Tallyventic analizza continuamente grandi volumi di dati operativi e di mercato, facendo emergere informazioni predittive che consentono alle aziende e agli investitori con sede a Singapore di agire nel momento importante, non giorni dopo il fatto.
Il panorama finanziario di Singapore produce più segnali di quanti qualsiasi team possa ragionevolmente elaborare manualmente: feed di mercato, aggiornamenti normativi, record di transazioni e movimenti della concorrenza, che spesso arrivano più velocemente di quanto possano essere riconciliati.
Il risultato è una pressione familiare sia ai dirigenti che agli investitori: sapere che è necessario prendere una decisione, mentre i dati sottostanti sembrano ancora rumorosi, incompleti o contraddittori. Tallyventic è stato creato per ridurre questo attrito, non semplificando i dati, ma analizzandoli continuamente in modo da avere a disposizione un quadro più chiaro quando ne hai bisogno.
Invece di produrre rapporti che necessitano di ulteriore interpretazione, Tallyventic fornisce conclusioni già modellate in una raccomandazione. Ciascun pilastro riportato di seguito spiega come.
I nostri modelli vengono addestrati continuamente sui dati in arrivo anziché essere aggiornati secondo un programma fisso, quindi le previsioni riflettono le condizioni attuali piuttosto che le ipotesi dell'ultimo trimestre. I risultati sono espressi come intervalli e livelli di confidenza, non come singole ipotesi.
Ogni raccomandazione è abbinata a una valutazione dell'esposizione al ribasso, calcolata in base alla volatilità storica e al comportamento attuale del mercato. Ciò offre ai decisori un modo per valutare le opportunità rispetto ai rischi prima di impegnare capitali.
La piattaforma elabora i nuovi dati non appena arrivano, il che significa che le informazioni sono disponibili immediatamente anziché in batch durante la notte. È progettato per gestire volumi di dati in crescita senza richiedere tempi di attesa più lunghi per i risultati, da un singolo portafoglio a un set di dati a livello aziendale.
La trasparenza è importante quando una raccomandazione informa una decisione finanziaria. Ecco il percorso seguito dai tuoi dati, dall'inizio alla fine.
I dati strutturati e non strutturati (feed di mercato, reporting interno, cronologia delle transazioni) vengono acquisiti attraverso canali sicuri e crittografati e convalidati rispetto ai formati previsti prima di entrare nel modello.
I modelli predittivi identificano modelli e anomalie nel set di dati, incrociando i segnali attuali con i precedenti storici per stimare i probabili risultati e il rischio associato.
I risultati vengono tradotti in una serie classificata di raccomandazioni, ciascuna annotata con ragionamento e livelli di confidenza, in modo che il team possa agire in base all'output senza dover decodificare il modello.
Lo stesso motore sottostante supporta diversi casi d'uso distinti. Di seguito vengono descritti tre esempi comuni.
Le decisioni di espansione spesso si basano su report di mercato obsoleti o su una manciata di interviste qualitative, lasciando i team esposti a ipotesi sulla domanda che potrebbero non essere più valide.
I modelli Tallyventic richiedono indicatori, cambiamenti normativi e densità competitiva quasi in tempo reale, offrendo alla leadership una visione attuale prima che venga impegnato il capitale.
Il ribilanciamento manuale è in genere periodico, il che significa che i portafogli possono discostarsi dai livelli di rischio target tra i cicli di revisione, in particolare durante i periodi volatili.
La piattaforma segnala continuamente le deviazioni dell’allocazione e modella l’impatto degli aggiustamenti proposti, in modo che le decisioni di ribilanciamento siano informate anziché pianificate per impostazione predefinita.
I team operativi spesso vengono a conoscenza della volatilità dopo che questa ha già influenzato le decisioni sui prezzi o sulla fornitura, lasciando poco spazio per adeguarsi in anticipo.
I primi indicatori di volatilità emergono non appena emergono, dando ai team operativi e finanziari il tempo necessario per adeguare i prezzi, la copertura o le posizioni di inventario.
La fiducia in una raccomandazione dipende dalla fiducia nel sistema che la produce.
Tutti i dati in transito e inattivi sono protetti con crittografia di livello aziendale. L’accesso ai set di dati dei clienti è limitato in base alle necessità e registrato a fini di controllo, in linea con le aspettative di protezione dei dati delle istituzioni finanziarie con sede a Singapore.
Il motore predittivo è progettato per la disponibilità continua, con percorsi di elaborazione ridondanti in modo che un'interruzione in un componente non interrompa l'analisi. Gli output del modello sono dotati di versione, consentendo di ricondurre qualsiasi raccomandazione ai dati e alla logica che l'ha prodotta.
Non è previsto alcun periodo di lock-up né alcun obbligo di impegnarsi su larga scala fin dal primo giorno. Inizia con un set di dati mirato, visualizza i consigli che produce ed espandi il tuo utilizzo di Tallyventic solo quando il valore ti sarà chiaro.