Το KlasterFin εφαρμόζει μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν δοκιμαστεί εκ των υστέρων στο εισόδημά σας βάσει έργου, βοηθώντας σας να διαχειριστείτε τις ταμειακές ροές και να σταθμίσετε τον επενδυτικό κίνδυνο με στοιχεία και όχι με εικασίες.
Το εισόδημα από ελεύθερους επαγγελματίες σπάνια ακολουθεί μια σταθερή καμπύλη. Ο κινητήρας του KlasterFin είναι εκπαιδευμένος να διαβάζει αυτήν την ανωμαλία αντί να την εξομαλύνει.
Το σύστημα παρακολουθεί τα εισερχόμενα και εξερχόμενα υπόλοιπα καθώς αλλάζουν, επισημαίνοντας τις αλλαγές στο πλεόνασμα σας, ώστε οι αποφάσεις να βασίζονται στην τρέχουσα θέση σας και όχι στην κατάσταση του προηγούμενου μήνα.
Προτού προταθεί οποιαδήποτε κατανομή, το μοντέλο εκτιμά πόση αστάθεια μπορεί εύλογα να απορροφήσει η επιχείρησή σας σε περιόδους πιο ήσυχων συναλλαγών.
Οι κατανομές προσαρμόζονται σε μικρές προσαυξήσεις καθώς αλλάζει το πρότυπο εισοδήματός σας, αντί να απαιτείται μη αυτόματος έλεγχος κάθε φορά που τελειώνει ένα έργο.
Κάθε πρόταση περνά από ένα στάδιο backtesting πριν φτάσει στον πίνακα ελέγχου σας.
Η τεχνητή νοημοσύνη εξετάζει δεδομένα δεκαετιών της αγοράς του Ηνωμένου Βασιλείου παράλληλα με ανώνυμους κύκλους εισοδήματος ανεξάρτητων επαγγελματιών, αναζητώντας περιόδους όπου προηγουμένως συνέβαιναν παρόμοια πρότυπα ταμειακών ροών.
Ενδεικτικό μοτίβο που ταιριάζει σε ιστορικούς κύκλους
Κάθε υποψήφια στρατηγική εκτελείται έναντι επαληθευμένων ιστορικών αποδόσεων για να δει πώς θα είχε απόδοση, ακόμη και σε περιόδους ύφεσης, προτού παρουσιαστεί ποτέ ως σύσταση.
Δοκιμασμένη απόδοση σε διάφορες συνθήκες αγοράς
Καθώς έρχονται νέα δεδομένα εσόδων και δαπανών, το μοντέλο ελέγχει εκ νέου τις παραδοχές του και προσαρμόζει ανάλογα την καθοδήγηση, αντί να βασίζεται σε μία μόνο στατική πρόβλεψη.
Συνεχής επαναβαθμονόμηση ως ενημέρωση δεδομένων εισοδήματος
Ένας ανεξάρτητος σύμβουλος κερδίζει συνήθως το μεγαλύτερο μέρος του ετήσιου εισοδήματός του σε μερικά συγκεντρωμένα τρίμηνα, ακολουθούμενο από μια πιο αργή επέκταση με λιγότερα συμβόλαια. Χρησιμοποιώντας το KlasterFin, παραμερίζουν το πλεόνασμα του έργου κατά τη διάρκεια των μηνών αιχμής και αφήνουν το μοντέλο να εντοπίσει ευκαιρίες ανάπτυξης χαμηλού κινδύνου, ρευστότητας που ευθυγραμμίζονται με τη διάρκεια της αναμενόμενης περιόδου εκτός αιχμής, αντί να κλειδώνουν τα κεφάλαια για περισσότερο από όσο απαιτεί το χάσμα.
Το KlasterFin δεν βελτιστοποιεί αποκλειστικά για την ανάπτυξη. Κάθε σύσταση σταθμίζει πόσο εύκολα μπορούν να προσπελαστούν τα κεφάλαια σε σχέση με τον κίνδυνο που ενέχουν, με βάση ότι το πλεόνασμα ενός ελεύθερου επαγγελματία συχνά χρειάζεται να είναι διαθέσιμο νωρίτερα από έναν τυπικό μακροπρόθεσμο επενδυτή.
