Comparing AI 智能体 repetition vs 独立系统 with 智能路由 for 100 中小企业 bank statement sets.
This is a concrete demonstration of the 智能路由 + 分离式系统 layer in the AINNA 效率飞轮. 87% is an 内部基准 on this workload.
100家中小企业（中小企业）上传100套不同的银行对账单。目标是为所有中小企业（中小企业）生成准确的财务报表。
小 & 中等 Enterprises
Different 银行 Formats
已生成 Reports
AI代理读取、理解、分类、计算、验证并逐一生成每份报告，该流程重复100次。
AI is used once to build a reusable detached 系统. 银行 statements are segmented and intelligently routed with minimal context.
Fewer 令牌. Same outcome. Much smarter 系统 设计.
This study demonstrates the 智能路由 + 分离式系统 layer of the 效率飞轮. 87% 令牌降耗 is an 内部基准 on the tested bank-statement workload. 完整 loop: 分段 → 智能路由 → 蒸馏 → 分离式系统 → 专用基础设施. See LLM Strategies and 模型蒸馏.
| Parameter | 基础 Case | Best Case | 最差 Case |
|---|---|---|---|
| 中小企业 processed | 100 | 100 | 100 |
| 报表 per 中小企业 | 12 / year | 12 / year | 12 / year |
| Avg 令牌 / statement (方法 1) | ~8,500 | ~6,000 | ~12,000 |
| Avg 令牌 / statement (方法 2) | ~1,100 | ~800 | ~1,600 |
| Token price (external API) | $0.002 / 1K | $0.0015 / 1K | $0.003 / 1K |
| Annual savings (100 中小企业) | ~$5,200 | ~$7,800 | ~$3,100 |
研究 date: July 2026 · 本地 inference API fee assumed RM 0/token (GPU infrastructure amortization 已跟踪 separately)
This study is supporting evidence for the RM 2M corporate seed round. The 87% 令牌降耗 is an 内部基准 on the tested bank-statement workload, modelled with stated assumptions, not an externally audited result.
* 内部 benchmark on a modelled workload. 独立 audit available on investor request.
更低 GPU compute and data center load
在热浪期间制冷需求激增时尤为显著
Structured 系统 make automation viable for smaller businesses
规则 + selective AI + human review layer
Basic 封装
由 AINNA 推出的中小企业特别扶持计划。
限时入门网站优惠。AI使用、主机托管、维护及自定义集成将根据已确认的范围而定。
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