一項針對中大型企業的運營分析顯示，78%的管理決策存在至少48小時的信息滯后。更矛盾的是，這些企業每天產生的數據量平均增長30%，但關鍵決策的響應速度卻在下降。問題不在于缺乏數據，而在于信息過載——高管面對的是層層疊疊的報表、口徑不一的統計、無法關聯的系統數據。當市場機會稍縱即逝，等待“完整信息”往往意味著錯過最佳窗口。
真正的瓶頸，是決策鏈條中“人與信息”的連接方式。傳統模式下，管理者需要主動發起查詢、協調部門、等待匯總，整個過程像在拼一幅不斷變化的拼圖。有沒有可能讓信息主動“浮現”？讓系統不再只是記錄過去，而是幫助預判下一步？萬達寶LAIDFU（來福）正是圍繞這一需求構建的企業級AI助理。
為什么很多決策支持系統“看著有用，用著不管用”？
不少企業上線了BI平臺或數據大屏，圖表精美、維度豐富，但實際使用中，高管仍習慣讓下屬重新整理“簡化版”報告。原因在于，這些系統提供的是“靜態快照”，而非“動態洞察”。它們能告訴你“發生了什么”，卻很少解釋“為什么會發生”，更少提示“接下來該做什么”。
LAIDFU的切入點不同。它不只做數據聚合，而是作為管理層的“決策協作者”，在業務流程的關鍵節點自動觸發分析。比如，當某區域銷售額連續兩周下滑，系統不會只標紅數據，而是自動關聯庫存周轉、促銷執行、客服反饋等多維信息，生成一份簡明的“問題溯源建議”，供管理者快速判斷。
AI參與決策，會不會讓管理者失去掌控？
這是普遍存在的顧慮。如果AI直接做出判斷，甚至自動執行操作，一旦出錯責任難定。完全放權不行，全程親力親為又效率低下，如何平衡？
萬達寶LAIDFU的設計核心是“可控參與”。它不替代決策，而是擴展管理者的感知能力。管理者可以設定AI的介入層級：是僅提供數據摘要，還是生成初步建議，或是模擬不同決策路徑的可能結果。每一步操作都可追溯、可干預。例如，在審批采購申請時，AI可提示“該供應商歷史交貨延遲率偏高”，但最終決定權仍在審批人手中。
跨部門流程復雜，AI能理清頭緒嗎？
企業運作中，許多決策卡點不在單一部門，而是發生在流程交接處。比如新品上市，涉及市場、生產、物流、銷售多個環節，任何一環延遲都會影響整體節奏。傳統方式依賴人工跟進，信息傳遞靠郵件和會議，容易遺漏或誤解。
LAIDFU的作用，是成為跨流程的“觀察中樞”。它可以接入不同系統的狀態數據，實時監控流程進展。當某個環節超出預設時間，AI會自動提醒責任人，并向管理層推送影響評估。更重要的是，它能記錄每一次人工干預的過程，幫助事后分析：是流程設計問題，還是執行偏差？為優化提供依據。
決策質量如何衡量？AI能幫忙評估嗎？
很多企業關注決策結果，卻忽視決策過程的可復現性。一次成功可能是偶然，而真正的管理能力，體現在能否穩定輸出高質量判斷。LAIDFU引入了“決策軌跡”概念——它記錄每一次關鍵決策的背景信息、參考數據、AI建議內容和最終選擇。
一段時間后，管理者可以回溯分析：哪些類型的建議被采納后效果最好？哪些流程節點反復需要人工介入？這些數據不是為了追責，而是用于持續優化決策模型。AI在這個過程中，既是參與者，也是評估者。
決策效率的提升，不在于更快地拍板，而在于減少“無效思考”的時間。當AI助理不再是被動響應查詢的工具，而是能主動串聯信息、提示風險、記錄軌跡的協作者，管理者才能從“救火式響應”轉向“前瞻性布局”。萬達寶LAIDFU提供的，不是一個答案生成器，而是一個讓決策更清晰、更透明、更可迭代的工作環境。在這里，技術不喧賓奪主，而是讓人的判斷力發揮到極致