Το Eigenwahrenz ehrliches συνδυάζει προγνωστικά μοντέλα βάσει τεχνητής νοημοσύνης με ασφάλεια ρυθμιστικού επιπέδου, ώστε οι οικονομικοί διευθυντές να μπορούν να κατανέμουν την πλεονάζουσα ρευστότητα με στοιχεία και όχι με ένστικτο.
Πολλές μικρές επιχειρήσεις διατηρούν αποθεματικά σε λογαριασμούς χαμηλής απόδοσης από προεπιλογή και όχι βάσει σχεδιασμού. Οι συνθήκες της αγοράς αλλάζουν εβδομαδιαία και οι κύκλοι μη αυτόματης αναθεώρησης οι περισσότερες χρηματοοικονομικές ομάδες βασίζονται στον αγώνα για να συμβαδίσουν.
Το Eigenwahrenz ehrliches βασίστηκε στην άποψη ότι η πολυπλοκότητα της αγοράς υπερβαίνει πλέον αυτό που μπορούν εύλογα να παρακολουθούν τα υπολογιστικά φύλλα και οι τριμηνιαίες κριτικές. Τα προγνωστικά μοντέλα δεν αφαιρούν την κρίση από τη διαδικασία. του δίνουν καλύτερο υλικό για να δουλέψει.
Μια εννοιολογική σύγκριση, όχι μια στατιστική πελάτη - χρησιμοποιείται για να δείξει πόσο από μια τυπική θέση αποθεματικού παραμένει ανεξέταστο μεταξύ των κύκλων αναθεώρησης.
Κάθε δυνατότητα έχει σχεδιαστεί για να είναι εξηγήσιμη σε έναν οικονομικό διευθυντή, όχι μόνο σε έναν επιστήμονα δεδομένων.
Τα δεδομένα αγοράς και ταμειακών ροών επανεπεξεργάζονται συνεχώς χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως το συμπέρασμα Bayes, επιτρέποντας στις προβλέψεις να προσαρμόζονται καθώς φτάνουν νέες πληροφορίες αντί να περιμένουν την επόμενη προγραμματισμένη αναθεώρηση.
Τα δεδομένα κατά τη μεταφορά και την ηρεμία προστατεύονται με χρήση κρυπτογράφησης AES-256, με αυστηρό διαχωρισμό πρόσβασης μεταξύ λογαριασμών πελατών. Η αρχιτεκτονική ασφαλείας αντιμετωπίζεται ως θεμέλιο, όχι ως πρόσθετο χαρακτηριστικό.
Οι συστάσεις φιλτράρονται με βάση τους σχετικούς ρυθμιστικούς περιορισμούς του Ηνωμένου Βασιλείου προτού φτάσουν σε έναν χρήστη, μειώνοντας τον χειροκίνητο έλεγχο της καταλληλότητας με τους ισχύοντες κανόνες με το χέρι.
Το περιγράφουμε ως μια προσέγγιση "γυάλινου κουτιού": κάθε σύσταση μπορεί να αναχθεί στα δεδομένα και τις υποθέσεις που την παρήγαγαν.
Η θέση μετρητών, το ιστορικό συναλλαγών και τα σχετικά δεδομένα αγοράς απορροφώνται μέσω ασφαλών, επιτρεπόμενων καναλιών και κανονικοποιούνται για ανάλυση.
Τα μοντέλα, συμπεριλαμβανομένων προσεγγίσεων όπως η λανθάνουσα κατανομή Dirichlet για ομαδοποίηση προτύπων, προσδιορίζουν τη δομή στα δεδομένα και δημιουργούν ένα σύνολο προβολών που βασίζονται σε σενάρια.
Τα ευρήματα παρουσιάζονται με το υποστηρικτικό τους σκεπτικό, ώστε το υπεύθυνο άτομο να μπορεί να σταθμίσει τη σύσταση σε σχέση με το πλαίσιο που δεν έχει το μοντέλο.
Οι λεπτομέρειες διατηρούνται ακριβείς και όχι διαφημιστικές, επειδή αυτός είναι ο τομέας που ελέγχεται περισσότερο από τις ομάδες χρηματοδότησης και ελέγχου.
Τα δεδομένα πελατών υποβάλλονται σε επεξεργασία σύμφωνα με τον GDPR του Ηνωμένου Βασιλείου και τον Νόμο για την Προστασία Δεδομένων του 2018. Τα δεδομένα δεν πωλούνται και δεν χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση μοντέλων για λογαριασμό άλλων πελατών χωρίς ρητή γραπτή συμφωνία.
Μια ενημέρωση με την ομάδα μας είναι μια συζήτηση σχετικά με την τρέχουσα θέση ρευστότητάς σας, όχι ένα βήμα πωλήσεων. Δεν υπάρχει υποχρέωση να προχωρήσουμε μετά.