Neves Capital - wireframe-representation av ett nätverk av datanoder som används i prediktiv analys

Artificiell intelligens tillämpas på ekonomiska beslut

Smarta, datadrivna beslut för att maximera långsiktig avkastning

Neves Capital använder prediktiva analysmodeller för att bearbeta stora volymer marknadsdata i realtid, vilket stödjer familjer och företag i Portugal i att strukturera investeringsbeslut med minskad risk.

Schematisk representation av nätverket av datanoder som bearbetas av Neves Capital-analysmotorn.

Noll provision: kapitalet fungerar i sin helhet

I de flesta traditionella investeringsplattformar absorberas en relevant bråkdel av avkastningen av transaktionsprovisioner, förvaltningsavgifter och förmedlingsmarginaler. I Neves Capital har detta mellanlager tagits bort från strukturen.

Inga provisioner på driften. Optimeringsmotorn för artificiell intelligens arbetar på 100 % av det tillgängliga kapitalet, utan något föregående avdrag i samband med förmedlingskostnader.

I praktiken beräknar prediktiva modeller allokeringar och ombalansering med hänsyn till portföljens totala värde, och inte ett värde som redan reducerats med fasta eller rörliga räntor som tillämpats före genomförandet.

Neves Capital - Data Analys Dashboard och Artificial Intelligence Engine Framework

Fyra lager av bearbetning stöder varje rekommendation

01 — Stiftelsen

Realtidsanalys

Systemet bearbetar kontinuerliga strömmar av marknadsdata och uppdaterar relevanta indikatorer när ny information kommer in, utan att förlita sig på manuella eller periodiska uppdateringar.

02 — Struktur

Riskreducering

Algoritmerna identifierar mönster av volatilitet och korrelation mellan tillgångar och justerar den rekommenderade exponeringen beroende på riskprofilen som definieras för varje portfölj.

03 — Prediktivt lager

Prediktiv modellering

Statistiska modeller utbildade på historiska serier och kontextdata projicerar sannolika scenarier, och tjänar som grund för rekommendationer som presenteras för användaren.

04 — Skalbarhet

Skalbara insikter

Samma analytiska arkitektur gäller för en familjeportfölj eller en större företagsportfölj, utan strukturella förändringar i analysprocessen.

En strukturerad process, från data till beslut

  1. 1

    Dataintegration

    Vi samlar information om finans-, marknads- och investerarprofiler på en enda basis, vilket säkerställer att analysen kommer från konsoliderad information och inte från spridda källor.

  2. 2

    AI-bearbetning

    Modeller för artificiell intelligens korsar historiska och aktuella variabler och identifierar relevanta mönster för den definierade tidshorisonten.

  3. 3

    Portföljoptimering

    Rekommendationerna anpassas till riskprofilen och angivna mål och föreslår en allokering som balanserar förväntad avkastning och exponering.

  4. 4

    Ledsagad avrättning

    Det slutliga beslutet ligger kvar hos investeraren eller familjen. AI fungerar som ett stödlager för analys, inte som ett substitut för mänskligt omdöme.

Logiken bakom modellerna, utan mellanhänder

Logik för prediktiva modeller

Rekommendationer är resultatet av modeller som tränats på historiska marknadsdata, som regelbundet granskas för att återspegla förändringar i det ekonomiska och regulatoriska sammanhanget.

Efterlevnad och säkerhet

Databehandlingen följer principerna i den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR), med lagring och behandling begränsad till vad som är nödvändigt för ekonomisk analys.

Operativ transparens

Varje rekommendation åtföljs av en förklaring av de faktorer som beaktas, vilket gör att användaren kan förstå den analytiska grunden innan han bestämmer sig.

Datadrivna investeringar är redan en vanlig praxis

Kombinationen av prediktiv analys och frånvaron av provisioner gör att tillgängligt kapital kan användas mer effektivt, utan dolda kostnader under hela processen.