Eigenwahrenz ehrliches kombinerar AI-driven prediktiv modellering med lagstadgad säkerhet, så att finanschefer kan allokera överskottslikviditet med bevis snarare än instinkt.
Många småföretag har reserver på lågavkastande konton som standard snarare än genom design. Marknadsförhållandena förändras varje vecka, och de manuella granskningscyklerna de flesta finansteam förlitar sig på att kämpa för att hålla jämna steg.
Eigenwahrenz ehrliches byggdes på uppfattningen att marknadens komplexitet nu överstiger vad kalkylblad och kvartalsgranskningar rimligen kan spåra. Prediktiva modeller tar inte bort bedömningen från processen; de ger det bättre material att arbeta med.
En konceptuell jämförelse, inte en kundstatistik – används för att visa hur mycket av en typisk reservposition som förblir outforskad mellan granskningscyklerna.
Varje förmåga är utformad för att kunna förklaras för en finanschef, inte bara för en dataforskare.
Marknads- och kassaflödesdata omarbetas kontinuerligt med hjälp av tekniker som Bayesiansk slutledning, vilket gör att prognoser kan justeras när ny information anländer istället för att vänta på nästa planerade granskning.
Data under överföring och vila skyddas med AES-256-kryptering, med strikt åtkomstsegregation mellan kundkonton. Säkerhetsarkitektur behandlas som en grund, inte en tilläggsfunktion.
Rekommendationer filtreras mot relevanta brittiska bestämmelser innan de når en användare, vilket minskar den manuella bördan att kontrollera lämplighet mot gällande regler för hand.
Vi beskriver detta som en "glaslåda"-metod: varje rekommendation kan spåras tillbaka till de data och antaganden som gav den.
Kassaposition, transaktionshistorik och relevant marknadsdata tas in genom säkra, tillåtna kanaler och normaliseras för analys.
Modeller, inklusive tillvägagångssätt som Latent Dirichlet Allocation för mönstergruppering, identifierar struktur i data och genererar en uppsättning scenariobaserade prognoser.
Fynden presenteras med sitt stödjande skäl, så att den ansvarige personen kan väga rekommendationen mot det sammanhang som modellen inte har.
Detaljerna hålls noggranna snarare än reklam, eftersom detta är det område som granskas mest av finans- och revisionsteam.
Kunddata behandlas i enlighet med UK GDPR och Data Protection Act 2018. Data säljs inte, och den används inte för att träna modeller på uppdrag av andra kunder utan uttryckligt skriftligt avtal.
En genomgång med vårt team är en konversation om din nuvarande likviditetsposition, inte en säljpresentation. Det finns ingen skyldighet att gå vidare i efterhand.