大多数财务和运营决策仍然依赖于经验和直觉。这种方法一直有效，直到市场变化的速度超出任何人的追踪速度。 Quxoravelyt 的构建就是为了缩小这一差距——不是通过取代判断，而是通过为其提供更坚实的基础。
该平台连续处理传入的数据，而不是按计划批量处理，因此您正在处理的图片反映了当前状况，而不是上个季度的状况。每项建议都配有风险读数，因此您可以在投入资金或资源之前了解可能出现的问题。
如果不首先通过历史数据的验证，任何内容都会到达客户端仪表板。这是每条建议在显示给您之前都会经历的顺序。
结构化和非结构化数据（定价、宏观经济指标、运营指标）是从许可来源收集的，并标准化为通用格式。
模型会扫描聚合数据，以查找历史上出现的绩效或风险发生有意义变化之前的重复模式和相关性。
每个候选模式都根据过去的市场周期进行测试，以确认其在不同的条件下都能保持不变，而不仅仅是在单一的有利时期。
只有通过回溯测试的模式才会转换为建议，并提供其背后的假设和风险范围。
同一引擎支持不同的问题，具体取决于提问者。以下是客户最常将其运用到的三个领域。
您收到的不是单一的预测，而是一系列的分配方案，每个方案都以可比条件下的历史表现作为支持。其结果是资本配置的路线图，而不仅仅是一个数据点——无论您是管理规模相当大的投资组合，还是随着时间的推移逐渐建立较小的头寸，这都很有用。
供应、人员配置和需求变量被一起监控，并在统计上指出小中断可能会演变成更大的运营问题之前进行标记。
对于评估新市场或产品线的企业来说，该平台会根据可比较的历史发布情况对进入条件进行建模，从而对可能的采用情况和进入成本提供扎实的看法。
我们不要求客户相信模型的准确性。以下是输出背后的推理以及持续针对其运行的检查。
该平台制定的每项策略都经过过去多个市场周期的测试，包括经济低迷时期，而不仅仅是增长时期。仅当模式在不同条件下保持其价值时才使用该模式。
根据新数据滚动地重新评估模型。当模型的预测开始偏离实际结果（称为漂移）时，它会被标记为重新训练或退役，而不是任其运行不受控制。
客户和市场数据根据符合英国 GDPR 要求的数据保护实践进行处理，访问控制限制了谁可以查看原始输入与汇总输出。
符合 GDPR 的数据处理是的。该平台公开 REST API 并支持标准导出格式，因此输出可以输入现有的仪表板、电子表格或投资组合管理系统，而不需要单独的工作流程。
数据按照英国 GDPR 要求进行处理。我们仅收集运行模型所需的信息，根据需要了解的情况限制内部访问，并且不会向第三方出售或共享客户数据。
该平台被设计为人机交互。它提出了建议及其背后的推理，但最终决定（特别是围绕资本分配）仍由您或您的团队决定。它是一个决策支持工具，而不是一个自主交易系统。