Aurore Fondange szkoli modele uczenia maszynowego na podstawie danych historycznych i zachowań inwestycyjnych. Sztuczna inteligencja uczy się Twojej tolerancji ryzyka i automatycznie dostosowuje dywersyfikację Twojego portfela, bez ręcznej interwencji przy każdej transakcji.
Silnik w sposób ciągły pobiera Twoje dane i ponownie oblicza prawdopodobieństwo każdego scenariusza przy każdym nowym wydarzeniu rynkowym. Im bardziej rośnie ilość danych, tym dokładniejsza jest kalibracja modelu.
W odróżnieniu od analizy ręcznej, system nie jest zależny od dostępności analityka. Równolegle przetwarza dane rynkowe, wskaźniki makroekonomiczne i historię Twoich decyzji, a następnie zwraca rekomendację uszeregowaną według poziomu ryzyka.
Celem nie jest zastąpienie strategicznego osądu, ale zmniejszenie ilości błędów ludzkich związanych ze zmęczeniem decyzjami i efektem potwierdzenia.
Rynki, historia, profil ryzyka.
Ważenie prawdopodobnych scenariuszy.
Zaproponowany arbitraż, zatwierdzony przez Ciebie.
System nigdy nie działa w czarnej skrzynce. Każdy krok generuje ślad z możliwością przeszukiwania, a Ty zachowujesz kontrolę nad ostatecznym uruchomieniem wykonania.
Agregacja danych rynkowych, wewnętrznych przepływów Twojej działalności i historii decyzji, w ustrukturyzowanym formacie możliwym do wykorzystania przez model.
Algorytm porównuje Twoje wcześniejsze decyzje z symulowanymi scenariuszami i stopniowo dostosowuje parametry tolerancji ryzyka specyficzne dla Twojego profilu.
Przyjętą rekomendację przedstawiono wraz z uzasadnieniem. Zatwierdzasz, dostosowujesz lub odrzucasz, a ta decyzja wzbogaca następujący cykl kalibracji.
Struktura analityczna pozostaje taka sama; różnią się jedynie parametry ryzyka i cele arbitrażu w zależności od tego, czy jest to strategia korporacyjna, czy portfel osobisty.
Zespoły zarządzające korzystają z systemu w celu dokonywania arbitrażu pomiędzy kilkoma scenariuszami alokacji budżetu. Model pokazuje prawdopodobny wpływ każdej opcji w określonym horyzoncie czasowym, przed zaangażowaniem zasobów.
Mapa wrażliwości scenariusza budżetowego
Dla indywidualnego profilu system uczy się dopuszczalnych progów strat i oferuje dywersyfikację uwzględniającą te limity, a nie wystandaryzowaną alokację, która jest identyczna dla wszystkich profili.
Podział portfela dostosowany do profilu ryzyka
Aurore Fondange projektuje narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji w oparciu o uczenie maszynowe, przeznaczone dla profesjonalistów, którzy muszą wybierać pomiędzy kilkoma scenariuszami w krótkich terminach. Błąd ma charakter architektoniczny: każde zalecenie opiera się na weryfikowalnym śladzie obliczeniowym, a nie na czarnej skrzynce.
Zespół opowiada się za podejściem technicznym, ale przystępnym: modele można wyjaśnić, a wyniki przedstawiono wraz z uzasadnieniem, tak że ostateczna decyzja pozostaje w Państwa rękach.
Poniższe szczegóły mają pomóc zespołom technicznym i ds. zgodności, które oceniają platformę przed jej przyjęciem.
Dane są szyfrowane w stanie spoczynku i podczas przesyłania. Służą one wyłącznie do kalibracji Twojego własnego profilu ryzyka i nigdy nie są udostępniane innym kontom bez Twojej wyraźnej zgody.
Nie. System generuje rekomendacje wraz z uzasadnieniem. Wykonanie podlega Twojej weryfikacji, chyba że wyraźnie aktywujesz tryb automatycznego wykonywania w oparciu o progi, które sam zdefiniujesz.
Pierwsze podłączenie kanałów danych i pierwsze profilowanie ryzyka zwykle trwają kilka dni. Dokładność zaleceń stopniowo się poprawia, w miarę jak model gromadzi cykle kalibracji.
Podłącz swoje pierwsze źródła danych i pozwól modelowi zbudować początkowy profil ryzyka. Masz kontrolę nad każdą walidacją.