能体在企业运营中的应用普及，如何在发挥其效能的同时规避流程适配不当、风险不可控等问题，成为企业关注的核心。稳妥使用AI智能体需建立“目标明确、分步落地、全程可控”的逻辑，而万达宝推出的LAIDFU（来福），由无代码RPA提供支持，为管理层打造了触发、监控和评估各种业务流程的专属环境，从技术底层为AI智能体的稳妥使用提供了流程化、可视化的支撑。
一、前期规划：锚定业务目标，明确使用边界
2.1 聚焦核心业务场景，避免“全面铺开”
稳妥使用AI智能体的首要步骤是精准匹配业务场景，而非盲目覆盖所有环节。企业需梳理运营中的痛点场景（如流程繁琐、人力消耗大、数据处理量大的环节），优先选择“需求明确、数据基础好、效果可量化”的场景切入。例如，零售企业可先聚焦“会员积分自动核算”场景，制造业可优先落地“采购订单审核流转”场景。
借助LAIDFU的无代码RPA支持，管理层无需依赖技术团队，即可通过可视化界面定义场景需求——如设定“当会员消费满1000元时自动触发积分翻倍核算”“采购订单金额超5万元时自动推送至财务总监审批”，确保AI智能体的使用与业务目标紧密对齐，降低试错成本。
2.2 明确权责与使用规范，划定操作边界
在使用前需建立清晰的权责体系与操作规范，明确“谁触发、谁监控、谁负责”。例如，规定销售部门员工可触发“客户跟进话术推荐”AI智能体，但仅管理层有权调整话术推荐的核心参数；设定AI智能体处理财务数据时，需经过“系统自动校验+人工二次复核”双流程。
LAIDFU为管理层提供的流程监控环境，可将这些规范固化为系统规则——如设置操作权限分级、关键节点人工审核触发条件，确保AI智能体的使用不超出预设边界，避免因操作不当引发业务风险。
二、部署实施：分阶段落地，小步验证迭代
2.1 试点先行：选择局部场景进行效果验证
稳妥使用AI智能体需遵循“试点-优化-推广”的路径，避免一次性全面部署。企业可选择某一部门或某一业务线作为试点单位，例如先在财务部试点“费用报销AI审核”，在市场部试点“营销文案智能生成”。试点周期建议设置为1-2个月，重点验证AI智能体的流程适配性、数据准确性与效率提升效果。
在试点过程中，LAIDFU的流程评估功能可实时采集数据（如审核准确率、文案通过率、员工操作满意度），生成试点效果报表。管理层通过报表直观判断AI智能体是否达到预期目标，如“费用报销审核准确率达95%、处理效率提升60%”，再决定是否进入下一阶段推广。
2.2 梯度推广：根据试点经验逐步扩大范围
试点验证通过后，需结合试点经验优化配置，再进行梯度推广。例如，将财务部“费用报销AI审核”的试点规则，根据不同部门的报销特点（如销售部门差旅报销多、研发部门采购报销多）进行微调后，逐步推广至全公司；将市场部“营销文案智能生成”的模型，补充各产品线的专属知识库后，推广至各产品营销团队。
LAIDFU的无代码RPA支持快速复制与适配试点配置，管理层只需在监控后台调整参数即可完成推广前的准备，确保推广过程平稳可控，避免因配置不当导致全公司范围的业务混乱。
三、监控评估：全程可视化，及时发现偏差
3.1 实时监控业务流程，捕捉异常信号
AI智能体使用过程中需建立实时监控机制，及时发现并处理运行偏差。管理层可通过LAIDFU的监控环境，实时查看AI智能体的运行状态——如“今日触发订单审核120次，其中5次因数据异常被拦截”“客户跟进话术推荐点击率较昨日下降20%”。当出现异常指标时，系统自动发送预警通知，如“某AI智能体的财务数据处理耗时超预设阈值3倍，请及时排查”。
话题延展：监控数据不仅用于风险预警，还可反哺业务优化。例如，通过分析“客户话术推荐点击率下降”的原因，发现是推荐内容与近期客户需求不匹配，进而调整AI智能体的训练数据，提升服务精准度，形成“监控-分析-优化”的良性循环。
3.2 定期评估使用效果，对齐业务目标
除实时监控外，需定期（如每月/每季度）对AI智能体的使用效果进行全面评估，核心评估维度包括：业务效率提升（如流程处理时长缩短比例）、成本节约（如人力成本减少金额）、准确率（如数据处理错误率）、用户满意度（如员工/客户对AI服务的评价）。
LAIDFU可自动生成多维度评估报表，管理层通过对比评估结果与初始业务目标，判断AI智能体的使用价值——如是否达成“季度采购流程效率提升40%”的目标，若未达成则分析原因（如模型算法需优化、数据来源需补充），并制定针对性调整方案。
四、风险防控：筑牢数据安全与合规底线
4.1 数据安全管控：全链路保护敏感信息
AI智能体使用过程中涉及大量业务数据，需从“采集-存储-使用-销毁”全链路加强安全管控。例如，在数据采集环节，仅获取AI智能体运行必需的最小数据集，避免过度采集；在数据使用环节，对敏感信息（如客户身份证号、财务密码）进行加密处理。
LAIDFU的无代码RPA在设计时内置数据安全机制，支持对敏感字段进行自动脱敏，同时限制AI智能体的数据访问范围，确保数据仅在授权场景内使用，降低数据泄露风险。
4.2 合规性审查：适配行业监管要求
不同行业面临的监管要求不同，AI智能体的使用需确保合规。例如，金融行业需符合《金融数据安全管理办法》，医疗行业需遵循《医疗数据安全指南》。企业在使用AI智能体前，需对其流程设计、数据处理方式进行合规性审查；使用过程中，定期开展合规自查。
话题延展：合规性与业务效率并非对立关系。通过LAIDFU的流程定义功能，可将合规要求固化为AI智能体的运行规则，如“金融行业客户信息修改需留存双人审核记录”“医疗数据传输需通过合规加密通道”，实现“合规要求自动嵌入流程，无需人工额外干预”，在保障合规的同时兼顾效率。
五、总结：稳妥使用AI智能体的核心逻辑
AI智能体的稳妥使用，需遵循“目标导向、分步落地、全程可控、风险兜底”的核心逻辑。万达宝LAIDFU（来福）由无代码RPA提供的流程定义、监控、评估能力，为这一逻辑的落地提供了技术支撑——管理层可自主定义业务规则、实时掌控运行状态、科学评估使用效果，从流程层面降低使用风险。企业在实践中，需将技术工具与管理规范相结合，既充分发挥AI智能体的效能，又通过严谨的规划与管控，确保其在安全、合规的轨道上为业务赋能。