规则散在材料里
制度、补充通知、Excel 和业务口径不断叠加。条件、比例、对象、生效时间和例外条款容易遗漏，也不容易确认到同一个版本。
AI ICM · 规则可确认 · 结果可追溯
盖雅 AI 激励性薪酬管理系统
AI 帮助把分散在制度、表格和业务说明里的激励规则整理成可确认的方案，再由确定性引擎完成计算，让佣金和奖金结算可对账、可解释、可追溯。
AI 整理规则 · 人确认发布 · 引擎负责计算
从业务现场出发
激励方案越复杂，难的往往不只是算金额
佣金和奖金会同时受订单、回款、门店、角色、工时、目标和绩效影响。真正容易出问题的，是规则进入系统、发生变化、核对结果，再到解释每笔结果的全过程。
变化发生在结算中
人员调店、晋升、退货、回款、补发、扣回和临时调整，都会影响当期或跨期结果。没有记录，就很难说清一笔结果为何变化。
结果需要逐笔说清
业务、员工和财务看到同一笔结果时，需要知道适用了哪条规则、用了哪些数据、发生过什么处理，而不只是拿到一个总金额。
与传统 ICM 的区别
规则变了，结算也能跟得上
传统 ICM 通常由业务提出需求，顾问通过 SQL 或系统配置完成开发，业务验证后再上线。AI ICM 可以先把制度、表格或业务描述整理成规则草案，业务确认后试算，再按确认版本正式结算。
业务环节
传统 ICM 的常见方式
AI ICM 的做法
规则首次进入系统
业务把制度和需求交给顾问；顾问通过 SQL 或系统配置开发，再由业务验证。
制度、表格或业务描述先整理成可读的规则草案；业务确认后再进入计算。
规则变化或方案调整
重新提需求、排期开发、验证和上线，业务通常需要等待结果。
在已有方案上直接调整，查看新旧规则差异和生效时间，确认后再用于结算。
上线前看方案影响
开发完成后才能看到计算结果，方案往往需要来回沟通。
先用历史数据试算，直观看到成本、受影响人群和结果差异，再决定是否采用。
查询和解释结算结果
常需要回到不同表格、系统或找顾问核对。
按权限查看适用规则、来源数据、算式和处理记录，逐人或逐单追溯。
产品能力
一套系统，管好每次激励结算
从规则整理、方案试算到正式结算、对账和结果交接，AI ICM 把每一步放在同一处处理。
01｜规则整理与确认
先把需要确认的规则摆出来
把条件、比例、对象、时间、权重、梯度和例外整理成可检查的规则草案，供业务确认。
- 制度、Word、Excel 和截图都可以作为规则整理的输入。
- 规则按确认进度管理，含义不清的内容留在待澄清项。
- 规则变更先形成草案，确认后按生效时间进入结算。
02｜逐笔计算与结果溯源
同一笔结果，可以回到事实、规则和算式
支持交易、金额和绩效分数等不同结算方式，覆盖复杂的激励计算条件。
- 支持交易、金额和绩效分数等不同结算方式。
- 覆盖目标梯度、组合指标、单项保底、多人分摊和实际工时。
- 正式计算使用锁定版本，支持逐人或逐笔追溯。
03｜结算变化与异常处理
变化单独记录，原始结果不被覆盖
把结算过程中发生的变化分开处理，便于核对原因和去向。
- 暂缓、补发、退款扣回、跨月回算和人员变化分别记录。
- 分数调整与金额调整分开处理，避免混淆原始结果。
- 可回看每次调整的原因、确认人和处理去向。
04｜方案试算
正式结算前，先看方案影响
基于历史数据试算不同方案，确认采用后才进入正式结算。
- 基于历史数据试算不同方案，查看成本和受影响人群。
- 可以对比规则变化前后的结果差异。
- 确认采用后，试算方案才进入正式结算。
05｜按权限查询结果
不同角色，看自己需要的结果和依据
员工、业务管理者、薪酬人员和财务可按权限查看相应范围内的结果。
- 员工、业务管理者、薪酬人员和财务按权限查看结果。
- 查询可以回到对应规则、数据来源和处理记录。
- 围绕同一笔结果，用同一份依据沟通。
06｜对账、发布与交接
核对完成后，再交接应发结果
计算、对账、确认和发布留在同一条结算过程里。
- 计算前锁定规则和数据版本，由确定性引擎按确认规则运行。
