Optimizacija odluka podržana umjetnom inteligencijom
Wachstützung povezuje vaše financijske podatke iz više izvora u objedinjenu nadzornu ploču i koristi prediktivne modele za izvođenje konkretnih preporuka za djelovanje - za odluke u stvarnom vremenu umjesto na temelju zastarjelih izvješća.
Pregled: konsolidirana metrika s više računa u jednom prikazu – likvidnost, izloženost riziku i potencijal povrata na prvi pogled.
Izazov
Podaci o kretanju računa, tržištu i transakcijama sada se generiraju brzinom koja teško može pratiti ručnu procjenu. Mnoga mala i srednja poduzeća i dalje upravljaju likvidnošću pomoću proračunskih tablica i pojedinačnih izvoda, koji samo s odgodom odražavaju trenutno stanje.
Upravo u tom jazu između prikupljanja i tumačenja podataka nastaju stvarni troškovi: kapital ostaje neiskorišten, koncentracija rizika prepoznaje se prekasno, a kratkoročne prilike za ulaganje gube se prije nego što je moguće donijeti informiranu odluku.
Značajke
Računi, depoi i mjesta trgovanja različitih pružatelja okupljeni su u konsolidiranom prikazu. Likvidnost, pozicije i metrike rizika vidljive su na jednom mjestu, neovisno o izvornom izvoru podataka.
Modeli strojnog učenja procjenjuju povijesne obrasce i trenutne tržišne podatke kako bi procijenili vjerojatnosti manjka likvidnosti ili kretanja cijena. Rezultat su razumljivi scenariji, a ne paušalne prognoze.
Odstupanja od definiranih pragova – na primjer u rizicima koncentracije ili volatilnosti – kontinuirano se bilježe i izvješćuju kako bi se protumjere mogle pokrenuti prije nego što dođe do gubitka.
Procjene statusa likvidnosti, razvoja portfelja i pokazatelji rizika izrađuju se sustavno i dostupni su bez napora pri ručnom kompiliranju. Temeljna infrastruktura dizajnirana je da bude skalabilna.
Metodologija
Bankovni podaci, mjesta trgovanja i interni računovodstveni sustavi povezani su putem standardiziranih sučelja. Neobrađeni podaci se čiste i pretvaraju u jedinstveni format.
Algoritmi identificiraju veze između trendova likvidnosti, tržišnih kretanja i sezonskih učinaka. Abnormalnosti se označavaju i uspoređuju s referentnim vrijednostima.
Prioritetne preporuke izvode se iz prepoznatih obrazaca - na primjer, za preraspodjelu rezervi likvidnosti ili prilagodbu alokacije imovine. Svaka preporuka dokumentirana je temeljnom bazom podataka.
O platformi
Wachstützung je razvijen kako bi malim i srednjim tvrtkama omogućio pristup analitičkim alatima koji su prije bili rezervirani prvenstveno za institucionalne investitore. Fokus je na povezivanju izvora podataka koji se u svakodnevnom životu promatraju odvojeno: bankovni računi, mjesta trgovanja i računovodstvo.
Svaka preporuka s platforme razumljivo je opravdana i može se pratiti do temeljnih podatkovnih točaka. Korisnici zadržavaju kontrolu nad svakom odlukom - platforma daje osnovu za analizu, a ne konačni autoritet.
Slučajevi upotrebe
Obrt s nekoliko podružnica prethodno je upravljao likvidnim sredstvima koristeći mjesečne izvode, koji su viškove činili vidljivim tek nakon odgode. Uz Wachstützung, dnevne razine likvidnosti sa svih računa podružnica automatski se agregiraju. Kapital koji kratkoročno nije potreban može se posebno preraspodijeliti u kamatonosna ulaganja umjesto da ostane neiskorišten na tekućem računu.
Ulagač s pozicijama na više mjesta trgovanja izgubio je trag o stvarnoj koncentraciji pojedinačnih klasa imovine. Konsolidirani pogled na
Tehnička osnova
Zatražite neobvezujuću reviziju sustava i primite procjenu gdje u vašim postojećim podacima postoji neiskorišteni potencijal.