Eigenwahrenz ehrliches kombinuje prediktivní modelování řízené umělou inteligencí se zabezpečením na úrovni regulace, takže finanční ředitelé mohou alokovat přebytečnou likviditu spíše na základě důkazů než instinktu.
Mnoho malých podniků drží rezervy na účtech s nízkým výnosem standardně, nikoli záměrně. Podmínky na trhu se mění každý týden a cykly ručních kontrol se většina finančních týmů spoléhá na snahu udržet tempo.
Eigenwahrenz ehrliches byl postaven na názoru, že složitost trhu nyní převyšuje to, co mohou tabulkové procesory a čtvrtletní recenze rozumně sledovat. Prediktivní modely neodstraňují úsudek z procesu; dávají lepší materiál pro práci.
Koncepční srovnání, nikoli statistika klienta – slouží k tomu, aby se ukázalo, jak velká část typické rezervní pozice zůstává mezi cykly přezkoumání neprozkoumaná.
Každá schopnost je navržena tak, aby byla vysvětlitelná finančnímu řediteli, nejen datovému vědci.
Údaje o trhu a peněžních tocích jsou průběžně znovu zpracovávány pomocí technik, jako je Bayesovská inference, což umožňuje přizpůsobení předpovědí podle příchodu nových informací namísto čekání na další plánovanou kontrolu.
Data při přenosu a v klidu jsou chráněna pomocí šifrování AES-256 s přísným oddělením přístupu mezi klientskými účty. Architektura zabezpečení je považována za základ, nikoli za doplňkovou funkci.
Doporučení jsou filtrována podle příslušných regulačních omezení ve Spojeném království, než se dostanou k uživateli, což snižuje manuální zátěž ruční kontroly vhodnosti podle aktuálních pravidel.
Popisujeme to jako přístup „skleněné krabice“: každé doporučení lze vysledovat zpět k datům a předpokladům, které ho vytvořily.
Hotovostní pozice, transakční historie a relevantní tržní údaje jsou přijímány prostřednictvím zabezpečených, povolených kanálů a normalizovány pro analýzu.
Modely, včetně přístupů, jako je Latent Dirichlet Allocation pro seskupování vzorů, identifikují strukturu v datech a generují sadu projekcí založených na scénářích.
Zjištění jsou prezentována s jejich podpůrným zdůvodněním, takže odpovědná osoba může zvážit doporučení s kontextem, který model nemá.
Podrobnosti jsou spíše přesné než propagační, protože to je oblast, kterou finanční a auditorské týmy nejvíce zkoumají.
Údaje o klientech jsou zpracovávány v souladu s britským GDPR a zákonem o ochraně osobních údajů z roku 2018. Údaje se neprodávají a bez výslovného písemného souhlasu se nepoužívají ke školení modelů jménem jiných klientů.
Brífink s naším týmem je rozhovor o vaší aktuální likviditní pozici, nikoli prodejní nabídka. Neexistuje žádná povinnost pokračovat poté.