How is our financial data stored and protected?

Data is encrypted in transit and at rest, and stored on infrastructure located in the UK to align with your existing data residency obligations. Access is limited to the systems and reviewers directly involved in producing your recommendation. You can request deletion of your data at any time, in line with UK GDPR.

How long does integration take, from first contact to a recommendation?

Most businesses connect their accounting software and provide an initial data set within the first week. The model then needs a short period to build a reliable forecast baseline before the first recommendation is issued, typically within two to three weeks of connection, depending on data quality.

How accurate are the model's recommendations?

Accuracy is measured by comparing each forecast range against the actual outcome once it occurs, and this comparison is what populates the public performance log. Ranges narrow as more of your own data is available, but no forecast is a guarantee, and every recommendation states its confidence level rather than presenting a single fixed figure.

Concept de tableau de bord Kastren Fundast montrant l'analyse de trésorerie pour une petite entreprise

Faites fructifier les liquidités inutilisées de votre entreprise, avec des décisions que vous pouvez vérifier

Kastren Fundast analyse votre situation de trésorerie avec des modèles prédictifs et recommande le montant de l'excédent à déployer et à quel moment. Chaque recommandation est consignée dans un journal de performances public, afin que vous puissiez examiner le raisonnement avant de vous y fier.

Demander une consultation de données Afficher les journaux de performances

Les recommandations sont examinées par une communauté indépendante de professionnels de la finance avant leur publication, et non après.

Le problème

Pourquoi l'argent liquide reste inutilisé et pourquoi c'est un problème de données

La plupart des petites entreprises conservent plus de liquidités sur des comptes à faible taux d’intérêt qu’elles n’en ont besoin pour leurs opérations quotidiennes. Il s’agit rarement d’un choix fait exprès. Élaborer un argumentaire approprié en faveur du déploiement de l'excédent de trésorerie signifie généralement rassembler les prévisions de flux de trésorerie, le calendrier des créances et les conditions du marché, puis les interpréter sans la présence d'une équipe financière.

Kastren Fundast a été conçu pour raccourcir ce processus. Nos modèles lisent l'historique de vos flux de trésorerie, vos engagements à venir et les signaux de marché pertinents, puis les traduisent en une recommandation en anglais simple avec un niveau de confiance déclaré. C'est toujours vous qui prenez la décision. Nous supprimons simplement l’analyse manuelle qui fait généralement obstacle.

Solde au ralenti
(avant analyse)

Équilibre de travail
(après recommandation)

Exemple illustratif uniquement. Les proportions réelles dépendent de vos données de flux de trésorerie et de votre tolérance au risque.

Consultation de données Kastren Fundast entre un conseiller et un propriétaire de petite entreprise

Capacités de base

Trois fonctions travaillant à partir des mêmes données

Plutôt que des outils distincts, Kastren Fundast exécute une modélisation prédictive, une surveillance des risques et des rapports à partir d'un ensemble de données mis à jour en permanence, afin que les recommandations restent cohérentes à mesure que vos chiffres évoluent.

Modélisation prédictive

Nos modèles étudient vos flux de trésorerie historiques, les tendances saisonnières de la demande et les soldes de vos comptes courants, ainsi que des indicateurs accessibles au public tels que les mouvements de taux de la Banque d'Angleterre. Le résultat est une fourchette de prévision des excédents de trésorerie au cours des semaines et des mois à venir, et non un chiffre unique et fixe.

Prévisions glissantes mises à jour à mesure que de nouvelles données de transaction arrivent
Plages de confiance affichées à côté de chaque projection
Comparaisons de scénarios pour différents montants de déploiement

Atténuation des risques en temps réel

Une fois l’argent déployé, les mêmes modèles continuent de le surveiller. Si les conditions du marché changent ou si vos propres prévisions de flux de trésorerie changent, vous recevez un examen signalé plutôt qu'un rapport silencieux enfoui dans un résumé mensuel. Les seuils sont définis avec vous, les alertes reflètent donc votre propre appétit pour le risque.

