Sztuczna inteligencja stosowana do decyzji finansowych
Neves Capital wykorzystuje modele analizy predykcyjnej do przetwarzania dużych ilości danych rynkowych w czasie rzeczywistym, wspierając rodziny i firmy w Portugalii w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych przy zmniejszonym ryzyku.
Schematyczne przedstawienie sieci węzłów danych przetwarzanych przez silnik analityczny Neves Capital.
Struktura kosztów
Na większości tradycyjnych platform inwestycyjnych odpowiednią część zwrotu pochłaniają prowizje transakcyjne, opłaty za zarządzanie i marże pośrednictwa. W Neves Capital ta środkowa warstwa została usunięta ze struktury.
Brak prowizji od operacji. Silnik optymalizacyjny Sztucznej Inteligencji działa w oparciu o 100% dostępnego kapitału, bez żadnych wcześniejszych odliczeń związanych z kosztami pośrednictwa.
W praktyce modele predykcyjne obliczają alokacje i rebalansowanie biorąc pod uwagę całkowitą wartość portfela, a nie wartość już pomniejszoną o stopy stałe lub zmienne stosowane przed realizacją.
Struktura analityczna
System przetwarza ciągłe strumienie danych rynkowych i aktualizuje odpowiednie wskaźniki w miarę napływania nowych informacji, bez polegania na ręcznych lub okresowych aktualizacjach.
Algorytmy identyfikują wzorce zmienności i korelacji pomiędzy aktywami, dostosowując rekomendowaną ekspozycję w zależności od profilu ryzyka zdefiniowanego dla każdego portfela.
Modele statystyczne wytrenowane na podstawie serii historycznych i danych kontekstowych projektują prawdopodobne scenariusze, służące jako podstawa do rekomendacji prezentowanych użytkownikowi.
Ta sama architektura analityczna dotyczy portfela rodzinnego lub większego portfela korporacyjnego, bez zmian strukturalnych w procesie analizy.
Metodologia
Gromadzimy w jednym miejscu dane finansowe, rynkowe i dotyczące profilu inwestorów, dbając o to, aby analiza pochodziła z informacji skonsolidowanych, a nie z rozproszonych źródeł.
Modele sztucznej inteligencji krzyżują zmienne historyczne i bieżące, identyfikując odpowiednie wzorce dla określonego horyzontu czasowego.
Rekomendacje dostosowywane są do profilu ryzyka i założonych celów, proponując alokację równoważącą oczekiwany zwrot i ekspozycję.
Ostateczna decyzja pozostaje w gestii inwestora lub rodziny. Sztuczna inteligencja działa jako warstwa wspierająca analizę, a nie substytut ludzkiego osądu.
Przejrzystość operacyjna
Rekomendacje wynikają z modeli wytrenowanych na historycznych danych rynkowych, poddawanych okresowym przeglądom w celu odzwierciedlenia zmian w kontekście gospodarczym i regulacyjnym.
Przetwarzanie danych odbywa się zgodnie z zasadami Ogólnego Rozporządzenia o Ochronie Danych (RODO), przy czym przechowywanie i przetwarzanie ogranicza się do tego, co jest niezbędne do analizy finansowej.
Każdemu zaleceniu towarzyszy wyjaśnienie branych pod uwagę czynników, co pozwala użytkownikowi zrozumieć podstawę analityczną przed podjęciem decyzji.
Połączenie analizy predykcyjnej i braku prowizji pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie dostępnego kapitału, bez ukrytych kosztów w całym procesie.