Az Wixonal AI elemzi a rendelkezésre álló tőkét az aktuális piaci és kockázati adatok alapján, majd személyre szabott allokációs ajánlásokat készít. Nincs minimális befizetés – a modell a logikáját az elemzésre kiválasztott összeghez skálázza.
Nincs szükség minimális befizetésre. Az ajánlások az Ön saját adatbeviteleiből jönnek létre, nem általános piaci átlagokból.
Az infláció nem áll meg az üzleti ciklusok idejére, és a folyó fizetési mérleg egyenlege ritkán tart vele lépést. Sok kisvállalkozás számára ez az erózió egyszerűen azért mérhetetlen, mert a nyomon követésére szolgáló eszközöket egészen a közelmúltig olyan intézmények számára készítették, amelyekben külön pénztári csapatok működtek.
Az Wixonal AI arra a feltevésre épült, hogy a nagyobb szervezetek által használt prediktív modellezés ugyanolyan osztálya alkalmazható bármilyen tőkeléptékben, feltéve, hogy a mögöttes adatfolyamot és kockázati logikát a kezdetektől fogva helyesen tervezték. Az eredmény egy olyan rendszer, amely az öt számjegyű mérleget ugyanolyan analitikai szigorral kezeli, mint a hét számjegyűt.
A platform az elemzési szakaszok rögzített sorrendjét követi. Mindegyik szakasz azért létezik, hogy csökkentsék a bizonytalanságot, mielőtt bármilyen ajánlás megérkezne a fiókjába.
A számlaegyenlegeket, a pénzforgalmi mintákat és a megadott kockázati paramétereket a releváns piaci és gazdasági mutatók mellett a rendszer feldolgozza, és így alkotja meg azt az adatkészletet, amelyből a modell dolgozni fog.
A prediktív modellek a volatilitást, a likviditási követelményeket és a múltbeli korrelációs mintákat értékelik, hogy megbecsüljék a különböző allokációs forgatókönyvek várható kimenetelét.
A rendszer ezt az elemzést konkrét, rangsorolt ajánlásokká fordítja le, amelyek mindegyike a mögöttes indoklással és kockázati feltételezésekkel van ellátva.
Három képesség támaszt alá minden Wixonal AI ajánlást, függetlenül az elemzett tőke nagyságától.
Az adatok feldolgozása folyamatosan történik, nem pedig rögzített jelentési ciklusban, így az ajánlások a múlt havi helyzet helyett a jelenlegi állapotot tükrözik.
Minden ajánláshoz tartozik egy korábbi mintaelemzésből származó kockázati profil, amely mérhető alapot ad az opciók összehasonlításához.
A mögöttes logika nem változik az elemzett tőke mennyiségével, vagyis ugyanaz a szigor érvényes, függetlenül attól, hogy a számok szerények vagy jelentősek.
A "nincs minimális befizetés" pozíció nem olyan marketingajánlat, amely egy próbaidőszak után eltűnik. Ez tükrözi a rendszer megtervezését: a kockázati modellek és az ajánlási logika azonosan működnek, akár kis működőtőke-pufferre, akár nagyobb tartalékra alkalmazzuk.
Ez a megközelítés azért létezik, mert a tőke stagnálása nem kizárólag a nagyvállalatok problémája. Az évekig tétlenül hagyott kis tartalék jelentős részt veszíthet valós értékéből, és az ennek megoldásához szükséges elemzés nem függhet az egyenleg nagyságától.
Egyértelmű válaszok a kisvállalkozások tulajdonosai által felvetett gyakorlati aggályokra, mielőtt elfogadnák az AI-alapú elemző eszközt.
A számla- és tranzakcióadatok továbbításkor és nyugalmi állapotban egyaránt titkosítva vannak, és a hozzáférés csak azokra a rendszerekre korlátozódik, amelyeknek szüksége van rá az ajánlások generálásához. Nem adjuk el és nem osztjuk meg a mögöttes pénzügyi adatokat harmadik felekkel marketing célból.
Az integráció sebessége a fiókok számától és a meglévő rekordok formátumától függ, de maga a feldolgozási folyamat automatizált, nem pedig manuális, így a legtöbb vállalkozás az első elemzést egy rövid kezdeti beállítási időszakon belül látja, nem pedig egy hosszú beindítási időszak után.
Minden ajánlásban szerepelnek az azt megalapozó kockázati feltételezések és adattényezők. A cél az, hogy saját maga értékelje a logikát, és ne fogadjon el egy következtetést anélkül, hogy látná, hogyan jutottak hozzá.
Nem. A platform elemzése és kockázati modellezése ugyanazt a módszertant alkalmazza, függetlenül a vizsgált összegtől, így nincs minimális betéti követelmény a kezdethez.
Az idő múlásával több adat elemzésével minden ajánlás relevánssá válik. A most induló modell hosszabb kiindulópontot ad a munkavégzéshez.