Eigenwahrenz ehrliches apvieno mākslīgā intelekta vadītu paredzamo modelēšanu ar regulējuma līmeņa drošību, tāpēc finanšu direktori var piešķirt lieko likviditāti ar pierādījumiem, nevis instinktiem.
Daudzi mazie uzņēmumi pēc noklusējuma glabā rezerves zema ienesīguma kontos, nevis pēc konstrukcijas. Tirgus apstākļi mainās katru nedēļu, un manuālie pārskatīšanas cikli lielākā daļa finanšu komandu paļaujas uz grūtībām, lai neatpaliktu.
Eigenwahrenz ehrliches tika izveidots, pamatojoties uz uzskatu, ka tirgus sarežģītība tagad pārsniedz to, ko var izsekot izklājlapām un ceturkšņa pārskatiem. Prognozējošie modeļi nenoņem spriedumu no procesa; tie dod tai labāku materiālu darbam.
Konceptuāls salīdzinājums, nevis klienta statistika, ko izmanto, lai parādītu, cik liela daļa no tipiskas rezerves pozīcijas paliek nepārbaudīta starp pārskatīšanas cikliem.
Katra iespēja ir izstrādāta tā, lai to varētu izskaidrot finanšu direktors, ne tikai datu zinātnieks.
Tirgus un naudas plūsmas dati tiek nepārtraukti atkārtoti apstrādāti, izmantojot tādas metodes kā Beijesa secinājumi, ļaujot prognozēm pielāgoties, kad tiek saņemta jauna informācija, nevis gaidīt nākamo plānoto pārskatīšanu.
Pārsūtīšanas un atpūtas dati tiek aizsargāti, izmantojot AES-256 šifrēšanu, ar stingru piekļuves segregāciju starp klientu kontiem. Drošības arhitektūra tiek uzskatīta par pamatu, nevis kā papildinājumu.
Ieteikumi tiek filtrēti atbilstoši attiecīgajiem Apvienotās Karalistes normatīvajiem ierobežojumiem, pirms tie nonāk pie lietotāja, tādējādi samazinot manuālo slogu, kas jāveic manuāli, pārbaudot atbilstību pašreizējiem noteikumiem.
Mēs to raksturojam kā "stikla kastes" pieeju: katru ieteikumu var izsekot datiem un pieņēmumiem, kas to radīja.
Skaidras naudas pozīcija, darījumu vēsture un attiecīgie tirgus dati tiek iegūti, izmantojot drošus, atļautus kanālus, un normalizēti analīzei.
Modeļi, tostarp tādas pieejas kā latentā Dirihleta piešķiršana modeļu grupēšanai, identificē datu struktūru un ģenerē uz scenārijiem balstītu prognožu kopu.
Secinājumi ir izklāstīti ar to pamatojumu, lai atbildīgā persona varētu salīdzināt ieteikumu ar kontekstu, kura modelī nav.
Detaļas tiek saglabātas precīzas, nevis reklāmas, jo šī ir joma, kuru visvairāk pārbauda finanšu un revīzijas komandas.
Klientu dati tiek apstrādāti saskaņā ar Apvienotās Karalistes GDPR un 2018. gada Datu aizsardzības likumu. Dati netiek pārdoti, un tie netiek izmantoti modeļu apmācīšanai citu klientu vārdā bez nepārprotamas rakstiskas vienošanās.
Brīfings ar mūsu komandu ir saruna par jūsu pašreizējo likviditātes stāvokli, nevis pārdošanas prezentācija. Pēc tam nav pienākuma rīkoties.