中小企業の余剰資金を賢く最適化

リスク許容度からリアルタイムで学習する予測モデルを使用して、アイドル状態の流動性を戦略的な収益性に変えます。

ポートフォリオ分析のリクエスト
48時間初期設定とトレーニング 24時間365日ボラティリティ監視 RNN逐次予測モデル

静的流動性のコスト

従来の当座預金口座に遊休資本を保管しておくと、たとえ会計残高が変わらなくても、毎月企業の購買力が侵食されます。

Prado Investorio は、ビジネスの過去のキャッシュ フローを分析し、日常業務や予期せぬ事態が発生した場合の資金の可用性を損なうことなく、その資本のどの部分を活用できるかを特定します。

Prado Investorio: 資本が静的な状態から最適化された状態に移行することを示す抽象的なデータ フロー図

生データから財務省の決定まで

01

データ統合

現在の会計業務を変更することなく、既存の財務データ ソースと安全に接続します。

02

適応型プロファイリング

当社の AI は、形式的に定義された理論的な閾値ではなく、過去の行動から実際のリスク閾値を特定します。

03

予測実行

大規模な市場分析と資産相関モデルに基づいた自動推奨。

04

24時間365日監視

定期的な手動介入を必要とせずに、世界的なボラティリティの変化に合わせてポートフォリオを動的に調整します。

企業財務向けの分析インフラストラクチャ

モジュール01

相関分析

相互依存を最小限に抑えた資産の継続的な評価により、同じ市場要因への共同エクスポージャが軽減されます。

モジュール02

射影バックテスト

実際のマクロ経済シナリオに基づいたシミュレーション。各推奨事項を実行する前に比較するために使用されます。

モジュール03

流動性管理

実際のキャッシュサイクルに基づいて計算され、資金をすぐに利用できるようにするアルゴリズム。

モジュール04

コンプライアンスレポート

監査と会計にすぐに使用できる技術文書。リバランスのたびに自動的に生成されます。

データサイエンスを企業財務に適用する

私たちは伝統的な財務アドバイザーではありません。当社はリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を使用して短期的な変動を予測し、資本に割り当て以上のリスクを負わせることなく余剰パフォーマンスを最適化します。

当社の方法論では、ポートフォリオの自動リバランスを通じて資本保全を優先し、モデルが企業向けに計算されたリスクプロファイルからの逸脱を検出したときにポジションを調整します。

RNN逐次予測アーキテクチャ
毎日モデルの再キャリブレーションの頻度
ストップロス資産およびポートフォリオごとに動的に変化する

財務ディレクターからのよくある質問

AI は資本の安全をどのように確保しますか?

このシステムは、毎日の再校正サイクルごとに確認される、動的なストップロス パラメーターと厳密なアルゴリズムの多様化の下で動作します。

スペインの会計規制に準拠していますか?

はい、すべてのレポートは現在の財務報告基準に従って生成され、会計チームまたは監査チームが利用できるように準備されています。

導入にはどれくらいの時間がかかりますか?

データの初期設定とモデルのトレーニングは、財務ソースの統合から 48 時間以内に完了します。

分析不足による機会損失をなくす

すでに Prado Investorio を使用して収益を最適化し、財務データを継続的で測定可能な意思決定プロセスに統合している企業に加わりましょう。