Saifeddine Boumaza pokreće testirane modele vođene umjetnom inteligencijom u odnosu na podatke vaše riznice kako bi preporučio kamo se višak novca može premjestiti bez kršenja vaših zahtjeva za likvidnošću.
Većina francuskih malih i srednjih poduzeća drži obrtni kapital na računima s niskim prinosom jer alternative izgledaju komplicirano ili riskantno. Taj oprez ima svoju cijenu: jaz između onoga što zaradi neiskorištena gotovina i onoga što bi disciplinirana, testirana strategija raspodjele mogla vratiti svaki kvartal ostaje neriješen. Tradicionalni štedni proizvodi nisu napravljeni da odgovore na promjenjive tržišne uvjete u stvarnom vremenu. Saifeddine Boumaza postoji kako bi zatvorio taj jaz bez traženja od financijskog tima da postane trgovac.
Sustav ne pogađa. Analizira povijesne obrasce cijena i likvidnosti, provlači ih kroz prediktivne modele i provjerava svaku preporuku u odnosu na prošle tržišne cikluse prije nego što stigne do vaše nadzorne ploče.
Mehanizam predviđa kratkoročne potrebe za likvidnošću iz vaše povijesti transakcija, a zatim predlaže alokacije veličine da radni kapital ostane netaknut.
Svaka se strategija uspoređuje s povijesnim podacima koji pokrivaju razdoblja povećanja stopa, kontrakcija i stabilnog rasta prije nego što se aktivira na živom kapitalu.
Preporuke su ograničene unaprijed postavljenim donjim granicama likvidnosti i gornjim granicama volatilnosti, tako da model ne može predložiti poteze koji ugrožavaju kratkoročnu solventnost.
Kako pristižu novi podaci o transakcijama i tržištu, model ažurira svoje preporuke umjesto da se oslanja na statični tromjesečni pregled.
Rezultati testiranja unatrag prikazani su kao tekuća usporedba između statične novčane pozicije i preporučene alokacije modela tijekom istog razdoblja. Obje linije koriste identičan početni kapital i identične tržišne podatke, tako da je jedina varijabla primijenjena strategija.
Strategije se testiraju na povijesnim tržišnim podacima korištenjem provjere valjanosti hoda naprijed: model se trenira u jednom prozoru, testira se u sljedećem neviđenom razdoblju i ponavlja. Time se izbjegava prilagođavanje modela podacima koje je već vidio.
Svaki povratni test primjenjuje minimalnu rezervu likvidnosti, maksimalnu izloženost na jednoj poziciji i uvjet zaustavljanja povezan s pragovima volatilnosti. Ova se ograničenja identično primjenjuju u preporukama uživo.
Povežite bankovne račune, računovodstveni softver ili ERP izvoze putem veze samo za čitanje. U ovoj fazi ne dolazi do prijenosa sredstava.
Motor proučava dotoke, odljeve i sezonske varijacije kako bi ustanovio koliki je dio vašeg salda doista neaktivan.
Dobivate rangirani skup opcija dodjele, svaka sa svojim povijesnim zapisom o izvedbi i parametrima rizika prikazanim jedna pored druge.
Ništa se ne miče bez izričitog odobrenja. Nakon odobrenja, sustav prati položaj i označava svako odstupanje od očekivanog ponašanja.
Podaci se obrađuju i pohranjuju na infrastrukturi koja se nalazi unutar Europske unije, u skladu sa zahtjevima GDPR-a koji se primjenjuju na tvrtke koje posluju u Francuskoj.
Preporučene alokacije odabrane su posebno za njihov profil likvidnosti. Svaki prijedlog navodi uvjete pristupa prije nego što ga odobrite, tako da kasnije nema iznenađenja.
Ne. Saifeddine Boumaza generira preporuke i povezuje se s izvršenjem putem vaših postojećih bankovnih odnosa. Skrbništvo nad fondom cijelo vrijeme ostaje kod vaše banke.
Bankovne veze su samo za čitanje gdje god su podržane, podaci su šifrirani u prijenosu i mirovanju, a pristup je ograničen na račune koje izričito autorizirate.
Model se kontinuirano ponovno kalibrira i označit će pozicije koje su izvan unaprijed postavljenih parametara rizika umjesto da čeka planirani pregled.
Tijek rada izgrađen je tako da zahtijeva jedan korak odobrenja po preporuci. Nije potreban trgovački desk ili posvećeni analitičar riznice da bi njime upravljao.