决策精准：人工智能服务您的成长
在 BNP Paribas，我们将您的活动数据（发票、付款条件、市场信号）转换为可直接操作的预测建议。该平台专为两个任务之间的自由职业者和私人投资者而设计，减少了您日常财务决策中的不确定性。
优化我的决定三个分析支柱，单一决策线
BNP Paribas 生成的每条建议均基于统计方法和风险管理规则的组合，此处不使用不必要的术语进行描述。
实时预测分析
我们的模型基于 随机建模 - 一种基于不确定数据而不是单一预测来模拟多种未来场景的方法。应用于您的活动，它可以确定未来几周最有可能的现金流轨迹。
算法风险缓解
每项建议均根据您的付款历史记录、活动的季节性和观察到的市场变化计算出的风险评分进行加权。目标是使风险可见且可衡量，而不是人为地使其消失。
建议的可扩展性
无论您管理单一计费流程还是多元化的投资组合，分析基础都会根据处理的数据量进行调整。随着历史的丰富，建议变得更加精确，无需手动重新配置。
日常监控，无灰色地带
该平台不仅仅提供建议：它每天都会报告其预测的可靠性。
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每日数据摄取
每天晚上，该平台都会导入您最近的流量：开具的发票、收据、经常性费用或投资组合变动。
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建模和评分
该模型会重新计算您的现金或敞口头寸，并更新与每个到期日或头寸相关的风险评分。
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日报
您会收到每日摘要：预测现金流、敏感截止日期警报、与您情况相关的市场信号。
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持续调整
第二天的建议将整合您前一天的决策，而不是从空白分析开始。
您的每日报告中包含哪些内容
摘要页面显示 30 天预测现金流、今天的优先建议以及之前预测的可靠性历史记录。因此，随着时间的推移，您可以自己判断模型的相关性，而不是依赖于最初的承诺。
可验证的方法而不是推荐
我们更愿意解释系统的工作原理，而不是用客户案例来说明我们的结果。
数据摄取
数据通过与您的计费工具、专业账户或投资平台的安全连接来收集，并获得您对每个连接源的明确授权。
模型架构
决策引擎将适合时间序列分析的循环神经网络与更传统的评分模型相结合，以保持结果的可读性。这种组合有利于建议的可追溯性，而不仅仅是原始性能。
合规性和安全性
您的数据处理符合《通用数据保护条例》(GDPR)。数据在静态和传输过程中均被加密。
您保留随时导出您的数据或请求删除数据的可能性，无需任何正当理由。
两种配置文件，两种不同的用途
所提出的建议根据所遵循的活动的性质而有所不同，但基于相同的分析基础。
自动实现两个任务之间的财务缓冲
独立顾问执行不同期限的任务，客户付款期限为 30 至 60 天。该平台会识别即将到来的现金流量较低的时期，并提前几周建议在活动较为繁忙的几个月内预留一定的金额。该建议每天根据任务的实际进度和确认的收集情况进行调整。
在市场信号变得可见之前发现它们
投资者关注多种资产类别，但没有时间监控每个指标。该模型交叉引用交易量、近期波动性和公共宏观经济指标，在异常偏差被广泛评论之前标记出来。每个信号都附有其置信水平，该置信水平是根据此类警报的历史可靠性计算得出的。