Οι κατανομές αντιστοιχίζονται με την πιθανή ανάγκη σας για ανάληψη κεφαλαίων μεταξύ των συμβάσεων και όχι με έναν καθορισμένο όρο επένδυσης.
Το μοντέλο εφαρμόζει ένα ανώτατο όριο για την έκθεση σε βραχυπρόθεσμες διακυμάνσεις της αγοράς, με βάση την ιστορική μεταβλητότητα του εισοδήματός σας.
Τα backtest βασίζονται σε δημόσια διαθέσιμα ιστορικά αρχεία αγοράς και όχι σε προσομοιωμένα ή συνθετικά δεδομένα τιμών.
Το σύστημα δεν προτείνει μέσα υψηλής μεταβλητότητας ως προεπιλογή, ανεξάρτητα από τις προβλεπόμενες αποδόσεις.
Το KlasterFin δημιουργήθηκε γύρω από μια απλή παρατήρηση: τα περισσότερα εργαλεία οικονομικού σχεδιασμού προϋποθέτουν έναν σταθερό μισθό. Οι ελεύθεροι επαγγελματίες και οι σύμβουλοι δεν έχουν αυτή την πολυτέλεια και τα κενά μεταξύ των συμβάσεων είναι ακριβώς όταν οι οικονομικές αποφάσεις έχουν μεγαλύτερη σημασία.
Η πλατφόρμα συνδυάζει προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία με ένα πλαίσιο κινδύνου, έτσι ώστε η καθοδήγηση που λαμβάνετε να αντικατοπτρίζει τόσο την ευκαιρία που έχετε μπροστά σας όσο και την πραγματικότητα ενός ακανόνιστου εισοδήματος.
Τα δεδομένα λογαριασμού και συναλλαγών υποβάλλονται σε επεξεργασία για τη δημιουργία συστάσεων και δεν πωλούνται ή κοινοποιούνται σε τρίτους για σκοπούς μάρκετινγκ. Τα δεδομένα χρησιμοποιούνται αποκλειστικά για την εκτέλεση της ανάλυσης που ζητάτε στον λογαριασμό σας.
Τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε δημόσια διαθέσιμα ιστορικά δεδομένα αγοράς και ανώνυμα μοτίβα εσόδων βάσει έργων. Δεν χρησιμοποιούνται δεδομένα μεμονωμένων πελατών για την εκπαίδευση μοντέλων για άλλους χρήστες.
Ο εκ των υστέρων έλεγχος δείχνει πώς θα είχε μια στρατηγική απόδοση ιστορικά, συμπεριλαμβανομένων των προηγούμενων περιόδων αστάθειας. Είναι ένας τρόπος δοκιμής ακραίων καταστάσεων μιας προσέγγισης έναντι πραγματικών γεγονότων, όχι υπόσχεση μελλοντικών αποτελεσμάτων και οι τρέχουσες συνθήκες λαμβάνονται υπόψη μέσω της συνεχούς επαναβαθμονόμησης.
Δεν απαιτείται σταθερό ελάχιστο. Το μοντέλο προσαρμόζει τις προτάσεις του ανάλογα με το διαθέσιμο πλεόνασμα, είτε πρόκειται για ένα μέτριο buffer είτε για μια μεγαλύτερη εποχιακή αιχμή.
Το KlasterFin παρέχει προτάσεις που βασίζονται σε δεδομένα και όχι εξατομικευμένες ρυθμιζόμενες συμβουλές. Πολλοί χρήστες το αντιμετωπίζουν ως σημείο εκκίνησης για τις δικές τους αποφάσεις ή ως σημείο αναφοράς όταν μιλούν με έναν επαγγελματία σύμβουλο.
Δεν απαιτείται δέσμευση για την προβολή των αρχικών μοντέλων που έχουν δοκιμαστεί εκ των υστέρων.