背景
许多意大利中小型企业在低收益的经常账户中保持着高额现金储备。随着时间的推移，通货膨胀、银行费用和缺乏多元化会侵蚀流动性的实际价值。
与此同时，市场数据的复杂性阻碍了更积极的决策：评估工具、期限和风险状况需要公司内部并不总是具备的技能。
它是如何运作的
该系统将原始市场数据转化为可验证的操作指标，减少评估流动性替代用途所需的时间。
该系统收集并标准化来自不同来源的市场数据、利率、交易量和宏观经济指标，并在交易时间内实时更新。
统计和机器学习模型处理这些数据，以估计不同时间范围内的回报和风险场景，识别难以手动掌握的模式。
这些估计被转化为明确的建议，并附有估计的风险水平和摘要理由，可供企业家或首席财务官评估。
优势
通过 Maturesorio 进行的采购和销售无需固定或按比例预扣税。
传统经纪商按订单收取佣金、扩大点差或管理费，随着时间的推移，这些费用会显着影响业务投资组合的净回报。
Maturesorio 从运营结构中消除了这些成本：所使用的资本和产生的回报均可供公司使用，无需为每笔交易进行扣除。
零佣金模型涉及平台上交易的执行。第三方（例如托管人或市场基础设施）收取的任何费用均不在我们的控制范围内，并且会在每次交易前明确传达。
具体应用
通过投资轮筹集流动资金的初创公司可以在未来十二到十八个月内将不需要的资源部署在预测引擎选择的低风险工具中，同时仍然保持计划运营费用的必要可用性。
拥有稳定储备金的中小企业可以使用预测分析在存款和短期固定收益工具之间分配部分流动性，寻求抵御通胀的保护，而不会面临与基金管理不兼容的风险。
独立的专业投资者可以根据每日更新的风险回报模型提供建议来支持他的策略，这对于分散投资和控制整体风险非常有用。
方法论
预测分析系统的可信度既取决于数据的质量，也取决于建议投入运行之前所应用的控制措施。
传输中和静态的财务数据受到行业标准加密的保护。对分析系统的访问按角色分段并在可搜索日志中进行跟踪。
预测模型使用的公司数据不会出于商业目的与第三方共享，并且按照欧洲数据保护立法进行处理。
该分析结合了已建立的统计模型和机器学习技术，在具有冗余和持续监控的云基础设施上运行。
引擎生成的每条建议在提供之前都会经过分析师的验证。最终执行始终是公司的选择，而不是不受控制的自动行动。
我们是谁
Maturesorio的诞生是定量市场分析技能与数字金融产品设计的相遇。日常工作涉及应用于流动性管理的预测模型的构建和验证，目的是使市场数据的分析即使对于那些没有经过专业金融培训的人也能理解。
请求访问平台：团队成员将指导您完成第一个配置并阅读第一个建议。
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