據某機構對500家中型企業的調研顯示，超過65%的管理者將“跨部門協作效率低”列為制約業務增長的核心痛點——財務部不清楚銷售部的客戶跟進進度，市場部拿不到產品部的最新功能參數，技術團隊反復被非標準化需求打斷……這些場景背后，是信息在不同部門間流動時的“衰減”與“變形”。當企業試圖通過增加會議頻次或擴大溝通群組來解決時，往往陷入“越溝通越混亂”的怪圈。而智能助手的出現，為這一難題提供了新的解法。以萬達寶推出的企業級AI助手LAIDFU（來福）為例，其通過“授權-監控-優化”的閉環設計，正在重塑企業內部的信息流轉邏輯。
一、從“人為傳遞”到“系統觸達”：破解信息斷點
傳統跨部門協作中，信息傳遞高度依賴人工操作：銷售需手動填寫客戶跟進表，產品經理要通過郵件同步需求文檔，客服需登錄多個系統查詢用戶歷史記錄……這些環節不僅耗時，更易因人為疏忽導致信息錯漏。LAIDFU（來福）的解決方案是“嵌入業務流”。
例如，當銷售在CRM系統中更新客戶狀態時，來福會自動提取關鍵信息（如需求痛點、決策鏈角色），并根據預設規則推送至相關部門：產品部收到“功能優化建議”，技術部獲取“技術可行性評估需求”，市場部獲得“案例包裝方向”。整個過程無需銷售逐個溝通，信息傳遞效率提升70%以上。某制造企業使用后反饋：“以前跨部門確認一個需求要3天，現在來福自動同步后，半天就能拿到反饋。”
二、管理者視角：授權與監控的“雙保險”
智能助手的大規模應用，往往伴隨管理者對“失控”的擔憂：AI是否會泄露敏感數據？部門是否會過度依賴系統而喪失判斷力？LAIDFU（來福）通過“分級授權+動態監控”機制回應了這些顧慮。
在授權層面，管理者可為不同部門、不同崗位設置AI使用權限。例如，銷售團隊可調用客戶畫像分析功能，但無法訪問財務部的成本數據；新入職員工僅能使用基礎問答模塊，需通過考核后才能解鎖復雜任務。在監控層面，系統會記錄所有AI交互日志，包括提問內容、響應結果、操作時間等，并生成可視化報表。管理者可隨時追溯某次信息流轉的路徑，或識別高頻無效請求（如重復詢問相同政策），從而優化授權策略。
某零售集團CIO表示：“來福的監控功能不是為了‘盯人’，而是讓我們看清哪些部門需要更多支持。比如發現某區域團隊頻繁詢問物流時效，我們就知道需要加強當地倉儲配置。”
三、安全基座：讓信息流轉“可追溯、可控制”
跨部門信息流轉中，數據安全是生命線。LAIDFU（來福）從技術架構到應用場景，均圍繞“最小權限原則”設計。其采用分布式存儲與加密傳輸技術，確保信息在傳遞過程中始終處于加密狀態；同時，通過自然語言處理（NLP）技術對交互內容進行語義分析，自動識別并攔截敏感信息（如客戶聯系方式、未公開財報數據）的泄露風險。
更關鍵的是，來福的“安全邊界”由企業自主定義。管理者可上傳內部合規手冊、數據分類標準等文件，系統會據此訓練安全模型，而非依賴通用規則。例如，某金融機構將來福接入后，系統能精準識別“客戶資產規模超過500萬”等需脫敏處理的字段，而其他行業企業則無需關注此類規則。這種“量身定制”的安全策略，讓企業既能享受智能助手的便利，又無需擔心合規風險。
四、從“工具”到“習慣”：培養組織的信息協同意識
智能助手的終極目標，是推動企業從“人工協作”向“智能協同”轉型。LAIDFU（來福）通過持續優化交互體驗，降低員工使用門檻：支持語音輸入、多輪對話、結果可視化展示等功能，讓非技術背景員工也能輕松上手；同時，系統會根據用戶歷史行為推薦常用功能（如銷售常查“客戶歷史訂單”，客服常用“工單處理模板”），逐步形成個性化的工作流。
某科技公司負責人觀察到：“使用來福3個月后，員工主動分享信息的頻率提高了40%。以前大家覺得‘多一事不如少一事’，現在通過系統記錄，能清晰看到自己的貢獻被量化，協作意愿明顯增強。”這種從“被動配合”到“主動協同”的轉變，或許才是智能助手對組織最大的價值。