Chain Kinrix Sys stosuje predykcyjne modelowanie sztucznej inteligencji do danych dotyczących dochodów i rynku, przekształcając nieregularne przepływy pieniężne niezależnych strzelców w ustrukturyzowany, przyszłościowy plan wzrostu. Rekomendacje generowane są w sposób ciągły, a nie raz na kwartał.
Niezależni specjaliści w Niemczech zazwyczaj zarabiają w cyklach: kwartał z dobrym projektem, po którym następuje wolniejszy, faktury płacone z opóźnieniem oraz okresy, w których nie napływa żadna praca. Tradycyjne metody budżetowania, oparte na dochodach, mają trudności z uwzględnieniem tego rytmu.
Ręczne śledzenie tej zmienności na wyciągach bankowych, fakturach i warunkach rynkowych jest czasochłonne i podatne na słabe punkty. Zautomatyzowany model może przetwarzać te same dane w sposób ciągły, bez opóźnień kwartalnych przeglądów.
Każda funkcja poniżej działa na tym samym podstawowym zestawie danych, więc zalecenia pozostają spójne w zakresie wykrywania wzorców, kontroli ryzyka i czasu wykonania.
System ocenia historyczne i bieżące dane rynkowe w celu zidentyfikowania powtarzających się wzorców i korelacji, a następnie prognozuje prawdopodobne zmiany w najbliższej przyszłości. Modele są przeliczane ponownie po nadejściu nowych danych, a nie ustalane podczas konfiguracji.
Limity ekspozycji i progi spadków stosowane są automatycznie w okresach zwiększonej zmienności, chroniąc zaalokowany kapitał przed nasileniem się strat. Progi te ustalane są w oparciu o profil ryzyka danej osoby.
Kiedy warunki się zmieniają, platforma dostosowuje rekomendacje w ramach tego samego cyklu przetwarzania, zmniejszając opóźnienie między zmianą rynkową a odpowiednią decyzją.
Chain Kinrix Sys nie ustawia progu wejścia. Freelancer pomiędzy projektami, pracujący ze skromnym dostępnym kapitałem, otrzymuje takie same modelowanie predykcyjne i logikę ryzyka, jak większy portfel. Podstawowe obliczenia nie zwiększają złożoności w zależności od wielkości złoża; skalują się wraz z samymi danymi.
Żadnej części procesu nie można opisać jako automatycznej bez wyjaśnienia, co się za nią dzieje. Poniższe trzy etapy przebiegają po kolei dla każdego konta.
Historia dochodów, wzorce przepływów pieniężnych i określone cele finansowe są wprowadzane lub łączone jednorazowo. Stanowi to punkt odniesienia, względem którego model mierzy.
Model skanuje połączony zestaw danych pod kątem powtarzających się sygnałów i korelacji rynkowych istotnych dla wyznaczonych celów i aktualizuje się w miarę napływania nowych informacji.
Zalecenia są przedstawiane wraz z uzasadnieniem, dzięki czemu każde sugerowane działanie można sprawdzić, zanim zacznie obowiązywać.
Dane są szyfrowane podczas przesyłania i przechowywania, a dostęp odbywa się zgodnie z zasadą najniższych uprawnień wewnętrznie. Praktyki przetwarzania mają na celu zgodność z obowiązującymi niemieckimi i unijnymi standardami ochrony danych, w tym minimalizacją danych w przypadku wszystkiego, co nie jest wymagane przez model predykcyjny.
Każdemu zaleceniu towarzyszą podstawowe sygnały danych, które je wygenerowały, takie jak wykryty wzorzec lub uruchomiony próg ryzyka. Platforma nie przedstawia wyników jako niewytłumaczalnych; logikę sugestii można prześledzić wstecz do danych wejściowych.
Ponieważ nie ma minimalnego depozytu, wypłaty i wypłaty są skalowane do salda konta i wszelkich aktywnych pozycji w momencie złożenia wniosku. Moment zależy od zastosowanych instrumentów bazowych; platforma wyświetla szacowane okna przetwarzania przed potwierdzeniem żądania.