Cendekia Sahamarta: interfaccia di analisi dei dati di investimento basata sull'intelligenza artificiale
Piattaforma di intelligenza dei dati

Decisioni precise, risultati automatizzati.

Cendekia Sahamarta utilizza modelli predittivi per monitorare e adattare i portafogli in tempo reale, in modo che i nomadi digitali possano prendere decisioni finanziarie senza essere vincolati a un fuso orario lavorativo.

Ogni raccomandazione deriva dall'analisi dei dati di mercato, non dalla stima manuale o dall'intuizione del team.

Motore di analisi

Algoritmi predittivi che funzionano finché si cambia fuso orario

Il modello Cendekia Sahamarta elabora i dati di mercato in modo continuo senza dipendere da specifici orari di lavoro. Il sistema rivaluta l'esposizione al rischio ogni volta che si verificano cambiamenti significativi nella volatilità, indipendentemente dalla posizione geografica dell'utente.

Questo approccio è progettato per ridurre la dipendenza dal monitoraggio manuale, che è difficile da mantenere in modo coerente per gli investitori che cambiano regolarmente sede di lavoro. L’obiettivo principale è la gestione del rischio misurabile, non le previsioni dei prezzi a breve termine.

  • Frequenza di aggiornamento del modelloIn tempo reale, 24 ore su 24, 7 giorni su 7
  • Metodo principaleAnalisi predittiva
  • Focus operativoGestione del rischio
  • Dipendenza dalla posizioneNiente
Cendekia Sahamarta: un team di analisti di dati che monitora modelli e portafogli di rischio
Trasparenza dei dati

Registro delle prestazioni verificate

Ogni raccomandazione prodotta dal sistema viene registrata in un registro pubblico e consultabile, anziché in un riepilogo compilato selettivamente dopo che i risultati sono noti.

Periodo di riferimento Classe di asset Metodologia di verifica Accesso ai dati
Mensile Azioni e strumenti liquidi Registrazione automatica al momento dell'esecuzione Portale di registro pubblico
Mensile Strumento bilanciato in termini di rischio Riconciliazione incrociata con i dati di mercato Portale di registro pubblico
Sostenibile Tutte le categorie sono attive Traccia di controllo senza modifica manuale Portale di registro pubblico

Risultati basati sull’evidenza: tutte le voci di registro vengono pubblicate nel momento in cui viene presa la decisione, anziché ricostruite una volta noto l’esito del mercato. La comunità degli utenti può verificare ciascuna voce in modo indipendente.

Metodologia

Tre fasi di elaborazione, dai dati grezzi alle azioni

Questa struttura è progettata per essere scalabile a vari tipi di asset senza modificare la logica centrale del sistema.

01

Inserimento dati

Il sistema estrae simultaneamente dati su prezzo, volume e indicatori macro da varie fonti di mercato, quindi li normalizza in un unico formato di analisi.

02

Elaborazione dell'intelligenza artificiale

I modelli predittivi valutano le correlazioni di rischio tra gli asset e ricalcolano gli scenari di esposizione ogni volta che cambiano le condizioni di mercato.

03

Approfondimenti utilizzabili

I risultati dell'analisi sono riassunti in raccomandazioni concrete che possono essere eseguite immediatamente, complete di motivazioni basate sui dati.

Scenari di utilizzo

Come gli investitori cambiano posizione utilizzando questo sistema

I tre modelli di utilizzo più comuni riscontrati nella base utenti Cendekia Sahamarta.

Scenario 01

Ottimizzazione delle risorse durante il viaggio

Gli utenti che lavorano all'estero si affidano a raccomandazioni automatizzate per mantenere le allocazioni di portafoglio in linea con gli obiettivi, senza la necessità di monitorare i mercati durante l'orario lavorativo locale di ciascun paese.

24 ore su 24, 7 giorni su 7
Monitoraggio senza ritardi nel fuso orario
Scenario 02

Riduzione del drawdown quando la volatilità è elevata

Quando un indicatore di rischio supera una determinata soglia, il sistema adegua automaticamente i pesi di allocazione per limitare il potenziale di ulteriori perdite, prima che possa essere presa una decisione manuale.

Dinamico
Adeguamento del peso basato sulla soglia di rischio
Scenario 03

Automazione delle decisioni finanziarie strategiche

I professionisti B2B utilizzano i risultati dell'analisi come base per le decisioni di allocazione del capitale a medio termine, con una logica dei dati che può essere rendicontata agli stakeholder interni.

Documentato
Ogni decisione viene registrata con i dati motivati
Domande tecniche

Sicurezza e integrità del sistema

Brevi risposte alle domande più frequenti prima dell'integrazione.

Come viene mantenuta la sicurezza dei dati degli utenti? +
I dati vengono archiviati crittografati sia durante il trasporto che durante l'archiviazione. L'accesso ai dati del portafoglio è limitato tramite controlli dei ruoli e nessun dato utente grezzo viene condiviso con terze parti senza consenso esplicito.
Queste piattaforme possono essere integrate tramite API? +
Sì. L'integrazione avviene tramite un endpoint API che fornisce l'accesso ai suggerimenti del modello e ai registri delle prestazioni, in modo che possa essere collegato al sistema di reporting interno dell'azienda.
Quali informative sulla privacy si applicano? +
I dati utilizzati per l'addestramento del modello sono aggregati e non identificati per un individuo specifico. Gli utenti possono richiedere la cancellazione dei dati personali previa richiesta scritta.
Come viene garantita l’integrità del modello AI? +
Il modello viene periodicamente rivalutato rispetto agli ultimi dati di mercato per rilevare cali di precisione. Ogni modifica alla versione del modello viene registrata e riflessa nel registro pubblico delle prestazioni.

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