Saifeddine Boumaza využívá zpětně testované modely řízené umělou inteligencí proti vašim datům z pokladny, aby vám doporučil, kam se může přebytečná hotovost přesunout, aniž by došlo k porušení vašich požadavků na likviditu.
Většina francouzských malých a středních podniků uchovává provozní kapitál na účtech s nízkým výnosem, protože alternativy vypadají komplikovaně nebo riskantně. Tato opatrnost něco stojí: propast mezi tím, co nevydělává hotovost, a tím, co by disciplinovaná a testovaná alokační strategie mohla vrátit sloučeniny každé čtvrtletí, kdy zůstane neřešená. Tradiční spořicí produkty nejsou stavěny tak, aby reagovaly na měnící se podmínky na trhu v reálném čase. Saifeddine Boumaza existuje proto, aby tuto mezeru zacelil, aniž by žádal finanční tým, aby se stal obchodníkem.
Systém nehádá. Analyzuje historické vzorce cen a likvidity, provádí je prostřednictvím prediktivních modelů a ověřuje každé doporučení s ohledem na minulé tržní cykly, než se dostane na váš řídicí panel.
Motor předpovídá krátkodobé potřeby likvidity z vaší transakční historie a poté navrhne alokace takové velikosti, aby pracovní kapitál zůstal nedotčen.
Každá strategie se před aktivací na živém kapitálu opírá o historická data pokrývající období zvyšování sazeb, kontrakcí a stabilního růstu.
Doporučení jsou omezena předem stanovenými limity likvidity a stropy volatility, takže model nemůže navrhovat kroky, které by ohrozily krátkodobou solventnost.
Jak přicházejí nová data o transakcích a trhu, model aktualizuje svá doporučení spíše než se spoléhat na statický čtvrtletní přehled.
Zpětně testované výsledky jsou zobrazeny jako klouzavé srovnání mezi statickou hotovostní pozicí a modelem doporučenou alokací za stejné období. Obě linie používají identický počáteční kapitál a identická tržní data, takže jedinou proměnnou je použitá strategie.
Strategie jsou testovány na historických tržních datech pomocí dopředné validace: model trénuje v jednom okně, je testován v dalším neviditelném období a opakuje se. Tím se zabrání přizpůsobení modelu datům, která již viděl.
Každý zpětný test vyžaduje minimální likvidní rezervu, maximální expozici jedné pozice a podmínku zastavení vázanou na prahové hodnoty volatility. Tato omezení platí identicky v živých doporučeních.
Propojte bankovní účty, účetní software nebo exporty ERP prostřednictvím připojení pouze pro čtení. V této fázi neprobíhá žádný převod prostředků.
Motor studuje přítoky, odtoky a sezónní změny, aby zjistil, jak velká část vaší rovnováhy je skutečně nečinná.
Obdržíte seřazenou sadu alokačních možností, každou s historickým záznamem výkonu a rizikovými parametry zobrazenými vedle sebe.
Nic se nehýbe bez výslovného souhlasu. Po schválení systém sleduje polohu a označí jakoukoli odchylku od očekávaného chování.
Údaje jsou zpracovávány a ukládány na infrastruktuře umístěné v rámci Evropské unie v souladu s požadavky GDPR platnými pro podniky působící ve Francii.
Doporučené alokace jsou vybírány speciálně pro jejich likvidní profil. Každý návrh uvádí své podmínky přístupu, než jej schválíte, takže vás později nečeká žádná překvapení.
Ne. Saifeddine Boumaza generuje doporučení a připojuje se k exekuci prostřednictvím vašich stávajících bankovních vztahů. Úschova fondu zůstává po celou dobu u vaší banky.
Bankovní spojení jsou všude tam, kde je to podporováno, pouze pro čtení, data jsou šifrována při přenosu i v klidu a přístup je omezen na účty, které výslovně autorizujete.
Model se průběžně rekalibruje a místo čekání na plánovanou kontrolu bude označovat pozice, které spadají mimo předem nastavené rizikové parametry.
Pracovní postup je vytvořen tak, aby vyžadoval jeden schvalovací krok pro každé doporučení. K jeho provozu není vyžadován žádný obchodní oddělení ani specializovaný finanční analytik.