企业账户中未使用的资金每月都会贬值
许多小企业主将大部分营运资金存入支票账户，因为他们希望快速获得资金。问题不在于谨慎，而在于缺乏工具来显示在不损害流动性的情况下实际可以使用多少资金。
停滞
- 资金存入账户，收益率不会高于通胀
- 分配决策基于判断，而不是分析
- 表是手动更新的，通常会有延迟
- 仅当问题已经出现时才认识到风险
优化
- 人工智能模型监控现金流并实时建议分配
- 建议基于数据，而非假设
- 分析持续更新，无需手动输入
- 在做出决定之前提前评估风险
为企业主而不是分析师构建的工具
Nacionalni program 将现金流数据与机器学习模型连接起来，识别特定于您的业务的支出和收入模式。结果不是一份通用报告，而是关于应留下多少可用资金以及应将多少资金用于收益优化的具体建议。
该平台旨在作为现有簿记的补充，而不是替代。数据从摘录和内部记录中提取，分析以明确建议的形式呈现，无需统计或风险建模知识。
不占用资金
资金随时可用
与定期存款或有赎回期的基金不同，Nacionalni program 模型中的资金不会被捆绑。人工智能根据您的业务模式不断评估所需的流动性数量，并在真正的现金短缺发生之前调整建议。
目标不是不惜一切代价最大化收益，而是在资金的可用性和有效性之间找到平衡。无论当前有多少资金参与优化，即时支付仍然是可能的。
从原始数据到具体建议
该过程分三个步骤进行。每一步都是自动化的，但最终决定权始终由您决定。
它集成了
该系统集成了银行对账单、收支记录以及内部财务记录的数据，无需人工抄写。
分析
人工智能模型分析现金流、季节性模式和收入变化，以估计任何给定时间的安全流动资金量。
他推荐
根据分析，在您做出决定之前，平台会建议资产配置并突出显示每个选项的风险级别。
基于专业知识而非营销的方法
我们分享系统的实际工作原理以及根据哪些标准进行检查，而不是来自满意的用户的陈述。
方法论
这些模型根据汇总的财务数据进行训练，并定期进行审查，以最大限度地减少建议与实际结果的偏差。风险评估结合使用统计模型和机器学习，而不是一种孤立的算法。
安全标准
数据处理符合 ISO 27001 信息安全管理原则。对数据的访问受到限制和记录，敏感的财务记录在传输和存储过程中被加密。
典型应用案例
该平台最常被具有季节性收入的企业主、管理多个业务部门资金的公司以及想要比较短期期权风险与快速获取现金需求的投资者使用。