Az Velmankrod valós idejű prediktív modelleket alkalmaz a vállalat pénzáramlásaira, azonosítja az allokációs ablakokat, és csökkenti a kockázati kitettséget, mielőtt az költséggé válna.
Kérjen analitikai bemutatótSok olasz vállalat óvatosságból magas készpénztartalékot tart fenn, de nem támasztja alá az analitikai kritériumot, amely szerint a likviditás idővel, az infláció és az elszalasztott lehetőségek között veszít valós értékéből. Több tucat piaci változó manuális elemzéséhez olyan időre van szükség, amelyre a vállalkozónak ritkán áll rendelkezésére.
Az eredmény gyakran a tehetetlenségből fakadó választás: nem azért hagyják tétlenül a tőkét, mert az a legjobb döntés, hanem azért, mert ez az, amely a legkevesebb azonnali erőfeszítést igényli.
Az Velmankrod a kézi elemzést egy mesterséges intelligencia-motorra cseréli, amely feldolgozza a piaci adatokat, a történelmi folyamatokat és a makrogazdasági forgatókönyveket, és több évtizedes múltbeli adatokon igazolt ajánlásokat ad vissza, nem elszigetelt előrejelzéseken.
A rendszer minden komponense úgy van kialakítva, hogy nagy mennyiségű adatot lefordítson működési jelzésekké, amelyek ellenőrizhetők és összhangban vannak a vállalat kockázati profiljával.
A prediktív modellek valós időben dolgozzák fel a múltbeli adatokat és a piaci jeleket, hogy megbecsüljék a rendelkezésre álló likviditás várható alakulását a következő működési ciklusokban.
Minden ajánláshoz tartozik a kapcsolódó kockázat értékelése, amelyet összehasonlítható piaci feltételeken végzett múltbeli utólagos teszteléssel számítanak ki.
A pénzügyi folyamatok és a számviteli adatok valós időben frissülnek, lehetővé téve a rendszer számára, hogy információs késedelem nélkül alkalmazkodjon ajánlásaihoz.
A rendszer az elemzés összetettségi szintjét a vállalat méretéhez igazítja, az aktuális likviditás optimalizálásától a bonyolultabb eszközallokációs stratégiákig.
Az Velmankrod nem helyettesíti a vállalkozó döntését: biztosítja az elemzést, amelyre alapozható, a folyamat minden lépése dokumentált és ellenőrizhető.
A pénzügyi, számviteli és piaci adatok összegyűjtése és normalizálása egyetlen koherens elemzési folyamatban történik.
A modellek ismétlődő összefüggéseket azonosítanak a cash flow-k, a szezonalitás és a makrogazdasági feltételek között.
Minden allokációs hipotézist múltbeli utólagos tesztelésnek vetünk alá, mielőtt operatív ajánlásként javasolnák.
A rendszer relatív kockázati profillal mutatja be a lehetőségeket, a végső döntést és a működési felelősséget a vállalkozóra bízza.
Az a vállalkozás, amelynek értékesítése az év bizonyos hónapjaira összpontosul, készpénztartalékot halmoz fel, amely utószezonban tétlen marad. Az Velmankrod elemzi az áramlási előzményeket, hogy azonosítsa azt az időintervallumot, amely alatt a tőke allokálható az operatív menedzsmenthez szükséges likviditás veszélyeztetése nélkül.
Az ajánlás figyelembe veszi az adózási határidőket és a várható befizetéseket, elkerülve azokat a megoldásokat, amelyek a működési biztonságot feláldozzák a hozam javára.
Új helyszín megnyitása vagy új piacra lépés előtt a prediktív modellezés lehetővé teszi a befektetés pénzügyi hatásának becslését különböző piaci forgatókönyvek esetén, beleértve a kedvezőtlen gazdasági feltételeket is.
A cél nem egy bizonyos előrejelzés, hanem egy sor valószínű kimenetel, amelyre megalapozott döntést lehet építeni, csökkentve a szubjektív bizonytalansági összetevőt.
Az Velmankrod modellek több évtizedes piaci adatokra vannak kiképezve, és folyamatosan utólag tesztelik, a pénzügyi ágazat által megkövetelt szabványoknak megfelelő infrastruktúrával.
Minden javasolt stratégiát különböző történelmi piaci ciklusok során tesztelnek, beleértve a visszaeséseket is, mielőtt operatív ajánlásként bemutatnák.
A vállalati adatok feldolgozása a GDPR alapelveit követi, továbbításkor és nyugalmi állapotban is banki szintű titkosítást alkalmaznak.
A megosztott pénzügyi adatokat kizárólag a kért ajánlások generálására használjuk fel, és nem osztjuk meg harmadik felekkel kereskedelmi célból.
Az analitikus demó igénylése nem jár működési kötelezettséggel: Megmutatjuk, hogyan értelmezi a rendszer az Ön cégének valós adatait, és milyen ajánlások születnek belőle.