O Eigenwahrenz ehrliches combina modelagem preditiva baseada em IA com segurança de nível regulatório, para que os diretores financeiros possam alocar liquidez excedente com evidências e não por instinto.
Muitas pequenas empresas mantêm reservas em contas de baixo rendimento por defeito e não por vontade própria. As condições do mercado mudam semanalmente, e os ciclos de revisão manual em que a maioria das equipes financeiras dependem têm dificuldade para acompanhar o ritmo.
O Eigenwahrenz ehrliches foi construído com base na visão de que a complexidade do mercado agora excede o que as planilhas e as revisões trimestrais podem razoavelmente rastrear. Os modelos preditivos não eliminam o julgamento do processo; eles fornecem material melhor para trabalhar.
Uma comparação conceptual, não uma estatística do cliente — utilizada para mostrar quanto de uma posição de reserva típica permanece não examinada entre os ciclos de revisão.
Cada capacidade foi projetada para ser explicável a um diretor financeiro, não apenas a um cientista de dados.
Os dados de mercado e de fluxo de caixa são reprocessados continuamente usando técnicas como a inferência bayesiana, permitindo que as previsões sejam ajustadas à medida que novas informações chegam, em vez de esperar pela próxima revisão programada.
Os dados em trânsito e em repouso são protegidos por criptografia AES-256, com rigorosa segregação de acesso entre contas de clientes. A arquitetura de segurança é tratada como uma base, não como um recurso complementar.
As recomendações são filtradas de acordo com as restrições regulatórias relevantes do Reino Unido antes de chegarem ao usuário, reduzindo a carga manual de verificação manual da adequação em relação às regras atuais.
Descrevemos isto como uma abordagem de “caixa de vidro”: cada recomendação pode ser rastreada até aos dados e pressupostos que a produziram.
A posição de caixa, o histórico de transações e os dados relevantes do mercado são ingeridos por meio de canais seguros e autorizados e normalizados para análise.
Modelos, incluindo abordagens como Alocação Latente de Dirichlet para agrupamento de padrões, identificam a estrutura dos dados e geram um conjunto de projeções baseadas em cenários.
As descobertas são apresentadas com a justificativa de apoio, para que a pessoa responsável possa pesar a recomendação em relação ao contexto que o modelo não possui.
Os detalhes são mantidos precisos e não promocionais, porque esta é a área mais examinada pelas equipes financeiras e de auditoria.
Os dados dos clientes são processados de acordo com o GDPR do Reino Unido e a Lei de Proteção de Dados de 2018. Os dados não são vendidos e não são usados para treinar modelos em nome de outros clientes sem acordo explícito por escrito.
Um briefing com nossa equipe é uma conversa sobre sua posição atual de liquidez, não um discurso de vendas. Não há obrigação de prosseguir posteriormente.