三个技术构建模块协同工作：预测建模、头寸实时分析以及在任何建议之前应用的风险管理框架。
该引擎依赖于经过广泛市场历史训练的统计模型。它可以识别流动资产类别的行为规律，并根据市场状况的变化调整其建议，而无需您的团队进行日常手动干预。
每项建议都附有所做假设的摘要，以便您的财务管理层可以在做出任何决定之前评估逻辑。
仪表板在市场交易时间内定期更新。它跟踪可用的流动性、工具的敞口以及财务部门定义的警报阈值，以便快速报告与初始计划的偏差。
每项拟议的分配均须遵守与贵公司预先定义的规则：每个交易对手的风险敞口上限、最大容忍损失阈值以及市场冲击时重新模拟的频率。如果不经过此过滤器，则不会传输任何建议。
在向客户提出策略之前，会将其与历史数据进行比较，然后由技术团队进行审核。以下是该控制的主要阶段。
创建特定于分析的每个资产类别的历史数据系列。
该策略是在过去的时期进行模拟的，包括对比的市场阶段。
应用张力场景来观察模型在不利条件下的行为。
分析师在向客户提供建议之前会审查结果。
| 场景测试 | 模拟周期 | 测试的性质 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 图A | 牛市周期 | 历史模拟 | 记录在案 |
| 图B | 修正阶段 | 压力测试 | 记录在案 |
| 图C | 稳定的利率市场 | 历史模拟 | 记录在案 |
相同的分析基础可满足不同的需求，具体取决于您的企业所接受的决策范围和风险级别。
确定超出当前运营需求的流动性份额，并提出适合几个月范围的分配建议。
提供结构化市场数据来支持扩张决策，而无需取代团队的战略分析。
根据经过验证的风险状况调整流动性工具之间的分配，并定期重新模拟。
Etoro AI Automatic 旨在满足瑞士金融部门的要求：假设的可追溯性、风险规则的记录以及针对任何方法问题的联系人的可用性。
该平台不会取代受监管的财务建议。它提供结构化分析，为您的业务决策提供支持。
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瑞士中小企业财务部门在集成平台之前经常提出的一系列问题。
传输用于分析的数据根据与每个客户签订的合同定义的框架进行处理。准确的托管和存储安排在实施前提供的合同文件中有详细说明。
分析可以通过手动传输的数据或通过连接到现有系统进行，具体取决于您的技术团队选择的配置。集成范围是在初始分析期间根据具体情况确定的。
这意味着计划的策略在提出之前是在过去的市场时期进行模拟的。此步骤允许您观察其在不同条件下的行为，但不能保证在未来条件下得到相同的结果。
该模型提供了具有一定置信度和假设的建议。在向客户传输任何信息之前都会进行人工审查，特别是当市场状况超出已经测试的场景时。