Eigenwahrenz ehrliches kombinira prediktivno modeliranje vođeno umjetnom inteligencijom sa sigurnošću regulatorne razine, tako da financijski direktori mogu alocirati višak likvidnosti s dokazima, a ne instinktom.
Mnoge male tvrtke drže rezerve na računima s niskim prinosom prema zadanim postavkama, a ne prema planu. Tržišni se uvjeti mijenjaju iz tjedna u tjedan, a ciklusi ručnih pregleda većine financijskih timova oslanjaju se na muke da održe korak.
Eigenwahrenz ehrliches je izgrađen na stajalištu da složenost tržišta sada premašuje ono što proračunske tablice i tromjesečni pregledi mogu razumno pratiti. Prediktivni modeli ne uklanjaju prosudbu iz procesa; daju mu bolji materijal za rad.
Konceptualna usporedba, a ne statistika klijenta — koristi se da pokaže koliko tipične rezervne pozicije ostaje neispitano između ciklusa pregleda.
Svaka je sposobnost osmišljena tako da se može objasniti financijskom direktoru, a ne samo podatkovnom znanstveniku.
Podaci o tržištu i novčanom toku kontinuirano se ponovno obrađuju koristeći tehnike kao što je Bayesovo zaključivanje, što omogućuje prilagodbu predviđanja prema pristizanju novih informacija umjesto čekanja sljedećeg zakazanog pregleda.
Podaci u prijenosu i mirovanju zaštićeni su pomoću AES-256 enkripcije, uz strogu segregaciju pristupa između korisničkih računa. Sigurnosna arhitektura se tretira kao temelj, a ne kao dodatak.
Preporuke se filtriraju prema relevantnim regulatornim ograničenjima Ujedinjenog Kraljevstva prije nego što dođu do korisnika, čime se smanjuje teret ručne provjere prikladnosti u odnosu na trenutna pravila.
Ovo opisujemo kao pristup "staklene kutije": svaka preporuka može se pratiti unatrag do podataka i pretpostavki koje su je proizvele.
Gotovinski položaj, povijest transakcija i relevantni tržišni podaci unose se putem sigurnih, dopuštenih kanala i normaliziraju za analizu.
Modeli, uključujući pristupe kao što je Latent Dirichlet Allocation za grupiranje uzoraka, identificiraju strukturu u podacima i generiraju skup projekcija temeljenih na scenariju.
Nalazi su predstavljeni s njihovim potpornim obrazloženjem, tako da odgovorna osoba može odvagnuti preporuku u odnosu na kontekst koji model nema.
Pojedinosti su precizne, a ne promotivne, jer je to područje koje financijski i revizorski timovi najviše promatraju.
Podaci o klijentima obrađuju se u skladu s GDPR-om Ujedinjenog Kraljevstva i Zakonom o zaštiti podataka iz 2018. Podaci se ne prodaju i ne koriste za obuku modela u ime drugih klijenata bez izričitog pismenog pristanka.
Brifing s našim timom je razgovor o vašoj trenutnoj poziciji likvidnosti, a ne prodajna reklama. Ne postoji obveza da se nastavi nakon toga.