Tallyventic w sposób ciągły analizuje duże ilości danych rynkowych i operacyjnych, wydobywając wnioski predykcyjne, dzięki którym firmy i inwestorzy z siedzibą w SG mogą działać w odpowiednim momencie, a nie kilka dni po fakcie.
Krajobraz finansowy Singapuru generuje więcej sygnałów, niż jakikolwiek zespół jest w stanie rozsądnie przetworzyć ręcznie: dane rynkowe, aktualizacje przepisów, rejestry transakcji i ruchy konkurencji, które często docierają szybciej, niż można je pogodzić.
Rezultatem jest presja znana zarówno menedżerom, jak i inwestorom – świadomość, że należy podjąć decyzję, podczas gdy leżące u jej podstaw dane nadal wydają się zaszumione, niekompletne lub sprzeczne. Tallyventic został stworzony, aby zmniejszyć to tarcie, nie poprzez upraszczanie danych, ale poprzez ich ciągłą analizę, aby w razie potrzeby uzyskać wyraźniejszy obraz.
Zamiast tworzyć raporty wymagające dalszej interpretacji, Tallyventic przedstawia wnioski, które już przekształciły się w rekomendacje. Każdy filar poniżej wyjaśnia, jak to zrobić.
Nasze modele są szkolone w sposób ciągły na podstawie napływających danych, a nie odświeżane według ustalonego harmonogramu, dlatego prognozy odzwierciedlają bieżące warunki, a nie założenia z ostatniego kwartału. Wyniki wyraża się jako zakresy i poziomy ufności, a nie pojedyncze przypuszczenia.
Każdej rekomendacji towarzyszy ocena ekspozycji na spadki, obliczona na podstawie historycznej zmienności i bieżącego zachowania rynku. Daje to decydentom możliwość porównania możliwości i ryzyka przed zaangażowaniem kapitału.
Platforma przetwarza nowe dane w miarę ich otrzymywania, co oznacza, że wgląd jest dostępny natychmiast, a nie zbiorczo w ciągu jednego dnia. Jest zbudowany tak, aby obsługiwać rosnące ilości danych bez konieczności dłuższego oczekiwania na wyniki, od pojedynczego portfela po zbiór danych obejmujący całe przedsiębiorstwo.
Przejrzystość ma znaczenie, gdy rekomendacja wpływa na decyzję finansową. Oto ścieżka, jaką podążają Twoje dane, od końca do końca.
Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane — kanały rynkowe, raporty wewnętrzne, historie transakcji — są pozyskiwane bezpiecznymi, zaszyfrowanymi kanałami i sprawdzane pod kątem oczekiwanych formatów, zanim trafią do modelu.
Modele predykcyjne identyfikują wzorce i anomalie w całym zbiorze danych, porównując bieżące sygnały z precedensami historycznymi w celu oszacowania prawdopodobnych wyników i związanego z nimi ryzyka.
Wyniki są przekładane na rankingowy zestaw rekomendacji, z których każda jest opatrzona komentarzem z uzasadnieniem i poziomem ufności, dzięki czemu Twój zespół może działać na podstawie wyników bez konieczności inżynierii wstecznej modelu.
Ten sam podstawowy silnik obsługuje kilka różnych przypadków użycia. Poniżej przedstawiono trzy typowe przykłady.
Decyzje o ekspansji często opierają się na przestarzałych raportach rynkowych lub kilku wywiadach jakościowych, przez co zespoły są narażone na założenia dotyczące popytu, które mogą już nie być aktualne.
Modele Tallyventic wymagają wskaźników, zmian regulacyjnych i gęstości konkurencyjności w czasie zbliżonym do rzeczywistego, dając kierownictwu aktualny pogląd przed zaangażowaniem kapitału.
Ręczne przywracanie równowagi ma zazwyczaj charakter okresowy, co oznacza, że pomiędzy cyklami przeglądu portfele mogą odchylać się od docelowych poziomów ryzyka, szczególnie w okresach niestabilności.
Platforma na bieżąco sygnalizuje odchylenia w alokacji i modeluje wpływ proponowanych korekt, dzięki czemu decyzje dotyczące przywrócenia równowagi są podejmowane na bieżąco, a nie domyślnie planowane.
Zespoły operacyjne często dowiadują się o zmienności, gdy już wpłynęła ona na decyzje dotyczące cen lub dostaw, pozostawiając niewiele miejsca na wcześniejsze dostosowanie.
Wczesne wskaźniki zmienności pojawiają się na bieżąco, dając zespołom operacyjnym i finansowym czas na dostosowanie cen, zabezpieczeń lub pozycji zapasów.
Zaufanie do rekomendacji zależy od zaufania do systemu, który ją tworzy.
Wszystkie dane przesyłane i przechowywane są chronione szyfrowaniem klasy korporacyjnej. Dostęp do zbiorów danych klientów jest ograniczony na zasadzie niezbędnej wiedzy i rejestrowany do celów audytu, zgodnie z oczekiwaniami instytucji finansowych z siedzibą w Singapurze w zakresie ochrony danych.
Silnik predykcyjny zaprojektowano z myślą o ciągłej dostępności, z redundantnymi ścieżkami przetwarzania, dzięki czemu przerwa w jednym komponencie nie wstrzymuje analizy. Wyniki modelu są wersjonowane, co pozwala na prześledzenie wszelkich rekomendacji do danych i logiki, które je wygenerowały.
Nie ma okresu blokady ani wymogu podejmowania zobowiązań na dużą skalę od pierwszego dnia. Zacznij od skoncentrowanego zbioru danych, zapoznaj się z rekomendacjami, jakie generuje, i rozszerz zakres wykorzystania Tallyventic dopiero wtedy, gdy wartość będzie dla Ciebie jasna.