非アクティブな流動性を分析的に管理された資産に変換する
Velmankrod は、リアルタイムの予測モデルを会社のキャッシュ フローに適用し、配分枠を特定し、コストになる前にリスク エクスポージャを削減します。
分析デモをリクエストする
Velmankrod は、リアルタイムの予測モデルを会社のキャッシュ フローに適用し、配分枠を特定し、コストになる前にリスク エクスポージャを削減します。
分析デモをリクエストする多くのイタリア企業は慎重さから多額の現金準備金を維持しているが、流動性はインフレと機会損失の間で時間の経過とともに実質価値を失うという分析基準を欠いている。数十の市場変数を手動で分析するには、起業家がめったにとれない時間が必要です。
その結果、多くの場合、惰性による選択が行われます。つまり、それが最善の決定であるからではなく、当面の労力が最も少ない決定であるため、資本が遊休状態になります。
Velmankrod は手動分析を人工知能エンジンに置き換え、市場データ、過去のフロー、マクロ経済シナリオを処理し、個別の予測ではなく数十年にわたる過去のデータに基づいて検証された推奨事項を返します。
システムの各コンポーネントは、大量のデータを検証可能で企業のリスク プロファイルと一致する運用上の指標に変換するように設計されています。
予測モデルは、過去のデータと市場シグナルをリアルタイムで処理し、その後の運用サイクルで利用可能な流動性の予想される推移を推定します。
各推奨事項には、同等の市場状況における過去のバックテストを通じて計算された、関連するリスクの評価が伴います。
財務フローと会計データはリアルタイムで更新されるため、システムは情報の遅延なく推奨事項を適応させることができます。
このシステムは、現在の流動性の最適化からより複雑な資産配分戦略まで、分析の複雑さのレベルを企業の規模に合わせて調整します。
Velmankrod は起業家の決定に代わるものではありません。Velmankrod は、プロセスの各ステップが文書化され検証可能であるとともに、その基礎となる分析を提供します。
財務、会計、市場データが収集され、単一の一貫した分析フローに正規化されます。
このモデルは、キャッシュ フロー、季節性、マクロ経済状況の間の繰り返しの相関関係を特定します。
各割り当て仮説は、運用上の推奨事項として提案される前に、過去のバックテストの対象となります。
このシステムは相対的なリスクプロファイルを備えたオプションを提示し、最終的な決定と運用責任は起業家に委ねられます。
売上が年間の特定の月に集中している企業は、閑散期には遊休状態となる現金を蓄積します。 Velmankrod はフロー履歴を分析し、運用管理に必要な流動性を損なうことなく資本を割り当てることができる時間間隔を特定します。
この推奨事項は納税期限と予想される支払いを考慮しており、利回りを優先して運用上の安全性を犠牲にする解決策を避けています。
新しい拠点を開設したり、新しい市場に参入したりする前に、予測モデリングを使用して、不利な経済状況を含むさまざまな市場シナリオにおける投資の財務的影響を見積もることができます。
目的は、特定の予測を提供することではなく、情報に基づいた意思決定の基礎となる予想される結果の範囲を提供し、主観的な不確実性の要素を減らすことです。
Velmankrod モデルは、金融業界が要求する標準に準拠したインフラストラクチャを使用して、数十年にわたる市場データに基づいてトレーニングされ、継続的にバックテストが行われています。
提案された各戦略は、運用上の推奨事項として提示される前に、不況を含む過去のさまざまな市場サイクルにわたってテストされます。
企業データの処理は GDPR の原則に従っており、転送中と保存中の両方で銀行レベルの暗号化が適用されます。
共有される財務データは、要求された推奨事項を生成するためにのみ使用され、商業目的で第三者と共有されることはありません。
分析デモのリクエストには、運用上のコミットメントは含まれません。システムが貴社の実際のデータをどのように解釈し、そこからどのような推奨事項が得られるかを示します。