运营结账流程。 运营规划流程。

两大套件，一个鲜活的模型。结账与计划共处于同一 AI-Native 主干之上，预测、维度与报告均内建其中，而非事后附加。

两大套件。 一个模型。

Kainam 所做的一切都归结为两项工作：运行结账，运行计划。

结账套件

别再被结账追着跑。

持续基于实时数据完成合并与对账，让结账成为一种始终存在的常态，而不是月末的临时应急演练。

Augmented Consolidation Engine · Augmented Account Reconciliation

探索 结账套件 ↓

计划套件

按业务实际运转的方式来做计划。

基于数千个实时驱动因素进行预算、计划与预测，预测能力从一开始就内建于模型之中，而不是事后附加的。

Augmented Budgeting & Planning · Predictive Forecasting

探索 计划套件 ↓

持续运营 结账流程。

持续基于实时数据完成合并与对账，让结账成为一种始终存在的常态，而不是月末的临时应急演练。

增强型合并引擎

在数十亿行数据上实现亚秒级合并。从第一天起就是 AI-Native。

• 基于实时数据持续合并，而非依赖夜间批处理。
• 可大规模处理多实体、多货币与公司间往来事项。
• 内置审计轨迹与控制机制（符合 SOX 要求）。

	第 1–2 代 · 遗留系统	第 3 代 · 云	第 4 代 · Kainam
性能	大数据量下依赖批处理	需要调优才能扩展	数十亿行数据下仍为亚秒级
敏捷性	变更受制于 IT 审批	发布周期受制于管理员审批	实时更新，无需 IT 审批
TCO	实施周期长达 12 到 18 个月	项目周期长达数月	数周内上线，运营成本最高降低 70%

增强型账户对账

一种能够自动匹配、解释并自我清理的对账方式。

• AI 自动匹配交易，仅标记真正的异常项。
• 持续对账，避免任务堆积到月末。
• 自动生成供审计人员使用的完整证据链。

	第 1–2 代 · 遗留系统	第 3 代 · 云	第 4 代 · Kainam
匹配	基于规则；大量人工准备工作	可配置；需要构建工作量	机器学习自动匹配，仅呈现异常项
节奏	月末堆积	周期性批处理	持续进行，自动清理
TCO	独立模块授权	构建周期长达数月	数周内上线，无需额外授权

在同一个 动态模型上进行规划与预测。

基于数千个实时驱动因素进行预算、计划与预测，预测能力从一开始就内建于模型之中，而不是事后附加的。

增强型预算与计划

基于驱动因素的计划方式：计划是一种持续存在的状态，而不是电子表格中的一张快照。

• 财务与运营共用同一个模型，杜绝版本泛滥。
• 更改一个驱动因素，整个计划立即重新计算。
• 借助模板与引导式配置，数周内即可上线。

	第 1–2 代 · 遗留系统	第 3 代 · 云	第 4 代 · Kainam
模型	模板僵化，受制于 IT 审批	灵活，但大型模型需要调优	计划是一种持续状态，驱动因素实时重新计算
速度	模型规模增大后重算变慢	需要调优才能扩展	数十亿行数据下仍为亚秒级
TCO	模板构建周期漫长	项目周期长达数月	数周内上线，运营成本最高降低 70%

预测性预测

随着信号变化自动更新的预测。

• 持续监测数千个驱动因素，即「鲜活的预测」。
• 自动检测并解释差异。
• 去预测，而不只是外推。AI 内嵌于架构之中，而非叠加于其上。

	第 1–2 代 · 遗留系统	第 3 代 · 云	第 4 代 · Kainam
方法	趋势 / 外推	预测功能作为附加模块，需单独授权	实时运行数千个机器学习情景
节奏	周期性刷新	配置化的服务运行	鲜活的预测：信号变化，预测随之更新
TCO	AI 作为付费附加功能	AI 需单独授权	AI 按成本计费，不加价