Az Saifeddine Boumaza visszatesztelt, mesterséges intelligencia által vezérelt modelleket futtat a kincstári adatok alapján, hogy javaslatot tegyen arra, hová költözhet a felesleges készpénz anélkül, hogy megsértené a likviditási követelményeit.
A legtöbb francia kkv alacsony hozamú számlákon tartja a forgótőkét, mert az alternatívák bonyolultnak vagy kockázatosnak tűnnek. Ennek az óvatosságnak ára van: a tétlen készpénz bevétele és a fegyelmezett, tesztelt allokációs stratégia közötti különbség minden negyedévben megtérülhet. A hagyományos megtakarítási termékeket nem úgy alakították ki, hogy valós időben reagáljanak a változó piaci feltételekre. Az Saifeddine Boumaza azért létezik, hogy bezárja ezt a hiányt anélkül, hogy pénzügyi csapatot kérne fel kereskedővé.
A rendszer nem találgat. Elemzi a múltbeli ár- és likviditási mintákat, előrejelző modelleken keresztül futtatja azokat, és minden ajánlást érvényesít a múltbeli piaci ciklusokhoz képest, mielőtt elérné az irányítópultot.
A motor előrejelzi a rövid távú likviditási igényeket a tranzakciós előzmények alapján, majd olyan méretű allokációt javasol, hogy a működő tőke érintetlenül maradjon.
Minden stratégia a kamatemelések, zsugorodások és a stabil növekedés időszakait lefedő múltbeli adatok alapján fut, mielőtt aktiválná az élőtőkén.
Az ajánlásokat az előre meghatározott likviditási minimumok és volatilitási plafonok korlátozzák, így a modell nem javasolhat olyan lépéseket, amelyek veszélyeztetik a rövid távú fizetőképességet.
Amint új tranzakciós és piaci adatok érkeznek, a modell frissíti ajánlásait, nem pedig statikus negyedéves felülvizsgálatra hagyatkozik.
Az utólag tesztelt eredmények gördülő összehasonlításként jelennek meg a statikus készpénzpozíció és a modell javasolt allokációja között ugyanabban az időszakban. Mindkét sor azonos induló tőkét és azonos piaci adatokat használ, így az egyetlen változó az alkalmazott stratégia.
A stratégiákat a múltbeli piaci adatokon tesztelik előrehaladó validáció segítségével: a modell egy ablakon edz, a következő nem látott időszakban tesztelik, és ismétlődik. Ezzel elkerülhető, hogy a modellt a már látott adatokhoz illesszük.
Minden visszateszt egy minimális likviditási tartalékot, egy maximális egypozíciós kitettséget és egy volatilitási küszöbhöz kötött stop feltételt érvényesít. Ezek a megszorítások ugyanúgy érvényesek az élő ajánlásokban.
Kapcsolja össze a bankszámlákat, a könyvelési szoftvereket vagy az ERP-exportokat írásvédett kapcsolaton keresztül. Ebben a szakaszban nem történik pénzátutalás.
A motor megvizsgálja a beáramlásokat, a kiáramlásokat és a szezonális változást, hogy megállapítsa, az egyenlegének mekkora része valóban üresjáratban van.
Az allokációs opciók rangsorolt készletét kapja meg, mindegyik a korábbi teljesítményrekordokkal és a kockázati paraméterekkel egymás mellett.
Semmi sem mozdul kifejezett jóváhagyás nélkül. A jóváhagyást követően a rendszer nyomon követi a pozíciót, és jelez minden eltérést a várt viselkedéstől.
Az adatok feldolgozása és tárolása az Európai Unión belül található infrastruktúrán történik, a Franciaországban működő vállalkozásokra vonatkozó GDPR-előírásoknak megfelelően.
Az ajánlott allokációkat kifejezetten a likviditási profiljuk alapján választják ki. Minden ajánlat a jóváhagyás előtt megadja a hozzáférési feltételeit, így később nem érhet meglepetés.
Nem. Az Saifeddine Boumaza ajánlásokat generál, és a meglévő banki kapcsolatokon keresztül csatlakozik a végrehajtáshoz. Az alap letéti őrzése mindig a banknál marad.
A banki kapcsolatok mindenhol csak olvashatóak, az adatok továbbításakor és nyugalmi állapotban is titkosítva vannak, és a hozzáférés az Ön által kifejezetten engedélyezett számlákra korlátozódik.
A modell folyamatosan újrakalibrál, és ahelyett, hogy az ütemezett felülvizsgálatra várna, megjelöli azokat a pozíciókat, amelyek kívül esnek az előre meghatározott kockázati paramétereken.
A munkafolyamat úgy készült, hogy ajánlásonként egyetlen jóváhagyási lépést igényel. Működtetéséhez nincs szükség kereskedési részlegre vagy dedikált treasury elemzőre.