Velmankrod piemēro reāllaika prognozēšanas modeļus jūsu uzņēmuma naudas plūsmām, identificējot sadales logus un samazinot risku, pirms tas kļūst par izmaksām.
Pieprasiet analītisko demonstrācijuDaudzi Itālijas uzņēmumi apdomīgi uztur lielas skaidras naudas rezerves, taču bez analītiska kritērija, ka likviditāte laika gaitā zaudē reālo vērtību, starp inflāciju un neizmantotām iespējām. Lai manuāli analizētu desmitiem tirgus mainīgo, ir vajadzīgs laiks, kas uzņēmējam reti ir pieejams.
Rezultāts bieži vien ir izvēle inerces dēļ: kapitāls tiek atstāts dīkstāvē nevis tāpēc, ka tas ir labākais lēmums, bet gan tāpēc, ka tas prasa vismazāko tūlītēju piepūli.
Velmankrod aizstāj manuālo analīzi ar mākslīgā intelekta dzinēju, kas apstrādā tirgus datus, vēsturiskās plūsmas un makroekonomiskos scenārijus, sniedzot ieteikumus, kas pārbaudīti, pamatojoties uz gadu desmitiem vēsturiskiem datiem, nevis atsevišķām prognozēm.
Katrs sistēmas komponents ir paredzēts, lai lielu datu apjomu pārvērstu darbības indikācijās, kas ir pārbaudāmas un atbilst uzņēmuma riska profilam.
Prognozējošie modeļi reāllaikā apstrādā vēsturiskos datus un tirgus signālus, lai novērtētu pieejamās likviditātes iespējamo attīstību nākamajos darbības ciklos.
Katram ieteikumam ir pievienots saistītā riska novērtējums, kas aprēķināts, izmantojot vēsturisku atpakaļpārbaudi par salīdzināmiem tirgus apstākļiem.
Finanšu plūsmas un grāmatvedības dati tiek atjaunināti reāllaikā, ļaujot sistēmai pielāgot savus ieteikumus bez informācijas aizkaves.
Sistēma pielāgo analīzes sarežģītības pakāpi uzņēmuma lielumam, sākot no pašreizējās likviditātes optimizācijas līdz sarežģītākām aktīvu izvietošanas stratēģijām.
Velmankrod neaizstāj uzņēmēja lēmumu: tas nodrošina analīzi, uz kuru to balstīt, un katrs procesa posms ir dokumentēts un pārbaudāms.
Finanšu, grāmatvedības un tirgus dati tiek apkopoti un normalizēti vienā saskaņotā analītiskā plūsmā.
Modeļi identificē atkārtotas korelācijas starp naudas plūsmām, sezonalitāti un makroekonomiskajiem apstākļiem.
Katra piešķiršanas hipotēze tiek pakļauta vēsturiskai atpakaļpārbaudei, pirms tā tiek piedāvāta kā darbības ieteikums.
Sistēma piedāvā iespējas ar relatīvo riska profilu, atstājot gala lēmumu un operatīvo atbildību uzņēmējam.
Uzņēmums, kura pārdošanas apjomi koncentrējas noteiktos gada mēnešos, uzkrāj skaidras naudas rezerves, kas klusajā sezonā paliek dīkstāves. Velmankrod analizē plūsmas vēsturi, lai noteiktu laika intervālu, kurā var piešķirt kapitālu, neapdraudot operatīvai vadībai nepieciešamo likviditāti.
Ieteikumā ņemti vērā nodokļu termiņi un paredzamie maksājumi, izvairoties no risinājumiem, kas upurē darbības drošību par labu ienesīgumam.
Pirms jaunas atrašanās vietas atvēršanas vai ienākšanas jaunā tirgū, paredzamā modelēšana ļauj novērtēt ieguldījuma finansiālo ietekmi dažādos tirgus scenārijos, tostarp nelabvēlīgos ekonomiskajos apstākļos.
Mērķis nav sniegt noteiktu prognozi, bet gan iespējamo iznākumu klāstu, uz kuru pamata pieņemt apzinātu lēmumu, samazinot subjektīvās nenoteiktības komponentu.
Velmankrod modeļi tiek apmācīti, izmantojot gadu desmitiem ilgus tirgus datus, un pastāvīgi tiek pārbaudīti atpakaļ, izmantojot infrastruktūru, kas atbilst finanšu nozares noteiktajiem standartiem.
Katra ierosinātā stratēģija tiek pārbaudīta dažādos vēsturiskos tirgus ciklos, tostarp lejupslīdes laikā, pirms tā tiek pasniegta kā darbības ieteikums.
Uzņēmuma datu apstrāde notiek saskaņā ar GDPR principiem, izmantojot bankas līmeņa šifrēšanu gan tranzītā, gan miera stāvoklī.
Kopīgotie finanšu dati tiek izmantoti tikai pieprasīto ieteikumu ģenerēšanai, un tie netiek kopīgoti ar trešajām pusēm komerciālos nolūkos.
Analītiskās demonstrācijas pieprasījums neietver darbības saistības: mēs parādīsim, kā sistēma interpretē jūsu uzņēmuma reālos datus un kādi ieteikumi izriet no tiem.