Aurelia 仪表板视图代表人工智能辅助财务数据分析

通过经过回测的人工智能辅助策略评估闲置现金

Aurelia 会在您投入资金之前分析您的现金状况并运行历史模拟。它支持你的决定。它不能取代信托判断。

模型输出示例

发现闲置现金212,400英镑
回测窗口36个月
应用风险范围低-中
模型置信度78%

示例数据集的说明性输出。不是真实账户或退货保证。

问题

未投资的现金和手动电子表格都会产生成本

大多数中小企业财务团队最多每月审查一次现金分配。在审查期间,资本保持静止,而条件却发生变化。

  • 将现金储备存放在低收益账户中是为了方便,而不是战略。
  • 电子表格模型更新太慢,无法反映当前风险。
  • 回测替代分配的内部能力有限。
  • 没有一致的方法将策略与基准进行比较。

分析时间通常花在哪里

数据收集 62%
手动对账 24%
策略比较 14%

基于典型中小企业财务工作流程的说明性细分,而不是调查结果。

方法论

回测引擎如何达成推荐

在任何输出到达仪表板之前会运行四个阶段。每个阶段都会被记录并可以查看。

01

数据摄取

银行信息、交易历史和市场数据按照一致的时间表导入和标准化。

02

预测建模

历史模式是根据不同市场条件下的多种分配场景进行测试的。

03

风险调整

产出根据您规定的风险承受能力和流动性要求进行加权。

04

可操作的输出

给出了一个经过排名的入围名单,并附有基本假设。

绩效指标

与标准基准相比的回测回报

下图来自样本投资组合的历史模拟。它们说明了模型行为,而不是实时记录。

策略 风险带 回测回报 波动性 基准(现金利率)
短期流动性模型 4.9% 1.2% 3.1%
多元化固定收益组合 低-中 6.1% 2.8% 3.1%
平衡的多资产模型 中等 7.4% 5.6% 3.1%

图表是对样本数据进行历史回测的说明性输出,并不代表实际的客户回报。过去的表现并不能保证未来的结果,所有数据均不含费用和税费。基于此数据的决策仍受您组织的信托流程的约束。

平台特色

Aurelia 助手的日常工作

实时监控

现金头寸和市场信号不断刷新,因此分配审查使用当前数据。

自动再平衡

当投资组合偏离其设定参数时,系统会对其进行标记并提出调整建议。

监管合规性检查

每条建议在显示之前都会根据您配置的合规性规则进行检查。

自定义风险参数

您设定流动性最低限度和风险上限;该模型在这些限制内运行,而不是围绕它们。

关于方法

专为需要证据而不仅仅是预测的财务团队而打造

Aurelia 的设计围绕一个简单的约束:建议需要可见的审计跟踪。每个输出都可以追溯到用于生成它的数据和假设。

该平台位于您现有的控件旁边。它不会代表您开设账户、转移资金或推翻签字要求。

Aurelia 团队在屏幕上审查数据驱动的财务分析
透明度

我们从财务总监那里得到的问题

我们的数据如何受到保护?
数据在传输过程中和静态时均被加密。访问权限仅限于您组织的权限设置下经过身份验证的帐户。我们不会将数据出售给第三方,对银行源的读取权限仅限于分析所需的范围。
整合需要多长时间?
大多数企业在一个工作日内连接主要数据源。完整的入职流程(包括风险参数配置和合规规则设置)通常需要一到两周的时间,具体取决于所涉及的账户数量。
这会影响我们获得现金吗?
Aurelia 不持有或转移资金。它分析数据并提出建议。任何转让、投资或再平衡行动都需要通过您现有的银行或经纪关系进行单独授权。

在做出下一次分配决定之前检查您的现金状况

连接数据源以查看 Aurelia 如何根据回溯测试的替代方案对您当前的现金头寸进行建模。

连接数据源