Eigenwahrenz ehrliches kombinerer AI-drevet prediktiv modellering med forskriftsmessig sikkerhet, slik at finansdirektører kan allokere overskuddslikviditet med bevis i stedet for instinkt.
Mange små bedrifter holder reserver på lavavkastningskontoer som standard i stedet for ved design. Markedsforholdene skifter ukentlig, og de manuelle gjennomgangssyklusene de fleste finansteam er avhengige av kamp for å holde tritt med.
Eigenwahrenz ehrliches ble bygget på det synet at markedskompleksiteten nå overstiger det regneark og kvartalsvise anmeldelser med rimelighet kan spore. Prediktive modeller fjerner ikke dømmekraft fra prosessen; de gir det bedre materiale å jobbe med.
En konseptuell sammenligning, ikke en klientstatistikk - brukes til å vise hvor mye av en typisk reserveposisjon som forblir uundersøkt mellom gjennomgangssyklusene.
Hver funksjon er designet for å kunne forklares for en finansdirektør, ikke bare for en dataforsker.
Markeds- og kontantstrømdata re-prosesseres kontinuerlig ved hjelp av teknikker som Bayesiansk slutning, slik at prognoser kan justeres etter hvert som ny informasjon kommer frem i stedet for å vente på neste planlagte gjennomgang.
Data i overføring og hvile er beskyttet med AES-256-kryptering, med streng tilgangssegregering mellom klientkontoer. Sikkerhetsarkitektur behandles som et fundament, ikke en tilleggsfunksjon.
Anbefalinger filtreres mot relevante britiske regulatoriske begrensninger før de når en bruker, noe som reduserer den manuelle byrden med å kontrollere egnethet mot gjeldende regler for hånd.
Vi beskriver dette som en "glassboks"-tilnærming: hver anbefaling kan spores tilbake til dataene og forutsetningene som ga den.
Kontantposisjon, transaksjonshistorikk og relevante markedsdata tas inn gjennom sikre, tillatte kanaler og normaliseres for analyse.
Modeller, inkludert tilnærminger som Latent Dirichlet Allocation for mønstergruppering, identifiserer struktur i dataene og genererer et sett med scenariobaserte anslag.
Funnene presenteres med deres støttende begrunnelse, slik at ansvarlig kan veie anbefalingen opp mot kontekst modellen ikke har.
Detaljer holdes presise i stedet for reklame, fordi dette er området som er mest gransket av finans- og revisjonsteam.
Klientdata behandles i samsvar med UK GDPR og Data Protection Act 2018. Data selges ikke, og de brukes ikke til å trene modeller på vegne av andre kunder uten eksplisitt skriftlig avtale.
En orientering med teamet vårt er en samtale om din nåværende likviditetsposisjon, ikke et salgsargument. Det er ingen forpliktelse til å gå videre i etterkant.