Az Chain Kinrix Sys prediktív mesterséges intelligencia modellezést alkalmaz a bevételi és piaci adatokra, így a szabálytalan szabadúszó cash flow-t strukturált, előremutató növekedési tervvé alakítja. Az ajánlások folyamatosan generálódnak, nem negyedévente egyszer.
A független szakemberek Németországban jellemzően ciklusokban keresnek: egy erős projektnegyedet egy lassabb követ, a késedelmes számlák kifizetése és az olyan időszakok, amikor egyáltalán nincs beérkező munka. A bérjövedelemre épített hagyományos költségvetési módszerek nehezen tudják ezt a ritmust elszámolni.
Ennek a volatilitásnak a manuális követése a banki kivonatok, számlák és piaci feltételek között időigényes, és hajlamos a vakfoltokra. Egy automatizált modell ugyanazokat az adatokat folyamatosan, a negyedéves felülvizsgálatok késleltetése nélkül tudja feldolgozni.
Minden alábbi funkció ugyanazon a mögöttes adatkészleten működik, így az ajánlások következetesek maradnak a mintaészlelés, a kockázatkezelés és a végrehajtás időzítése során.
A rendszer kiértékeli a történelmi és aktuális piaci adatokat, hogy azonosítsa az ismétlődő mintákat és összefüggéseket, majd előrevetíti a valószínűsíthető rövid távú mozgásokat. A modellek újraszámítása új adatok érkezésekor történik, nem pedig a beállításkor rögzítve.
A kitettségi limiteket és a lefelé mutató küszöbértékeket a rendszer automatikusan alkalmazza a megnövekedett volatilitás időszakaiban, védve az allokált tőkét a veszteségek növekedése előtt. Ezeket a küszöbértékeket az egyén kockázati profiljához viszonyítva határozzák meg.
Amikor a feltételek megváltoznak, a platform ugyanazon a feldolgozási cikluson belül módosítja az ajánlásokat, csökkentve a piaci változás és a megfelelő döntés közötti késést.
Az Chain Kinrix Sys nem állít be belépési küszöböt. A projektek közötti szabadúszó, szerény rendelkezésre álló tőkével dolgozik, ugyanazt a prediktív modellezést és kockázati logikát kapja, mint egy nagyobb portfólió. Az alapul szolgáló számítások bonyolultsága nem skálázódik a betét méretéhez; magával az adatokkal skálázódnak.
A folyamat egyetlen részét sem írják le automatikusnak anélkül, hogy megmagyaráznák, mi történik mögötte. Az alábbi három szakasz egymás után fut minden fióknál.
A bevételtörténet, a pénzforgalmi minták és a meghatározott pénzügyi célok egyszeri bevitelre vagy összekapcsolásra kerülnek. Ez képezi az alapvonalat, amelyhez a modell mér.
A modell a kitűzött célokhoz kapcsolódó ismétlődő jelzések és piaci összefüggések után kutatja a kombinált adathalmazt, frissíti, amint új információ érkezik.
Az ajánlások a mögöttük lévő indoklással együtt jelennek meg, így minden javasolt intézkedés felülvizsgálható, mielőtt hatályba lép.
Az adatok továbbításakor és nyugalmi állapotban is titkosítva vannak, és a belső hozzáférés a legkisebb jogosultság elvét követi. A feldolgozási gyakorlatokat úgy alakítottuk ki, hogy megfeleljenek a vonatkozó német és uniós adatvédelmi szabványoknak, beleértve az adatok minimalizálását minden olyan dolog esetében, amelyet a prediktív modell nem ír elő.
Minden ajánláshoz mellékeljük az azt létrehozó elsődleges adatjeleket, például az észlelt mintát vagy a kiváltott kockázati küszöböt. A platform nem jeleníti meg a kimeneteket megmagyarázhatatlanként; a javaslat mögött meghúzódó logika a bemeneti adatokra vezethető vissza.
Mivel nincs minimális befizetés, a kifizetések és kifizetések a számlaegyenleghez és az esetleges aktív pozíciókhoz skálázódnak a kérelem időpontjában. Az időzítés az érintett alapul szolgáló eszközöktől függ; a platform megjeleníti a becsült feldolgozási ablakokat a kérés megerősítése előtt.