Eigenwahrenz ehrliches kombinuje prediktívne modelovanie riadené AI s bezpečnosťou na úrovni regulácie, takže finanční riaditelia môžu prideľovať prebytočnú likviditu skôr dôkazom ako inštinktom.
Mnohé malé podniky držia rezervy na účtoch s nízkym výnosom štandardne, a nie zámerne. Podmienky na trhu sa menia každý týždeň a cykly manuálnej kontroly sa väčšina finančných tímov spolieha na snahu udržať tempo.
Eigenwahrenz ehrliches bol postavený na názore, že zložitosť trhu teraz presahuje to, čo môžu tabuľky a štvrťročné recenzie primerane sledovať. Prediktívne modely neodstraňujú úsudok z procesu; dávajú lepší materiál na prácu.
Koncepčné porovnanie, nie štatistika klienta – používa sa na zobrazenie toho, koľko z typickej rezervnej pozície zostáva nepreskúmané medzi cyklami kontroly.
Každá schopnosť je navrhnutá tak, aby bola vysvetliteľná finančnému riaditeľovi, nielen dátovému vedcovi.
Údaje o trhoch a peňažných tokoch sa nepretržite prepracúvajú pomocou techník, ako je Bayesovská inferencia, čo umožňuje, aby sa predpovede prispôsobovali pri príchode nových informácií, namiesto čakania na ďalšiu plánovanú kontrolu.
Dáta v prenose a v pokoji sú chránené pomocou šifrovania AES-256 s prísnym oddelením prístupu medzi klientskymi účtami. Bezpečnostná architektúra sa považuje za základ, nie za doplnkovú funkciu.
Odporúčania sú filtrované podľa príslušných regulačných obmedzení Spojeného kráľovstva skôr, ako sa dostanú k používateľovi, čím sa znižuje manuálna záťaž spojená s ručnou kontrolou vhodnosti podľa súčasných pravidiel.
Opisujeme to ako prístup „sklenenej škatule“: každé odporúčanie možno vysledovať späť k údajom a predpokladom, ktoré ho vytvorili.
Hotovostná pozícia, história transakcií a relevantné trhové údaje sa prijímajú prostredníctvom zabezpečených, povolených kanálov a normalizujú sa na analýzu.
Modely, vrátane prístupov, ako je Latent Dirichlet Allocation pre zoskupovanie vzorov, identifikujú štruktúru v údajoch a generujú súbor projekcií založených na scenároch.
Zistenia sú prezentované s ich podporným zdôvodnením, takže zodpovedná osoba môže porovnať odporúčanie s kontextom, ktorý model nemá.
Podrobnosti sú skôr presné ako propagačné, pretože túto oblasť najviac skúmajú finančné a audítorské tímy.
Údaje o klientoch sa spracúvajú v súlade s GDPR Spojeného kráľovstva a zákonom o ochrane údajov z roku 2018. Údaje sa nepredávajú a bez výslovného písomného súhlasu sa nepoužívajú na trénovanie modelov v mene iných klientov.
Brífing s naším tímom je rozhovor o vašej aktuálnej pozícii likvidity, nie predajná ponuka. Neexistuje žiadna povinnosť pokračovať potom.