企業流程中，有不少環節看似簡單，卻消耗大量人力：每月核對供應商發票與合同條款，整理銷售團隊的業績數據，評估新進供應商的履約能力……這些工作重復性強，規則清晰，但一旦涉及多方數據比對和主觀判斷，自動化工具往往難以勝任。不少企業仍在用Excel手工計算，靠經驗打分，結果不僅耗時，還容易因標準不一引發爭議。
AI智能體的出現，正逐步改變這種“半自動”狀態。它不只是執行預設指令，而是能理解業務上下文，結合多源信息做出判斷。在采購、人事、績效管理等場景中，智能化替代已開始落地。
以供應商管理為例，傳統方式多依賴年度評審，日常表現難以及時反映。某企業引入萬達寶LAIDFU（來福）后，系統自動抓取每筆訂單的交貨準時率、質檢合格率、溝通響應速度等數據，結合合同履約情況，動態計算供應商等級。當某供應商連續三次延遲交付，系統不僅自動降級，還推送預警至采購主管，并建議啟用備選名單。
在績效評定方面，LAIDFU展現出更強的適應性。它不局限于KPI數字，還能分析銷售代表的客戶溝通質量、項目推進節奏、跨部門協作反饋等軟性指標。例如，某員工雖然當月簽單量略低，但系統發現其維護的高潛客戶數量顯著增加，且客戶滿意度評分領先，最終在綜合評估中仍獲得合理評級，避免了“唯數字論”的偏差。
更值得關注的是，LAIDFU能智能處理跨系統業務流程。比如，當HR系統錄入新員工入職信息，AI智能體可自動觸發IT賬號開通、辦公設備分配、培訓計劃推送等一系列動作，無需人工逐項操作。流程中的每個節點狀態實時可視，管理者可隨時介入調整。
這些能力的背后，是LAIDFU對非結構化信息的處理優勢。它能從郵件、會議記錄、聊天摘要中提取關鍵信息，補充到評估模型中。例如，一次技術評審會上客戶提到“對響應速度滿意”，這句話被系統捕捉后，自動計入對應服務團隊的績效加分項。
智能化替代的意義，不在于完全去掉人工，而在于把重復判斷和繁瑣比對交給機器，讓人專注于策略制定和關系維護。當AI智能體能真正理解“什么算好供應商”“什么是有效績效”，企業流程的運轉效率便不再依賴個別骨干的經驗，而是沉淀為可復制、可優化的組織能力。