当企业开始探索AI助手的应用时，常常面临一个基础但关键的选择：是采用功能强大、开箱即用的通用型AI，还是投入资源构建更贴合自身业务逻辑的垂直行业智能体？前者覆盖场景广、上手快，后者则在专业性、数据安全和流程适配方面更具优势。尤其对于涉及敏感信息或高度定制化流程的组织而言，后者的价值愈发凸显。
在这方面，万达宝推出的LAIDFU（来福）提供了一个中间路径——它定位为企业级AI智能助手，既保留了灵活交互的能力，又在设计之初就将“保守秘密”作为核心原则。不依赖外部大模型训练客户数据，不将企业对话内容用于任何第三方用途，所有交互均在可控边界内完成。这种对数据主权的尊重，使其更贴近垂直场景下企业对安全与合规的实际需求。
一、通用型AI助手：便捷，但边界模糊
通用型AI助手（如某些公开大模型驱动的聊天机器人）擅长回答广泛问题，适合个人用户或轻量级办公辅助。然而，一旦进入企业环境，其局限性便逐渐显现：
- 数据混用风险：用户输入的内容可能被用于模型优化或匿名化处理后共享，难以满足企业对数据隔离的要求；
- 缺乏业务语境：无法理解企业特有的流程术语、审批规则或客户分类逻辑；
- 权限控制薄弱：通常不具备细粒度的角色权限管理，不适合多部门协同场景。
对于处理公开信息或非敏感任务，这类工具或许足够；但一旦涉及客户资料、内部策略或运营数据，企业往往需要更谨慎的选择。
二、垂直行业智能体：为业务而生，为安全而设
垂直行业智能体并非追求“什么都能答”，而是聚焦特定领域，深度嵌入业务流程。LAIDFU正是沿着这一思路构建：它支持企业基于自身组织架构、工作流和数据源，定制专属的AI交互逻辑。
更重要的是，LAIDFU在架构层面强调“数据不出域、行为可审计、权限可配置”。例如：
- 销售团队调用客户历史记录时，系统仅返回该成员权限范围内的信息；
- HR使用绩效查询功能，不会接触到财务或供应链数据；
- 所有对话日志可按项目或部门分区存储，便于合规审查。
这种“更懂得如何保守秘密”的设计，并非附加功能，而是底层逻辑的一部分。
三、如何选择？看需求，而非热度
选择通用型还是垂直型AI助手，应基于三个核心问题：
- 是否涉及敏感或专有数据？若答案为“是”，则数据隔离能力至关重要；
- 是否需要与现有流程深度集成？如需自动触发审批、同步ERP状态等，通用工具往往力不从心；
- 是否希望长期迭代优化？垂直智能体支持随业务演进持续调整，而非一次性使用。
对于大多数中大型企业、制造厂商、金融服务机构或医疗相关组织而言，垂直行业智能体提供的可控性与适配性，往往比短期便利更具长期价值。