AI数据分析与决策优化
为您的资本自动驾驶提供情报
在 60 秒内连接您的数据。 MOL Group 在后台运行预测建模、多向量风险检查和报告，因此您可以在需要之前就做好决策。
启动您的投资组合实时视图：投资组合信号、风险暴露和建议行动，随着新数据的到来而不断更新。
AI数据分析与决策优化
在 60 秒内连接您的数据。 MOL Group 在后台运行预测建模、多向量风险检查和报告，因此您可以在需要之前就做好决策。
启动您的投资组合实时视图：投资组合信号、风险暴露和建议行动，随着新数据的到来而不断更新。
它是如何运作的
MOL Group 获取市场、投资组合和运营数据，然后通过为多向量风险评估构建的预测模型来运行这些数据。您会看到结果和建议。该模型进行交叉引用、模式匹配和场景测试，这些工作通常需要分析师团队进行。
这不是您必须解释的仪表板。它是一个告诉您数据含义以及如何处理数据的系统。
工艺流程
设置后，每个步骤都会自动运行。除非您选择添加手动审核阶段，否则不存在手动审核阶段。
链接现有帐户、投资组合或运营源。 MOL Group 自动读取结构，不需要您进行格式化或清理。
该模型识别重复出现的风险模式，并将它们与您规定的容忍度进行交叉引用，然后围绕结果构建工作策略。
批准的行动按计划进行。您会按照您选择的时间间隔收到有关更改内容和原因的简明语言报告。
能力
每项功能的构建都是为了减少您的投资组合所需的注意力，而不是添加另一个屏幕来监控。
头寸和风险敞口会根据传入数据不断进行核对，因此在审查期间不会有任何偏差被忽视。
前瞻性模型估计多个时间范围内的可能结果，在情况发生重大变化之前为决策提供信息。
当风险超出定义的阈值时，系统会在您设置的限制内调整分配，而无需等待手动签核。
无论您是管理单个账户还是协调多个账户，都适用相同的分析层，无需为每个资产添加设置。
MOL Group 内部
MOL Group 的设计围绕一个简单的约束：大多数评估投资或运营数据的人不想成为数据科学家。界面反映了这一点。产出是建议性的，而不是原始统计数据。
随着新数据模式的出现，底层模型也会更新，但您与平台交互的方式保持不变——连接、审查、批准。
透明度
我们宁愿解释系统如何得出结论，而不是要求您相信推荐。逻辑是固定的、可审计的，并且每个帐户都是相同的。
MOL Group 模型根据固定的统计规则对输入进行加权。它不偏向任何结果、产品或交易对手。
传输中和静态的数据均已加密。对原始帐户数据的访问仅限于需要它来生成输出的进程。
建议来自数学模型，而不是自行判断。每个输出都可以追溯到产生它的数据。
问题
对于大多数标准帐户，连接数据源并接收第一个模型输出需要不到 60 秒的时间。更复杂的多源设置可能需要更长的时间。
该模型仅适用于短短三个月的历史活动，但准确性会随着数据历史记录的更长和更一致而提高。
报告按照您选择的时间间隔（每日、每周或每月）生成。任何关联的支付均遵循关联账户的时间表，而不是固定的 MOL Group 周期。
您可以在激活之前设置暴露上限和下限。无论模型建议什么，未经明确批准，系统都不会超过这些限制。