当企业账户中多余的现金闲置时，其实际价值就会逐渐被通货膨胀侵蚀。与此同时，金融市场的数据量越来越大，而且变化的速度超出了大多数企业主的时间或专业背景。
结果往往是两个极端之一：要么出于谨慎而保持资本不变，要么根据一般建议进行配置，而不考虑公司的具体风险状况和流动性需求。
Afkalgo AI 不会猜测市场的方向。该系统根据历史数据模拟数千个场景，以识别随着时间的推移和不同市场条件下表现出稳定行为的策略。
每个推荐策略在提出之前都会根据数十年的市场数据进行测试。回溯测试揭示了策略在之前的危机、利率变化和商业周期中的实际表现。
这些模型不断更新新的市场数据，因此建议反映当前状况而不是过时的假设。分析在后台运行，并在策略的先决条件发生变化时进行标记。
每项建议之后都有具体的风险评估，包括预期波动和下行风险。我们的目标是尽可能减少不必要的波动的增长路径。
该流程是为了透明度而建立的。每个步骤都被记录下来，以便企业主可以随时查看建议基于哪些数据以及原因。
公司的流动性概览和相关财务关键数据均链接到该平台。数据经过结构化处理，以便模型能够真实地反映可用资本的情况。
该模型根据历史市场情景测试了多种策略，并在制定建议之前评估每种策略对过去波动的反应。
结果以具体的、记录在案的策略的形式呈现，并具有相关的风险概况和时间范围，可供审查和决策。
下面的示例说明了数据驱动分析改变决策基础的典型情况，从被动存储到主动、风险意识管理。
拥有稳定、经常性过剩流动性的公司通常可以将部分资本用于低风险策略，而不会影响日常运营流动性。该模型确定了历史上能够在不影响公司支付能力的情况下转移多少股份。
更好地利用原本被动的资本，并在需要时保持流动性。
已经将资本投入少量、集中头寸的公司可以使用回测模拟来评估更广泛的利差将如何影响历史上的波动性，而不必降低预期回报。
资产发展更加稳定，对个别市场事件的敏感度更低。
对于收入季节性波动的公司，该模型可以考虑周期性流动性需求，并建议在与公司实际支付模式相匹配的时间范围内配置资本的策略。
资本在淡季积极运作，在需要时不会超出流动性。
关于公司流动性的讨论不需要任何承诺。我们审查哪些数据是相关的，以及哪些策略在历史上在类似条件下表现出稳定的行为。