3種同樣有效的預測分析服務模式
- 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
環境分析
環境分析
使用預定義的或自定義的虛擬情景，來對投資組合進行預測性的實驗和分析
資產選擇
資產選擇
利用人工智能來分類整理龐大的公司和金融數據，篩選回饋最高的資產
因素分析
因素分析
通過給資產設置單因素和多因素的變量來篩選控制投資組合表現的因素
回報/風險屬性
回報/風險屬性
深度探討並理解投資組合在歷史或未來環境中決定回報和風險的關鍵因素
多資產處理
多資產處理
通過提供本地多資產、多頻率的支持，來實現完全整合難以估值的場外資產
自動化流程
自動化流程
通過自動化流程，生成能夠面向客戶，並帶有自動查閱金融新聞或社會觀點的報告