未投资现金与根据风险状况调整的分配之间差距的指示性说明。过去或模拟的表现并不能保证未来的结果。
经常账户或标准储蓄账户中剩余的多余现金无法产生足够的回报来补偿通货膨胀。对于中小企业来说，这代表着一种无声的短缺，在传统的月度仪表板中很少可见。
相反的反应——没有方法地投资这些现金——会让你面临校准不当的风险：太谨慎，什么也改变不了；太谨慎，什么也改变不了；太谨慎，什么也改变不了；太谨慎，什么也改变不了；太谨慎，什么也改变不了。过于激进，会危及公司日常所需的流动性。
Libre Datavre 使用预测模型根据您的实际流量和截止日期来评估在不削弱您的运营的情况下可以调动的现金份额。然后，系统会根据您的风险承受能力（而不是通用概况）调整其建议。
该集成专为没有数据团队的经理或财务总监而设计：每个步骤都保持可见和可修改。
您可以链接您的专业银行账户，如有必要，还可以链接您的会计软件。 Libre Datavre 汇总您的流入和流出流量，以清晰地了解您每天的可用现金流。
结构化调查问卷和流量历史记录使模型能够估计您的真实风险承受能力——不是标准类别，而是针对您的活动和截止日期的个人资料。
系统提供您验证或调整的分配套利。它会不断地从您的决定中重新学习，以完善其建议，而不会在未经您同意的情况下为您采取行动。
每个功能都回答了中小企业经理在将部分现金流委托给自动化系统之前询问自己的一个具体问题。
该模型交叉引用您的收入、支出和季节性，以显示的置信区间估计 30、60 或 90 天内实际可用的现金金额。
引擎不是固定的风险网格，而是在您验证或拒绝建议时调整其参数，以收敛到您准备随时间推移假设的分配。
仪表板会随着每次重大银行业务变动而更新，包含所采取决策的历史记录以及这些决策对投资资本回报和波动性的衡量影响。
银行连接通过 DSP2 认证的聚合器。数据在静态和传输过程中都会被加密，并且您保留随时撤销访问权限的能力。
我们更愿意解释系统如何决策，而不是炫耀我们无法保证的结果。
自适应风险方法基于一个简单的原则：该模型并不寻求最大化理论回报，而是寻求保持在您已验证的风险限制内，即使市场发生变化也是如此。具体来说，这意味着一旦波动超过您定义的阈值，算法就会自动减少波动风险，并在任何重大分配变化之前通知您。
这种方法是控制逻辑的一部分，而不是完全自动化：您可以控制最终决策，系统只需准备并证明每个建议的合理性。
每项建议都附有解释它的因素：可用流动性水平、估计投资期限以及与当前配置相比的风险变化。
在没有严格匿名的情况下，您的银行和会计数据绝不会转售或用于训练供其他客户使用的模型。您可以随时请求删除它们。
Libre Datavre 的诞生源于许多中小企业财务总监的共同观察：现有的现金流优化工具要么过于简单，要么只适用于拥有专门团队的大型结构。我们的平台将预测模型与界面相结合，旨在使用户无需接受定量金融培训即可理解。
产品团队主要致力于两个领域：人工智能提供的解释的清晰度，以及随时重新获得对每个分配决策的控制权的可能性。
是的。系统始终保持根据您申报的到期日计算的即时流动性储备。优化的部分分配给根据其流动性而选择的媒体，并根据每个媒体特定的截止日期处理提款请求，在任何分配之前都会明确指出。
每个建议都会显示所使用的标准：估计风险水平、投资期限以及与当前配置的偏差。您可以查看一段时间内做出的决策和调整的完整历史记录。
平台没有任意设定门槛。实际上，当您的多余现金已经满足您几个月的运营需求时，优化的好处就变得更加显着；初步诊断可帮助您根据自己的情况进行评估。
连接您的账户，让模型评估您的风险状况，然后决定是否要启用自动优化。