- 对账先找出差异，未处理的差异不进入发布。
- 确认发布后，向既有薪资流程交接应发结果。
准确性如何保证
AI 整理规则，人确认规则，引擎完成计算
AI 用来减少规则整理和结果查询中的重复工作，但不代替业务确认，也不直接决定应发金额。
原始材料留底
规则草案可回查对应的制度、表格和业务说明；含义不清的内容不能直接进入正式计算。
确认后的规则才生效
AI 产出的是待确认草案。由业务确认规则、生效时间和版本后，才可进入当期结算。
版本锁定后正式运行
计算前锁定规则和数据版本，正式金额由确定性引擎完成，避免 AI 临场判断。
纠错保留完整记录
纠错新增记录，不覆盖原始结果；差异处理、确认和发布均可回看。
适用场景
三类常见结算方式，一条可追溯的结算链路
有的激励按订单和回款计算，有的以佣金金额为主，有的以绩效分数为主。计算对象不同，但从规则确认到结果交接，结算过程都可以留在同一套体系里。
交易 / 事件型计佣
适用于 B2B 服务、展会、广告等销售场景。围绕合同、订单、发票和回款计算，支持资格确认、暂缓、补发和退款扣回。
金额型佣金结算
适用于多品牌零售和连锁门店。个人提成、店池、团队奖金与目标奖励可以并行处理，并结合品牌、门店、角色、工时、退货和跨月变化计算。
绩效分数与奖金结算
适用于快消销售、生产一线及复杂绩效奖金场景。支持 KPI、目标、梯度、保底、组合指标和多人分摊；分数调整与金额调整可分开留痕。
适用组织
哪些组织适合使用 AI ICM
当激励规则多、数据来源多，结算结果又需要反复核对和解释时，可以评估 AI ICM。
规则需要持续维护
激励规则散在多份制度、表格和补充口径中，需要集中确认和持续维护。
数据来自多个环节
佣金或奖金同时依赖订单、回款、门店、人员、工时和绩效等多类数据。
结算中不断发生变化
每月有退货、补发、扣回、调店、晋升和跨期回算等结算变化。
发布前需要对账解释
方案上线前需要试算影响，正式结果发布前需要完成对账，并能解释每笔结果的依据。
常见问题
选型与落地时，常被问到的问题
从 AI 的参与边界、规则材料到既有系统协同，先把关键问题说明白。
AI 会直接决定佣金或奖金金额吗？
不会。AI 协助把材料整理成待确认的规则，也可协助查询和解释已确认的结果。正式金额由锁定版本后的确定性引擎计算，结果仍由相关人员确认发布。
规则材料很杂，能直接导入吗？
可以把制度、业务说明、Word、Excel、截图等作为规则整理的输入。系统先形成待确认内容；含义不清或尚未确认的规则，不应进入正式计算。
调整佣金规则还需要写 SQL 或等待开发吗？
常见规则调整可先由 AI 根据制度、表格或业务描述起草，再由业务确认和试算。涉及新的数据接口、特殊计算模型或流程时，仍需按项目评估。
上线后规则发生变化，谁来维护？
业务人员负责确认口径、例外和生效时间，系统保留规则草案、确认记录和历史版本。规则调整先形成待确认版本，确认后再按生效时间用于结算。
已经有 CRM、ERP、POS 或薪资系统，还需要替换吗？
不需要一概替换。AI ICM 负责激励规则和结算管理，可按项目接入业务数据并向既有薪资流程交接应发结果。实际接口和数据范围以项目方案为准。
项目启动前，需要准备哪些内容？
通常需要先梳理现行制度和补充口径，明确参与人员与结算周期，并提供用于验证的历史数据和关键业务数据来源。具体范围、接入方式和实施节奏按项目复杂度确认。
方案调整后，能先看影响再决定是否采用吗？
可以。方案实验室可基于历史数据进行试算，观察成本和受影响人群；确认采用后，才会用于正式结算。
员工能看到自己的结果依据吗？
可以按权限查看个人结果及其适用规则、来源数据和处理记录，便于员工、业务和财务围绕同一份依据沟通。
不同角色能看到哪些数据？
员工、业务管理者、薪酬人员和财务可按角色查看所需范围内的结果与依据。具体的组织范围、数据字段和操作权限在项目中结合企业管理要求配置。
盖雅服务他们，他们改变世界
