Eigenwahrenz ehrliches combină modelarea predictivă bazată pe inteligență artificială cu securitatea de nivel de reglementare, astfel încât directorii financiari să poată aloca surplusul de lichiditate cu dovezi mai degrabă decât cu instinct.
Multe întreprinderi mici dețin rezerve în conturi cu randament scăzut în mod implicit, mai degrabă decât prin proiectare. Condițiile pieței se schimbă săptămânal, iar ciclurile de revizuire manuală majoritatea echipelor financiare se bazează pe lupta pentru a ține pasul.
Eigenwahrenz ehrliches a fost construit pe ideea că complexitatea pieței depășește acum ceea ce foile de calcul și recenziile trimestriale pot urmări în mod rezonabil. Modelele predictive nu elimină judecata din proces; îi oferă un material mai bun cu care să lucreze.
O comparație conceptuală, nu o statistică a clienților - folosită pentru a arăta cât de mult dintr-o poziție tipică de rezervă rămâne neexaminată între ciclurile de revizuire.
Fiecare capacitate este concepută pentru a fi explicabilă unui director financiar, nu numai unui cercetător de date.
Datele de piață și de fluxuri de numerar sunt reprocesate continuu folosind tehnici precum inferența bayesiană, permițând previziunilor să se ajusteze pe măsură ce sosesc noi informații, mai degrabă decât să aștepte următoarea revizuire programată.
Datele aflate în tranzit și în repaus sunt protejate folosind criptarea AES-256, cu o segregare strictă a accesului între conturile client. Arhitectura de securitate este tratată ca o bază, nu o caracteristică suplimentară.
Recomandările sunt filtrate în funcție de constrângerile de reglementare relevante din Regatul Unit înainte de a ajunge la un utilizator, reducând sarcina manuală de verificare manuală a adecvării față de regulile actuale.
Descriem aceasta ca o abordare „cutie de sticlă”: fiecare recomandare poate fi urmărită până la datele și ipotezele care au produs-o.
Poziția numerarului, istoricul tranzacțiilor și datele relevante ale pieței sunt ingerate prin canale securizate, autorizate și normalizate pentru analiză.
Modelele, inclusiv abordări precum Alocarea Dirichlet Latent pentru gruparea modelelor, identifică structura datelor și generează un set de proiecții bazate pe scenarii.
Constatările sunt prezentate cu rațiunea lor de susținere, astfel încât persoana responsabilă poate cântări recomandarea în raport cu contextul pe care modelul nu îl are.
Detaliile sunt păstrate mai degrabă precise decât promoționale, deoarece acesta este domeniul cel mai analizat de echipele financiare și de audit.
Datele clienților sunt procesate în conformitate cu GDPR din Regatul Unit și cu Legea privind protecția datelor din 2018. Datele nu sunt vândute și nu sunt utilizate pentru a antrena modele în numele altor clienți fără acordul explicit scris.
Un briefing cu echipa noastră este o conversație despre poziția dvs. curentă de lichiditate, nu un argument de vânzare. Nu există nicio obligație de a proceda ulterior.