Az Caldorven AI a töredezett pénzügyi adatokat egyetlen, titkosított elemzési környezetbe egyesíti, így a helyfüggetlen szakemberek bizonyítékokon alapuló következtetésekre juthatnak a biztonság vagy a szabályozási helyzet veszélyeztetése nélkül.
A professzionális befektetők egyre inkább az ellenőrzött irodahálózaton kívüli helyekről tevékenykednek. Következésképpen azokhoz az adatokhoz, amelyekre támaszkodnak – piaci információk, portfóliónyilvántartások, partnerek közzététele – gyakran nem erre a célra kialakított csatornákon keresztül férnek hozzá.
Bővítve, három különböző kockázat fokozódik: az adatok széttagoltsága a szétválasztott eszközök között, a kézi értelmezés időkényszer alatt, valamint az eszközök és hálózatok közötti inkonzisztens biztonsági helyzetek. Az Caldorven AI mindegyiket közvetlenül címzi.
A táblázatokon, terminálokon és e-mail szálakon tárolt adatokat nehéz gyorsan egyeztetni, és az egyeztetési hibák ritkán láthatók a döntés meghozataláig.
A távolról, gyakran időzónák között dolgozó elemzők nem mindig tudják összevetni a feltételezéseket kollégáival, mielőtt a piac megmozdul. A szisztematikus modellezés csökkenti ezt a függőséget.
A nyilvános vagy megosztott hálózatok olyan expozíciót jelentenek, amelyet a szabványos felhőeszközök nem úgy terveztek, hogy ellenálljanak. Ez az a speciális hiányosság, amelyet az Caldorven AI architektúrája bezár.
Az Caldorven AI arra az előfeltételre épült, hogy a távoli hozzáférés és az intézményi szintű biztonság nem ellentétes célok. A platform feldolgozza a strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatokat, alkalmaz volatilitásra és korrelációra kalibrált prediktív modelleket, és olyan kimeneteket ad vissza, amelyeket az elemző visszavezethet a forrásbemeneteikre.
Minden munkamenet végponttól végpontig hitelesített és titkosított, függetlenül attól, hogy a felhasználó melyik hálózatról csatlakozik. Ez az a mechanizmus, amely életképessé teszi a valódi helyfüggetlenséget az érzékeny pénzügyi információkat kezelő szakemberek számára.
Az Caldorven AI mögötti motor három összehangolt funkciót lát el. Mindegyiket úgy tervezték, hogy csökkentse az adatok érkezése és a döntési készenlét közötti intervallumot.
A piaci, működési és portfólió-adatfolyamok érkezéskor normalizálódnak, így az inkonzisztens formátumok nem késleltetik a downstream elemzést.
A statisztikai és gépi tanulási modellek valószínűséggel súlyozott előrejelzéseket generálnak, amelyek frissítése az új adatok rendszerbe kerülésével történik, nem pedig rögzített ütemezés szerint.
A kimenetek rangsorolt opcióként jelennek meg, meghatározott feltevések mellett, lehetővé téve az elemző számára, hogy elfogadja, módosítsa vagy felülbírálja a modell érvelését.
A távoli befektetők számára a helyfüggetlenség csak akkor védhető, ha a mögöttes infrastruktúra megfelel az ellenőrzött irodai környezettől elvárt szabványoknak. Az Caldorven AI alapértelmezés szerint erre a szabványra épül.
Az adatok titkosítása nyugalmi állapotban és továbbítás közben az AES-256 szabvány segítségével történik, amely a katonai és kormányzati szintű rendszerekhez általában társul. A munkamenetkulcsok automatikusan elfordulnak, és soha nem osztják meg őket a felhasználók között.
Az adatkezelési eljárások úgy vannak kialakítva, hogy megfeleljenek az Egyesült Királyság GDPR törvényes feldolgozásra, minimalizálására és tárolási korlátozására vonatkozó elveinek.
A jelentéstételi és ellenőrzési nyomvonalak az FCA által szabályozott tevékenység nyilvántartási elvárásait szem előtt tartva vannak kialakítva.
Az ügyfelek adatait az Egyesült Királyságban található infrastruktúrán belül tárolják és dolgozzák fel, és kifejezett engedély nélkül nem továbbítják a joghatósági határokon kívülre.
Az alábbi munkafolyamat szándékosan lineáris, így az elemző ellenőrizheti az egyes szakaszokat, és pontosan megértheti, hogyan készült egy adott output.
A strukturált feedek és a feltöltött rekordok érvényesítése és normalizálása egy közös sémába történik.
A prediktív modellek valószínűségi súlyozást rendelnek hozzá a múltbeli minták és a jelenlegi piaci feltételek alapján.
A kimenetek az előrejelzett kockázattal korrigált kimenetel szerint vannak rendezve, a mögöttes feltételezések mellett.
Az ajánlás emberi megerősítésre, módosításra vagy elutasításra kerül bemutatásra, mielőtt bármilyen műveletet rögzítenek.
Az alábbi forgatókönyvek tipikus alkalmazásokat mutatnak be. Ezeket inkább strukturális példáknak szánják, semmint garantált eredményeknek, mivel a tényleges eredmények a szolgáltatott adatoktól és az akkori piaci feltételektől függenek.
Az Egyesült Királyságon kívülről dolgozó elemző úgy tekinti át a konszolidált portfólió-kitettséget, hogy közben nem irányítja át a bizalmas adatokat nem biztonságos helyi hálózatokon.
A tőkelekötés előtt a befektető lefuttat egy javasolt allokációt a modellen keresztül, hogy felszínre hozza a manuális áttekintésben nem látható korrelációs és koncentrációs kockázatokat.
A stratégiai elemző két vagy több piacra lépési forgatókönyvet hasonlít össze egymás mellett, és nem elszigetelt előrejelzéseket, hanem rangsorolt előrejelzéseket használ.
Az Caldorven AI olyan szakemberek számára készült, akiknek analitikai mélységre és védhető biztonsági gyakorlatra van szükségük. Egy technikai tájékoztató megállapítja, hogy a platform adatkezelési modellje megfelel-e a meglévő megfelelőségi keretrendszernek, mielőtt bármilyen fiókot kiépítenek.
A bevezetés általában egy hatóköri hívást, egy adatkezelési felülvizsgálatot és a titkosított hozzáférési hitelesítő adatok biztosítását foglalja magában.