许多意大利公司出于谨慎而维持高额现金储备，但没有一个分析标准，即流动性会随着时间的推移，在通货膨胀和错失机会之间失去真正的价值。手动分析数十个市场变量需要企业家很少有的时间。
结果往往是由于惯性而做出的选择：资本闲置不是因为这是最好的决定，而是因为它是需要最少立即努力的决定。
Velmankrod 用人工智能引擎取代了手动分析，该引擎处理市场数据、历史流量和宏观经济情景，返回根据数十年历史数据验证的建议，而不是孤立的预测。
该系统的每个组件都旨在将大量数据转化为可验证且与公司风险状况一致的操作指示。
预测模型实时处理历史数据和市场信号，以估计后续运营周期中可用流动性的可能演变。
每项建议都附有相关风险的评估，该评估是通过对可比市场条件进行历史回溯测试计算得出的。
财务流量和会计数据实时更新，使系统能够在没有信息延迟的情况下调整其建议。
该系统根据公司规模调整分析的复杂程度，从当前流动性的优化到更复杂的资产配置策略。
Velmankrod 不会取代企业家的决策：它提供了决策所依据的分析，并记录了流程的每一步并可验证。
收集财务、会计和市场数据并将其标准化为单一连贯的分析流程。
这些模型确定了现金流、季节性和宏观经济状况之间反复出现的相关性。
每个分配假设在被提出作为操作建议之前都要经过历史回测。
系统提供具有相对风险状况的选项，将最终决定和运营责任留给企业家。
销售集中在一年中某些月份的企业积累了在淡季闲置的现金储备。 Velmankrod 分析流量历史记录，以确定可以在不影响运营管理所需的流动性的情况下分配资本的时间间隔。
该建议考虑了纳税期限和预期付款，避免采用牺牲运营安全性来提高收益的解决方案。
在开设新地点或进入新市场之前，预测模型可让您估计投资在不同市场情况（包括不利的经济条件）下的财务影响。
目标不是提供某种预测，而是提供一系列可能的结果，在此基础上做出明智的决策，减少主观不确定性成分。
Velmankrod 模型经过数十年的市场数据训练并不断进行回溯测试，其基础设施符合金融行业所需的标准。
每个提议的策略在作为操作建议提出之前，都会在不同的历史市场周期（包括经济低迷时期）中进行测试。
公司数据的处理遵循 GDPR 原则，并在传输和静态时应用银行级加密。
共享的财务数据仅用于生成所请求的建议，不会出于商业目的与第三方共享。