Az Eigenwahrenz ehrliches kombinálja a mesterséges intelligencia által vezérelt prediktív modellezést a szabályozási szintű biztonsággal, így a pénzügyi igazgatók a többletlikviditást bizonyítékokkal, nem pedig ösztönökkel oszthatják fel.
Sok kisvállalkozás alapértelmezés szerint alacsony hozamú számlákon tart tartalékokat, nem pedig tervezetten. A piaci feltételek hetente változnak, és a kézi felülvizsgálati ciklusok során a legtöbb pénzügyi csapat küzd, hogy lépést tartson.
Az Eigenwahrenz ehrliches arra a nézetre épült, hogy a piac összetettsége már meghaladja azt, amit a táblázatok és a negyedéves felülvizsgálatok ésszerűen követni tudnak. A prediktív modellek nem vonják ki az ítélőképességet a folyamatból; jobb anyagot adnak a munkához.
Koncepcionális összehasonlítás, nem ügyfélstatisztika – arra szolgál, hogy megmutassa, mennyi marad egy tipikus tartalékpozícióból megvizsgálatlan a felülvizsgálati ciklusok között.
Mindegyik képességet úgy tervezték meg, hogy ne csak egy adatkutatónak, hanem egy pénzügyi igazgatónak is elmagyarázható legyen.
A piaci és pénzforgalmi adatokat folyamatosan újra feldolgozzák olyan technikák segítségével, mint a Bayes-i következtetés, ami lehetővé teszi, hogy az előrejelzések igazodjanak az új információk megérkezésekor, ahelyett, hogy a következő ütemezett felülvizsgálatra várnának.
Az átvitel közben és a nyugalmi állapotban lévő adatokat AES-256 titkosítás védi, szigorú hozzáférési elkülönítéssel az ügyfélfiókok között. A biztonsági architektúrát alapként kezelik, nem kiegészítő funkcióként.
Az ajánlásokat a rendszer kiszűri a vonatkozó egyesült királyságbeli szabályozási megszorítások alapján, mielőtt eljutna a felhasználóhoz, így csökken az alkalmasság jelenlegi szabályokkal való kézi ellenőrzésének terhe.
Ezt "üvegdobozos" megközelítésként írjuk le: minden ajánlás azokra az adatokra és feltételezésekre vezethető vissza, amelyek azt létrehozták.
A készpénzpozíció, a tranzakciós előzmények és a releváns piaci adatok biztonságos, engedélyezett csatornákon keresztül kerülnek feldolgozásra, és elemzés céljából normalizálódnak.
A modellek, beleértve az olyan megközelítéseket, mint például a mintacsoportosításhoz használt látens Dirichlet-allokáció, azonosítják az adatok szerkezetét, és forgatókönyv-alapú előrejelzéseket generálnak.
Az eredményeket alátámasztó indoklással együtt mutatják be, így a felelős személy mérlegelni tudja az ajánlást a modellben nem szereplő kontextushoz képest.
A részletek pontosak, nem pedig promóciós jellegűek, mert ezt a területet vizsgálják leginkább a pénzügyi és könyvvizsgálói csoportok.
Az ügyfelek adatait az Egyesült Királyság GDPR-jának és a 2018-as adatvédelmi törvénynek megfelelően dolgozzuk fel. Az adatokat nem adjuk el, és nem használják fel modellek képzésére más ügyfelek nevében kifejezett írásbeli hozzájárulás nélkül.
A csapatunkkal tartott eligazítás az Ön jelenlegi likviditási helyzetéről szóló beszélgetés, nem pedig értékesítési beszéd. Utána nem kötelező folytatni.