Το Auriveo finance εφαρμόζει μοντελοποίηση πρόβλεψης βάσει τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσει τις γερμανικές ΜΜΕ να κατανοήσουν τι θα μπορούσαν να κάνουν τα ταμειακά τους αποθέματα, με βάση τη λογική λήψης αποφάσεων και όχι την εικασία.
Οι περισσότεροι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων γνωρίζουν ήδη ότι τα ταμειακά τους αποθέματα παραμένουν ακίνητα. Αυτό που είναι πιο δύσκολο να δούμε είναι το κόστος ευκαιρίας που δημιουργείται αθόρυβα στα παρασκήνια και ο χρόνος που θα χρειαζόταν για την παρακολούθηση των αγορών αρκετά στενά για να γίνει πράξη.
Κάθε μέρος της πλατφόρμας απευθύνεται σε ένα ξεχωριστό βήμα στη διαδικασία λήψης αποφάσεων, από την ανάγνωση των δεδομένων έως την υπεύθυνη δράση.
Οι συστάσεις δημιουργούνται από μοντέλα που έχουν δοκιμαστεί με βάση ιστορικά δεδομένα αγοράς, και όχι από μη δοκιμασμένες υποθέσεις σχετικά με τις μελλοντικές επιδόσεις.
Η πλατφόρμα εντοπίζει ιστορικά μοτίβα που σχετίζονται με τον αρνητικό κίνδυνο και τα συνυπολογίζει σε κάθε σύσταση, επομένως η προσοχή ενσωματώνεται αντί να προστίθεται στη συνέχεια.
Τα δεδομένα της αγοράς υποβάλλονται σε συνεχή επεξεργασία, επομένως η εικόνα στην οποία ενεργείτε αντικατοπτρίζει τις τρέχουσες συνθήκες αντί για ένα στιγμιότυπο από το τελευταίο τρίμηνο.
Το Auriveo finance δημιουργήθηκε γύρω από μια απλή παρατήρηση: πολλοί ιδιοκτήτες επιχειρήσεων και ιδιώτες επενδυτές αισθάνονται άνετα με την οικονομική πειθαρχία, αλλά δεν έχουν χρόνο για να αναλύσουν οι ίδιοι τα δεδομένα της αγοράς. Η πλατφόρμα έχει σχεδιαστεί για να καλύψει αυτό το χάσμα, όχι για να αντικαταστήσει την οικονομική κρίση.
Κάθε σύσταση βασίζεται σε ένα τεκμηριωμένο μοντέλο και σε ένα σύνολο ιστορικών δεδομένων, επομένως τα συμπεράσματα μπορούν να αναθεωρηθούν αντί να λαμβάνονται με πίστη.
Αντί να παρουσιάζονται τα συμπεράσματα ως μαύρο κουτί, η διαδικασία χωρίζεται σε τρία ορατά στάδια. Το AI βοηθά στην απόφαση. δεν αντικαθιστά την κρίση του ιδιοκτήτη.
Τα σχετικά δεδομένα αγοράς και ρευστότητας συλλέγονται και επικυρώνονται με γνωστά πρότυπα ποιότητας δεδομένων πριν από την έναρξη οποιασδήποτε ανάλυσης.
Τα σύνολα ιστορικών δεδομένων σαρώνονται για μοτίβα που αντιστοιχούν σε παρόμοιες συνθήκες του παρελθόντος της αγοράς, αποτελώντας τη βάση για σύγκριση.
Τα ευρήματα βαθμονομούνται σε σχέση με τη συγκεκριμένη θέση ρευστότητάς σας και την ανοχή κινδύνου πριν παρουσιαστούν ως σύσταση που μπορεί να εφαρμοστεί.
Μια μεταποιητική ΜΜΕ διατηρεί αρκετούς μήνες λειτουργικών μετρητών ως απόθεμα ασφαλείας, πολύ περισσότερο από αυτό που απαιτούν οι καθημερινές λειτουργίες. Το Auriveo finance αναλύει πόσο από αυτό το απόθεμα ασφαλείας θα μπορούσε να διατεθεί σε στρατηγικές χαμηλότερου κινδύνου, εκ των υστέρων, χωρίς να διακυβεύονται οι βραχυπρόθεσμες ανάγκες ρευστότητας της επιχείρησης.
Κατά τη διάρκεια περιόδων ευρύτερης αβεβαιότητας της αγοράς, ένας ιδιώτης επενδυτής θέλει να κατανοήσει εάν οι υπάρχουσες θέσεις εξακολουθούν να ευθυγραμμίζονται με τα τρέχοντα πρότυπα κινδύνου. Οι σημαίες παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο αλλάζουν νωρίς, υποστηρίζοντας μια μετρημένη απόκριση αντί για μια αντιδραστική.
Μια αναπτυσσόμενη επιχείρηση λιανικού εμπορίου απελευθέρωσε κεφάλαια μετά από ένα επιτυχημένο τρίμηνο και αποφασίζει μεταξύ της επανεπένδυσής του εσωτερικά ή της ανάπτυξης του εξωτερικού. Η πλατφόρμα μοντελοποιεί και τα δύο μονοπάτια σε σχέση με τα ιστορικά αποτελέσματα, δίνοντας στον ιδιοκτήτη μια πιο ξεκάθαρη βάση για την απόφαση και ένα μετρήσιμο κέρδος απόδοσης.
Όλη η επεξεργασία δεδομένων ακολουθεί τις απαιτήσεις GDPR. Τα οικονομικά και επιχειρηματικά δεδομένα που χρησιμοποιούνται στην ανάλυση αποθηκεύονται στην ΕΕ και δεν πωλούνται ή κοινοποιούνται ποτέ σε τρίτους για σκοπούς μάρκετινγκ.
Τα χρονοδιαγράμματα εξαρτώνται από την πολυπλοκότητα της υπάρχουσας ρύθμισης οικονομικών αναφορών σας. Μια τυπική ενσωμάτωση περιλαμβάνει μια αρχική αναθεώρηση δεδομένων που ακολουθείται από μια περίοδο βαθμονόμησης πριν από την παράδοση των συστάσεων.
Ο εκ των υστέρων έλεγχος δείχνει πώς θα είχε απόδοση μια δεδομένη στρατηγική υπό ιστορικές συνθήκες αγοράς. Είναι ένας χρήσιμος τρόπος αξιολόγησης της λογικής απόφασης, αλλά οι προηγούμενες επιδόσεις δεν αποτελούν εγγύηση για μελλοντικά αποτελέσματα και το παρουσιάζουμε ως απόδειξη που πρέπει να ληφθεί υπόψη και όχι ως υπόσχεση.