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以更冷静、更有纪律的方式让闲置资金发挥作用
Eigenwahrenz ehrliches 将人工智能驱动的预测模型与监管级安全性相结合，因此财务总监可以根据证据而不是直觉来分配剩余流动性。
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专为英国小型企业和财务团队打造
Eigenwahrenz ehrliches 将人工智能驱动的预测模型与监管级安全性相结合，因此财务总监可以根据证据而不是直觉来分配剩余流动性。
许多小企业默认在低收益账户中持有准备金，而不是有意为之。市场状况每周都会发生变化，大多数财务团队所依赖的手动审核周期都难以跟上步伐。
Eigenwahrenz ehrliches 的建立基于这样的观点：市场复杂性现在超出了电子表格和季度审查可以合理跟踪的范围。预测模型不会消除过程中的判断；他们为它提供了更好的材料来使用。
概念性比较，而不是客户统计数据——用于显示在审查周期之间有多少典型的储备职位仍未经过检查。
每项功能都旨在向财务总监（而不仅仅是数据科学家）进行解释。
使用贝叶斯推理等技术不断重新处理市场和现金流数据，从而允许在新信息到达时调整预测，而不是等待下一次预定的审查。
传输中和静态的数据使用 AES-256 加密进行保护，并在客户帐户之间进行严格的访问隔离。安全架构被视为基础，而不是附加功能。
建议在到达用户之前会根据相关的英国监管限制进行过滤，从而减少了根据当前规则手动检查适用性的人工负担。
我们将其描述为“玻璃盒”方法：每项建议都可以追溯到产生它的数据和假设。
现金头寸、交易历史和相关市场数据通过安全、许可的渠道获取，并进行标准化分析。
模型（包括用于模式分组的潜在狄利克雷分配等方法）可识别数据中的结构并生成一组基于场景的预测。
研究结果会附有支持理由，因此负责人可以根据模型不具备的背景来权衡建议。
细节保持精确，而不是宣传，因为这是财务和审计团队最严格审查的领域。
客户数据根据英国 GDPR 和 2018 年数据保护法进行处理。未经明确书面同意，不会出售数据，也不会用于代表其他客户训练模型。