Kastren Fundast analyserer kontantposisjonen din med prediktive modeller og anbefaler hvor mye overskudd som skal distribueres, og når. Hver anbefaling er skrevet inn i en offentlig ytelseslogg, slik at du kan gå gjennom begrunnelsen før du stoler på den.
Anbefalinger gjennomgås av et uavhengig fellesskap av finansfagfolk før de publiseres, ikke etter.
De fleste små bedrifter har mer penger på lavrentekontoer enn de trenger for den daglige driften. Dette er sjelden et valg som er tatt med vilje. Å bygge en riktig sak for å distribuere overskuddskontanter betyr vanligvis å trekke sammen kontantstrømprognoser, fordringer og markedsforhold, og deretter tolke dem uten et finansteam på hånden.
Kastren Fundast ble bygget for å forkorte denne prosessen. Modellene våre leser kontantstrømhistorikken din, kommende forpliktelser og relevante markedssignaler, og oversetter dem deretter til en vanlig engelsk anbefaling med et uttalt tillitsnivå. Du tar fortsatt avgjørelsen. Vi fjerner rett og slett den manuelle analysen som vanligvis står i veien for den.
Kun illustrerende eksempel. Faktiske proporsjoner avhenger av dine kontantstrømdata og risikotoleranse.
I stedet for separate verktøy, kjører Kastren Fundast prediktiv modellering, risikoovervåking og rapportering fra ett kontinuerlig oppdatert datasett, slik at anbefalingene forblir konsistente når tallene dine endres.
Våre modeller studerer din historiske kontantstrøm, sesongmessige etterspørselsmønstre og brukskontosaldoer sammen med offentlig tilgjengelige indikatorer som Bank of England rentebevegelser. Utgangen er et prognoseområde for overskudd av kontanter i løpet av de kommende ukene og månedene, ikke et enkelt fast tall.
Når kontanter er distribuert, fortsetter de samme modellene å overvåke dem. Hvis markedsforholdene endrer seg, eller din egen kontantstrømprognose endres, mottar du en flagget anmeldelse i stedet for en stille rapport begravet i et månedlig sammendrag. Terskler settes sammen med deg, så varsler gjenspeiler din egen risikovilje.
Hver anbefaling og resultat er satt sammen til et styreklar oppsummering skrevet på vanlig engelsk, med de underliggende tallene tilgjengelige for alle som ønsker å sjekke arbeidet. Rapporter genereres automatisk, så ingen i teamet ditt bruker en ettermiddag på å formatere regneark.
Åpenhet er lettere å love enn å demonstrere. Her er prosessen en anbefaling går gjennom før den når deg, og hva som skjer med den etterpå.
Du kobler sammen regnskaps- eller bankdataene dine, og setter risikogrensene du er komfortabel med.
Modellen produserer en anbefaling, som kontrolleres mot dine oppgitte begrensninger før utgivelse.
Et uavhengig panel av finanseksperter gjennomgår modellens resonnement og flagger noe uklart.
Anbefalingen og dens endelige utfall registreres i den offentlige ytelsesloggen, i sin helhet.
| Dato logget | Type anbefaling | Utfall registrert | Gjennomgå status |
|---|---|---|---|
| Q1 oppføring | Kortsiktig utplassering | Innenfor prognoseområdet | Anmeldt |
| Q1 oppføring | Justering av risikoterskel | Flagget og revidert | Anmeldt |
Metodikken bak modellene vurderes på nytt etter en fast tidsplan, og eventuelle vesentlige endringer noteres ved siden av loggen slik at tidligere anbefalinger forblir forståelige i konteksten de ble laget.
De samme underliggende modellene brukes på en håndfull tilbakevendende situasjoner britiske småbedriftseiere bringer til oss.
For virksomheter som har mer kontanter enn dagens aktivitetsbehov, identifiserer vi hvor mye som med rimelighet kan brukes til kortsiktige alternativer med lavere risiko uten å forstyrre den daglige likviditeten.
Før de forplikter penger til nye lokaler, utstyr eller ansetter, tester modellene våre om reserver kan absorbere engasjementet under en rekke handelsscenarier, ikke bare det mest sannsynlige.
I perioder med rente- eller markedsbevegelser blir anbefalingene automatisk kontrollert på nytt, slik at tidligere fornuftige beslutninger blir revurdert i stedet for å overlates til aldring.
Dette er spørsmålene vi oftest blir stilt av SMB-direktører som vurderer om de skal sende inn dataene sine.
Data krypteres under overføring og hvile, og lagres på infrastruktur i Storbritannia for å samsvare med dine eksisterende forpliktelser om dataopphold. Tilgangen er begrenset til systemene og anmelderne som er direkte involvert i å lage din anbefaling. Du kan be om sletting av dataene dine når som helst, i tråd med UK GDPR.
De fleste virksomheter kobler til regnskapsprogramvaren og gir et første datasett i løpet av den første uken. Modellen trenger deretter en kort periode for å bygge en pålitelig prognosegrunnlinje før den første anbefalingen utstedes, vanligvis innen to til tre uker etter tilkobling, avhengig av datakvaliteten.
Nøyaktigheten måles ved å sammenligne hvert prognoseområde mot det faktiske resultatet når det først inntreffer, og denne sammenligningen er det som fyller ut den offentlige ytelsesloggen. Områdene blir smalere ettersom flere av dine egne data er tilgjengelige, men ingen prognose er en garanti, og hver anbefaling angir konfidensnivået i stedet for å presentere et enkelt fast tall.
En datakonsultasjon går gjennom din nåværende kontantposisjon, hvordan en modellbasert anbefaling vil se ut for tallene dine, og hvordan ytelsesloggen fungerer, før du forplikter deg til noe.