3种同样有效的预测分析服务模式
- 大型机构的传统埃森哲或Big-4风格实施
- 通常，使用我们的“完整应用程序”（由具有数千个参数的中级人员配置）和仅用于团队其他成员的仅查看应用程序。
- 实施将被定制以适合客户现有系统的确切“输入和输出”点。
- 通常涉及需要数据集成的详细项目管理计划。
- 我们提供合规质量的科学文档（由Nobel演讲的印刷商World Scientific出版），用于模型验证。
- 参数受限的入门级解决方案。
- 该解决方案可以与第三方数据提供商独立运行
- 最多5个终端可以共享一个数据库
- 鼓励大型站点升级到定制的实现，以避免任何终端样式解决方案的技术限制
- 简单的设置，快速的结果和即时影响
- 通常对于已经在前端投入大量资金的机构，因此他们有强烈的愿望
- 我们的API引擎与内部使用的后端相同。与某些提供程序不同，我们的API引擎不只是提供部分功能。
- 主要的实现方式通常是匹配客户现有系统的参考数据。
- 该引擎将成为由主要金融机构组成的瑞士-德国API联盟的一部分，以便我们的引擎能够满足精确和严格的标准
- 除了标准文档，我们还提供API和数据模型文档。
我們提供的服務
环境分析
环境分析
使用预定义的或自定义的虚拟场景，来对投资组合进行预测性的实验和分析
资产选择
资产选择
利用人工智能来分类整理庞大的公司和金融数据，筛选回馈最高的资产
因素分析
因素分析
通过给资产设置单因素和多因素的变量来筛选控制投资组合表现的因素
回报/风险属性
回报/风险属性
深度探讨并理解投资组合在历史或未来环境中决定回报和风险的关键因素
多资产处理
多资产处理
通过提供本地多资产，多频率的支持，来实现完全整合难以预测的场外资产
自动化流程
自动化流程
通过自动化流程，生成能够面向客户，并通过自动查阅金融新闻或社会观点的报告