Surveillance continue par rapport à vos limites de risque déclarées
Alertes précoces lorsque les prévisions s'écartent des plages attendues
Tests de résistance contre des scénarios défavorables sur demande

Rapports automatisés

Chaque recommandation et chaque résultat sont compilés dans un résumé prêt à être rédigé en anglais simple, avec les chiffres sous-jacents disponibles pour quiconque souhaite vérifier le fonctionnement. Les rapports sont générés automatiquement, de sorte que personne dans votre équipe ne passe un après-midi à formater des feuilles de calcul.

Des résumés en anglais simple aux côtés des chiffres bruts
Rapports exportables pour les packs de cartes et les audits
Un historique des recommandations et des résultats passés

Méthodologie

Comment fonctionne le « vérifié par la communauté » dans la pratique

La transparence est plus facile à promettre qu’à démontrer. Voici le processus par lequel passe une recommandation avant de vous parvenir, et ce qui lui arrive par la suite.

Soumission et cadrage des données

Vous connectez vos données comptables ou bancaires et définissez les limites de risque avec lesquelles vous êtes à l'aise.

Sortie du modèle et vérification interne

Le modèle produit une recommandation, qui est vérifiée par rapport à vos contraintes déclarées avant la publication.

Examen communautaire

Un panel indépendant de professionnels de la finance examine le raisonnement du modèle et signale tout ce qui n'est pas clair.

Journalisation publique

La recommandation et son résultat éventuel sont consignés intégralement dans le registre public des performances.

Exemple de format d'entrée de journal. Les chiffres présentés sont à titre d’illustration et non les résultats réels des clients.
Date d'enregistrement	Type de recommandation	Résultat enregistré	Statut de l'examen
Entrée au premier trimestre	Déploiement à court terme	Dans la plage de prévision	Révisé
Entrée au premier trimestre	Ajustement du seuil de risque	Marqué et révisé	Révisé

La méthodologie derrière les modèles est réévaluée selon un calendrier fixe, et tout changement important est noté à côté du journal afin que les recommandations passées restent compréhensibles dans le contexte dans lequel elles ont été formulées.

Applications

Où cela s'intègre dans les décisions d'une petite entreprise

Les mêmes modèles sous-jacents sont appliqués à une poignée de situations récurrentes que nous soumettent les propriétaires de petites entreprises britanniques.

Optimisation de la trésorerie

Pour les entreprises détenant plus de liquidités d’exploitation que leurs besoins actuels, nous identifions la somme qui pourrait raisonnablement être déployée dans des options à court terme à moindre risque sans perturber la liquidité quotidienne.

Analyse d'expansion stratégique

Avant d'engager des liquidités dans de nouveaux locaux, équipements ou embauches, nos modèles testent si les réserves peuvent absorber l'engagement dans une gamme de scénarios commerciaux, et pas seulement le plus probable.

Bouclier contre la volatilité des marchés

Pendant les périodes de taux d’intérêt ou de mouvement du marché, les recommandations sont automatiquement revérifiées, de sorte que les décisions précédemment judicieuses sont revisitées plutôt que laissées sans révision.

Questions courantes

Avant de nous contacter

Ce sont les questions que nous posent le plus souvent les dirigeants de PME qui évaluent l'opportunité de soumettre leurs données.

Comment nos données financières sont-elles stockées et protégées ?

Les données sont cryptées en transit et au repos, et stockées sur une infrastructure située au Royaume-Uni pour s'aligner sur vos obligations existantes en matière de résidence des données. L'accès est limité aux systèmes et aux évaluateurs directement impliqués dans la production de votre recommandation. Vous pouvez demander la suppression de vos données à tout moment, conformément au RGPD britannique.

Combien de temps dure l'intégration, du premier contact à la recommandation ?

La plupart des entreprises connectent leur logiciel de comptabilité et fournissent un premier ensemble de données dès la première semaine. Le modèle a ensuite besoin d'une courte période pour construire une référence de prévision fiable avant que la première recommandation ne soit émise, généralement dans les deux à trois semaines suivant la connexion, en fonction de la qualité des données.

Quelle est la précision des recommandations du modèle ?

La précision est mesurée en comparant chaque plage de prévision au résultat réel une fois qu'il se produit, et cette comparaison constitue ce qui alimente le journal de performance public. Les fourchettes se rétrécissent à mesure que davantage de vos propres données sont disponibles, mais aucune prévision ne constitue une garantie et chaque recommandation indique son niveau de confiance plutôt que de présenter un seul chiffre fixe.