Eigenwahrenz ehrliches, yapay zeka odaklı tahmine dayalı modellemeyi düzenleyici düzeyde güvenlikle birleştirir, böylece finans yöneticileri fazla likiditeyi içgüdü yerine kanıtlarla tahsis edebilir.
Birçok küçük işletme, tasarım gereği değil, varsayılan olarak düşük getirili hesaplarda rezerv tutar. Piyasa koşulları haftalık olarak değişiyor ve çoğu finans ekibi bu tempoya ayak uydurabilmek için manuel inceleme döngülerine güveniyor.
Eigenwahrenz ehrliches, piyasa karmaşıklığının artık e-tabloların ve üç aylık incelemelerin makul bir şekilde izleyebileceğini aştığı görüşü üzerine inşa edildi. Tahmine dayalı modeller, yargıyı süreçten çıkarmaz; çalışmak için daha iyi malzeme veriyorlar.
Müşteri istatistiği değil kavramsal bir karşılaştırma; inceleme döngüleri arasında tipik bir rezerv pozisyonunun ne kadarının incelenmeden kaldığını göstermek için kullanılır.
Her yetenek yalnızca bir veri bilimcisine değil, bir finans yöneticisine de açıklanabilecek şekilde tasarlanmıştır.
Piyasa ve nakit akışı verileri, Bayes çıkarımı gibi teknikler kullanılarak sürekli olarak yeniden işlenir ve bir sonraki planlı incelemeyi beklemek yerine tahminlerin yeni bilgiler geldikçe ayarlanmasına olanak tanır.
Aktarılan ve kullanılmayan veriler, müşteri hesapları arasında katı erişim ayrımıyla AES-256 şifrelemesi kullanılarak korunur. Güvenlik mimarisi bir eklenti özelliği olarak değil, bir temel olarak ele alınır.
Öneriler, kullanıcıya ulaşmadan önce Birleşik Krallık'taki ilgili düzenleyici kısıtlamalara göre filtreleniyor ve bu sayede, mevcut kurallara uygunluğun elle kontrol edilmesinin manuel yükü azaltılıyor.
Bunu bir "cam kutu" yaklaşımı olarak tanımlıyoruz: Her önerinin izi, onu üreten verilere ve varsayımlara kadar takip edilebilir.
Nakit pozisyonu, işlem geçmişi ve ilgili piyasa verileri güvenli, izin verilen kanallar aracılığıyla alınır ve analiz için normalleştirilir.
Desen gruplandırmaya yönelik Gizli Dirichlet Tahsisi gibi yaklaşımları içeren modeller, verilerdeki yapıyı tanımlar ve bir dizi senaryoya dayalı projeksiyon üretir.
Bulgular destekleyici gerekçeleriyle birlikte sunulur, böylece sorumlu kişi tavsiyeyi modelin sahip olmadığı bağlamla karşılaştırabilir.
Ayrıntılar tanıtımdan ziyade kesin tutulur çünkü bu, finans ve denetim ekipleri tarafından en çok incelenen alandır.
Müşteri verileri, Birleşik Krallık GDPR'sine ve 2018 Veri Koruma Yasası'na uygun olarak işlenir. Veriler satılmaz ve açık yazılı anlaşma olmadan diğer müşteriler adına modelleri eğitmek için kullanılmaz.
Ekibimizle yapacağınız brifing, bir satış konuşması değil, mevcut likidite pozisyonunuz hakkında bir konuşmadır. Daha sonra devam etme zorunluluğu yoktur.