AI atbalstīta lēmumu optimizācija
Wachstützung saista jūsu finanšu datus no vairākiem avotiem vienotā informācijas panelī un izmanto paredzamos modeļus, lai iegūtu konkrētus ieteikumus rīcībai — lēmumu pieņemšanai reāllaikā, nevis pamatojoties uz novecojušiem pārskatiem.
Priekšskatījums: vairāku kontu konsolidēta metrika vienā skatā — likviditāte, risks un atdeves potenciāls īsumā.
Izaicinājums
Konta kustības, tirgus un darījumu dati tagad tiek ģenerēti tādā tempā, kas diez vai spēj sekot līdzi manuālajai novērtēšanai. Daudzi mazie un vidējie uzņēmumi turpina pārvaldīt likviditāti, izmantojot izklājlapas un individuālo kontu izrakstus, kas tikai ar kavēšanos atspoguļo pašreizējo stāvokli.
Tieši šajā plaisā starp datu vākšanu un interpretāciju rodas reālās izmaksas: kapitāls paliek neizmantots, riska koncentrācija tiek atpazīta pārāk vēlu un tiek zaudētas īstermiņa ieguldījumu iespējas, pirms ir iespējams pieņemt apzinātu lēmumu.
Funkcijas
Konti, noliktavas un tirdzniecības vietas no dažādiem pakalpojumu sniedzējiem ir apkopoti apvienotā skatījumā. Likviditāte, pozīcijas un riska rādītāji ir redzami vienuviet neatkarīgi no sākotnējā datu avota.
Mašīnmācīšanās modeļi novērtē vēsturiskos modeļus un pašreizējos tirgus datus, lai novērtētu likviditātes trūkuma vai cenu izmaiņu varbūtību. Rezultāts ir saprotami scenāriji, nevis vispārīgas prognozes.
Novirzes no noteiktiem sliekšņiem, piemēram, koncentrācijas risku vai nepastāvību, tiek pastāvīgi reģistrētas un ziņotas, lai varētu uzsākt pretpasākumus, pirms rodas zaudējumi.
Likviditātes stāvokļa, portfeļa attīstības un riska rādītāju novērtējumi tiek veidoti sistemātiski un ir pieejami bez manuālas apkopošanas. Pamatā esošā infrastruktūra ir veidota tā, lai tā būtu mērogojama.
Metodoloģija
Bankas rekvizīti, tirdzniecības vietas un iekšējās uzskaites sistēmas ir savienotas, izmantojot standartizētas saskarnes. Neapstrādātie dati tiek notīrīti un pārveidoti vienotā formātā.
Algoritmi identificē sakarības starp likviditātes tendencēm, tirgus kustībām un sezonālajām sekām. Anomālijas tiek atzīmētas un salīdzinātas ar atsauces vērtībām.
Prioritāri ieteikumi tiek iegūti no atzītajiem modeļiem, piemēram, likviditātes rezervju pārdalīšanai vai aktīvu izvietošanas koriģēšanai. Katrs ieteikums ir dokumentēts ar pamatā esošo datu bāzi.
Par platformu
Wachstützung tika izstrādāts, lai sniegtu maziem un vidējiem uzņēmumiem piekļuvi analītiskajiem rīkiem, kas iepriekš bija paredzēti galvenokārt institucionālajiem investoriem. Uzmanības centrā ir datu avotu savienošana, kas ikdienā tiek aplūkoti atsevišķi: bankas konti, tirdzniecības vietas un grāmatvedība.
Katrs platformas ieteikums ir saprotami pamatots, un to var izsekot līdz pat pamatā esošajiem datu punktiem. Lietotāji saglabā kontroli pār katru lēmumu — platforma nodrošina analīzes pamatu, nevis galīgo autoritāti.
Lietošanas gadījumi
Amatniecības uzņēmums ar vairākām filiālēm iepriekš pārvaldīja likvīdos aktīvus, izmantojot ikmēneša konta izrakstus, kas tikai pēc kavēšanās padarīja redzamus pārpalikumus. Izmantojot Wachstützung, ikdienas likviditātes līmeņi no visiem filiāļu kontiem tiek automātiski apkopoti. Kapitālu, kas īstermiņā nav nepieciešams, var īpaši pārdalīt procentus nesošos ieguldījumos, nevis palikt neizmantots norēķinu kontā.
Investors ar pozīcijām vairākās tirdzniecības vietās zaudēja izpratni par atsevišķu aktīvu klašu faktisko koncentrāciju. Apvienotais skatījums uz
Tehniskā bāze
Pieprasiet nesaistošu sistēmas auditu un saņemiet novērtējumu par to, kur jūsu esošajos datos ir neizmantots potenciāls.
