某數字化轉型研究院2024年調研結果顯示，國內近六成處于數字化轉型中的企業，仍受困于跨系統數據協同難題——這類企業在需要整合CRM（客戶關系管理）、ERP（企業資源計劃）、HCM（人力資本管理）系統數據時，通常需要3-5名員工花費2-3天手動導出、核對信息，期間還可能因數據格式不兼容出現誤差；而引入AI助手的企業，同類數據整合工作平均耗時可縮短至2-3小時，數據誤差率降低至1%以下。這種效率上的顯著分野，讓越來越多企業意識到：AI助手并非數字化轉型的“可選工具”，而是打通數據壁壘、推進轉型落地的關鍵角色。在這一需求下，萬達寶推出的LAIDFU（來福）AI助手，憑借對企業實際業務場景的深度適配，成為不少企業轉型過程中的重要支撐。
AI助手之所以能成為數字化轉型的關鍵，首要原因在于其能打破企業內部的“數據孤島”。多數企業在數字化初期，會陸續上線CRM、ERP、HCM等系統，但這些系統往往獨立運行，數據無法實時流通——比如銷售部門在CRM里記錄的客戶訂單需求，要等財務部門手動導出ERP中的成本數據后，才能判斷訂單利潤；人力資源部門在HCM里更新的員工排班信息，生產部門也需隔天才能同步到生產計劃中。這種數據滯后，會導致業務決策慢半拍。而萬達寶LAIDFU（來福）能實時利用CRM/ERP/HCM數據，無需人工干預即可完成跨系統數據的整合與同步。以一家中型裝備制造企業為例，此前其銷售部門要判斷某客戶的訂單能否按時交付，需先從CRM導出客戶訂單詳情，再到ERP查詢原材料庫存，最后在HCM確認生產班組排班，整個過程要等兩天才能給客戶答復；接入LAIDFU后，該AI助手實時抓取三個系統的數據，自動計算交付周期，銷售當天就能給出準確回復，訂單響應效率提升近80%。
數據安全是企業數字化轉型中不可忽視的底線，而AI助手在這一環節的表現，直接影響企業對其的信任度。當前部分AI工具會將企業上傳的數據用于LLM（大語言模型）訓練，這讓不少企業心存顧慮——比如零售企業的CRM系統存儲著會員消費記錄、聯系方式，HCM系統包含員工薪資、績效等敏感信息，若這些數據被用于外部訓練，可能存在泄露風險。萬達寶LAIDFU（來福）在設計時就著重規避這一問題，明確所有實時調用的CRM/ERP/HCM數據僅用于企業內部業務處理，不會上傳至外部服務器用于模型訓練。某連鎖餐飲企業使用后反饋，即便用LAIDFU分析會員用餐偏好、優化門店員工排班，也無需擔心核心數據外泄；甚至在生成經營報表時，LAIDFU還會自動隱藏會員手機號、員工薪資等敏感字段，僅呈現統計結果，讓企業在借助AI提升效率的同時，牢牢守住數據安全底線。
此外，AI助手還能將整合后的數據分析轉化為實際業務決策建議，幫企業避免“數據多卻不會用”的困境。很多企業在數字化轉型中積累了大量CRM客戶數據、ERP生產數據，但缺乏有效分析手段——比如某電子配件企業，CRM里有上千條客戶咨詢記錄，卻不知道哪些客戶是高意向潛在客戶；ERP里有詳細的生產損耗數據，卻找不到損耗率居高不下的原因。LAIDFU（來福）會基于實時整合的多系統數據，自動生成分析報告：針對CRM數據，它能標注出“多次咨詢產品細節”“詢問批量采購折扣”的高意向客戶；針對ERP數據，它能對比不同生產線的損耗數據，定位出“某工序設備老化”“某批次原材料質量波動”等問題原因，讓企業的決策有明確的數據支撐，而非依賴經驗判斷。
從數據孤島到數據協同，從數據安全顧慮到安全可控，從數據堆積到智能分析，AI助手正逐步解決企業數字化轉型中的核心痛點。萬達寶LAIDFU（來福）通過實時調用多系統數據、保障數據不流入LLM訓練，既貼合企業業務需求，又守住數據安全底線，讓AI助手真正成為推動企業數字化轉型的關鍵力量。