Eigenwahrenz ehrliches combina la modellazione predittiva basata sull'intelligenza artificiale con una sicurezza di livello normativo, in modo che i direttori finanziari possano allocare la liquidità in eccesso con prove piuttosto che con istinto.
Molte piccole imprese detengono riserve in conti a basso rendimento per impostazione predefinita anziché per impostazione predefinita. Le condizioni di mercato cambiano settimanalmente e i cicli di revisione manuale su cui fa affidamento la maggior parte dei team finanziari faticano a tenere il passo.
Eigenwahrenz ehrliches è stato costruito partendo dalla convinzione che la complessità del mercato ora supera ciò che i fogli di calcolo e le revisioni trimestrali possono ragionevolmente tracciare. I modelli predittivi non rimuovono il giudizio dal processo; gli danno materiale migliore con cui lavorare.
Un confronto concettuale, non una statistica del cliente, utilizzato per mostrare quanta parte di una tipica posizione di riserva rimane non esaminata tra i cicli di revisione.
Ogni funzionalità è progettata per essere spiegabile a un direttore finanziario, non solo a un data scientist.
I dati di mercato e di flusso di cassa vengono rielaborati continuamente utilizzando tecniche come l'inferenza bayesiana, consentendo alle previsioni di adeguarsi all'arrivo di nuove informazioni anziché attendere la successiva revisione programmata.
I dati in transito e inattivi sono protetti utilizzando la crittografia AES-256, con una rigorosa separazione degli accessi tra gli account cliente. L'architettura di sicurezza viene considerata una funzionalità fondamentale e non un componente aggiuntivo.
Le raccomandazioni vengono filtrate in base ai vincoli normativi pertinenti del Regno Unito prima che raggiungano un utente, riducendo l'onere manuale di verificare manualmente l'idoneità rispetto alle norme attuali.
Lo descriviamo come un approccio "scatola di vetro": ogni raccomandazione può essere ricondotta ai dati e alle ipotesi che l'hanno prodotta.
La posizione di cassa, la cronologia delle transazioni e i dati di mercato rilevanti vengono acquisiti attraverso canali sicuri e autorizzati e normalizzati per l'analisi.
I modelli, inclusi approcci come la Latent Dirichlet Allocation per il raggruppamento di modelli, identificano la struttura nei dati e generano una serie di proiezioni basate su scenari.
I risultati vengono presentati con la relativa motivazione di supporto, in modo che la persona responsabile possa valutare la raccomandazione rispetto al contesto che il modello non ha.
I dettagli sono mantenuti precisi piuttosto che promozionali, perché questa è l'area più esaminata dai team finanziari e di audit.
I dati del cliente vengono elaborati in conformità con il GDPR del Regno Unito e il Data Protection Act 2018. I dati non vengono venduti e non vengono utilizzati per addestrare modelli per conto di altri clienti senza esplicito consenso scritto.
Un briefing con il nostro team è una conversazione sulla tua attuale posizione di liquidità, non una presentazione di vendita. Non vi è alcun obbligo di procedere successivamente.