Eigenwahrenz ehrliches kombiniert KI-gesteuerte Vorhersagemodelle mit aufsichtsrechtlicher Sicherheit, sodass Finanzdirektoren überschüssige Liquidität nachweislich und nicht instinktiv zuweisen können.
Viele kleine Unternehmen halten Reserven standardmäßig und nicht absichtlich auf Konten mit geringer Rendite. Die Marktbedingungen ändern sich wöchentlich und die manuellen Überprüfungszyklen, auf die die meisten Finanzteams angewiesen sind, haben Mühe, Schritt zu halten.
Eigenwahrenz ehrliches wurde auf der Grundlage der Ansicht entwickelt, dass die Marktkomplexität mittlerweile das übersteigt, was mit Tabellenkalkulationen und vierteljährlichen Überprüfungen vernünftigerweise erfasst werden kann. Vorhersagemodelle entziehen dem Prozess keine Urteilskraft; Sie geben ihm besseres Material zum Arbeiten.
Ein konzeptioneller Vergleich, keine Kundenstatistik – wird verwendet, um zu zeigen, wie viel von einer typischen Reserveposition zwischen Überprüfungszyklen ungeprüft bleibt.
Jede Funktion ist so konzipiert, dass sie einem Finanzdirektor und nicht nur einem Datenwissenschaftler erklärt werden kann.
Markt- und Cashflow-Daten werden kontinuierlich mithilfe von Techniken wie der Bayes'schen Inferenz neu verarbeitet, sodass Prognosen angepasst werden können, wenn neue Informationen eintreffen, anstatt auf die nächste geplante Überprüfung warten zu müssen.
Daten während der Übertragung und im Ruhezustand werden durch AES-256-Verschlüsselung geschützt, mit strikter Zugriffstrennung zwischen Kundenkonten. Die Sicherheitsarchitektur wird als Grundlage und nicht als Zusatzfunktion behandelt.
Empfehlungen werden anhand relevanter regulatorischer Einschränkungen im Vereinigten Königreich gefiltert, bevor sie einen Benutzer erreichen, wodurch der manuelle Aufwand für die manuelle Überprüfung der Eignung anhand aktueller Regeln verringert wird.
Wir bezeichnen dies als „Glaskasten“-Ansatz: Jede Empfehlung lässt sich auf die Daten und Annahmen zurückführen, die sie hervorgebracht haben.
Der Bargeldbestand, die Transaktionshistorie und relevante Marktdaten werden über sichere, zugelassene Kanäle erfasst und zur Analyse normalisiert.
Modelle, einschließlich Ansätzen wie Latent Dirichlet Allocation zur Mustergruppierung, identifizieren die Struktur in den Daten und generieren eine Reihe szenariobasierter Projektionen.
Die Ergebnisse werden mit ihrer unterstützenden Begründung dargestellt, sodass die verantwortliche Person die Empfehlung gegen den Kontext abwägen kann, den das Modell nicht hat.
Details werden präzise gehalten und nicht werblich gemacht, da dies der Bereich ist, der von Finanz- und Prüfungsteams am meisten geprüft wird.
Kundendaten werden in Übereinstimmung mit der britischen DSGVO und dem Datenschutzgesetz von 2018 verarbeitet. Daten werden nicht verkauft und ohne ausdrückliche schriftliche Zustimmung nicht zum Trainieren von Modellen im Namen anderer Kunden verwendet.
Bei einem Briefing mit unserem Team handelt es sich um ein Gespräch über Ihre aktuelle Liquiditätslage, nicht um ein Verkaufsgespräch. Es besteht keine Verpflichtung, danach fortzufahren.