Eigenwahrenz ehrliches ühendab AI-põhise ennustava modelleerimise regulatiivse taseme turvalisusega, nii et finantsdirektorid saavad üleliigse likviidsuse jaotada tõendite, mitte instinktide alusel.
Paljud väikeettevõtted hoiavad reserve madala tootlusega kontodel vaikimisi, mitte kavandatult. Turutingimused muutuvad iganädalaselt ja käsitsi ülevaatamise tsüklid peavad enamikul finantsmeeskondadel sammu pidama.
Eigenwahrenz ehrliches rajati seisukohale, et turu keerukus ületab nüüd arvutustabelite ja kvartaliülevaadete mõistliku jälgimise. Ennustavad mudelid ei eemalda protsessist hinnangut; nad annavad parema materjali töötamiseks.
Kontseptuaalne võrdlus, mitte kliendistatistika – kasutatakse selleks, et näidata, kui suur osa tüüpilisest reservpositsioonist jääb ülevaatustsüklite vahel läbi vaatamata.
Iga võimalus on loodud nii, et see oleks seletatav finantsdirektorile, mitte ainult andmeteadlasele.
Turu- ja rahavoogude andmeid töödeldakse pidevalt ümber, kasutades selliseid tehnikaid nagu Bayesi järeldus, mis võimaldab prognoosidel kohandada uue teabe saabudes, mitte oodata järgmist plaanitud ülevaatust.
Edastatavad ja puhkeolekus olevad andmed on kaitstud AES-256 krüptimisega, kusjuures kliendikontode vahel on juurdepääs rangelt eraldatud. Turvaarhitektuuri käsitletakse alusena, mitte lisafunktsioonina.
Soovitused filtreeritakse Ühendkuningriigi asjakohaste regulatiivsete piirangute alusel enne, kui need kasutajani jõuavad, vähendades käsitsi sobivuse vastavust kehtivatele eeskirjadele kontrollimise koormust.
Kirjeldame seda kui "klaaskasti" lähenemisviisi: iga soovituse saab taandada andmetele ja eeldustele, mis selle koostasid.
Sularahapositsioon, tehinguajalugu ja asjakohased turuandmed sisestatakse turvaliste, lubatud kanalite kaudu ja normaliseeritakse analüüsiks.
Mudelid, sealhulgas sellised lähenemisviisid nagu varjatud Dirichleti eraldamine mustrite rühmitamiseks, tuvastavad andmete struktuuri ja loovad stsenaariumipõhiste prognooside komplekti.
Tulemused esitatakse koos nende toetava põhjendusega, nii et vastutav isik saab kaaluda soovitust mudelil puuduva kontekstiga.
Üksikasjad on pigem täpsed kui reklaamid, sest see on valdkond, mida finants- ja auditimeeskonnad kõige enam kontrollivad.
Kliendiandmeid töödeldakse kooskõlas Ühendkuningriigi GDPR-i ja 2018. aasta andmekaitseseadusega. Andmeid ei müüda ja neid ei kasutata mudelite koolitamiseks teiste klientide nimel ilma selgesõnalise kirjaliku nõusolekuta.
Briifing meie meeskonnaga on vestlus teie praegusest likviidsuspositsioonist, mitte müügikõnest. Pärast seda pole kohustust jätkata.