Fidelity Heritage Union 分析仪表板显示在用于资本分配建模的工作站上
预测性资本配置

通过建模资本配置稳定可变的自由职业收入

Fidelity Heritage Union 实时分析您的收入模式和市场数据,然后针对合约之间的剩余资金提出衡量的分配策略。每项建议都附有一份每日报告,准确显示其执行情况。

收入不规律的问题

自由职业者的收入不均匀,这使储蓄和投资决策变得复杂

安静的一个月之后,一周内开出三张发票,这是独立工作者熟悉的模式。如果没有结构化的方法来处理剩余现金,自由职业者往往要么闲置现金,要么在风险可见性有限的情况下做出临时决策。

Fidelity Heritage Union 旨在介于这两个极端之间。它吸收您的收入时间和相关市场数据,构建近期波动的预测模型,并根据您在项目之间可以合理承诺的规模提出分配策略。

  • 分配建议根据您的实际现金流节奏而定,而不是固定的每月数字。
  • 基于建模的不利场景,每个提案都内置了风险缓解措施。
  • 每日报告用可查的记录取代猜测。
  • 无需自己解释原始数据或理解底层模型。
富达遗产联盟分析师在屏幕上审查预测分配模型
核心能力

决策优化引擎的实际工作原理

下面的每个功能都会输入相同的每日报告,因此建议背后的推理始终可见。

数据摄取

实时数据摄取

收入时间、交易历史和相关市场指标不断被拉取,因此建议反映了当前状况,而不是入门时的静态快照。

风险建模

预测风险建模

在提出任何分配之前,引擎会估计不利情况的可能性和规模,因此风险是预先量化的,而不是事后发现的。

分配逻辑

自动分配策略

剩余资本根据根据您的风险承受能力和现金流模式调整的规则进行分配,并在新数据到达时自动应用调整。

报告

每日绩效报告

每天都会生成一份简明的报告,显示发生了什么变化、原因以及当前分配相对于其建模预期的表现如何。

方法论

数据如何成为您可以检查的建议

透明度是建立在流程中的,而不是事后作为摘要幻灯片添加的。

01

数据来源

输入来自您链接的收入记录和已建立的市场数据源。如果您的帐户设置中没有识别,则不会使用任何数据源,并且您可以随时查看已提取的内容。

02

模型验证

预测模型在应用于实时推荐之前会根据历史数据进行测试,并且随着新结果的积累,会滚动地重新检查其假设。这并没有消除不确定性,但它使模型的预期错误率保持可见。

03

生成可行的见解

输出从统计术语转换为分配操作的简短列表,每个分配操作都有明确的理由,因此您可以接受、调整或拒绝建议,并清楚地了解其所基于的内容。

透明度,而不是推荐

每日报告实际显示了什么

Fidelity Heritage Union 让您可以直接访问每项建议背后的指标,而不是依赖引用的意见。

每日报告示例 — 摘要视图

说明性布局
目前分配的资本在模型控制下
建模风险带中等
今天发布的建议提议重新平衡
与预测的偏差在预期范围内
下次预定审核明天 06:00

指标细目

每份报告都分为三部分:使用的数据、模型对其预测的信心以及建议的具体行动。信心用一个范围而不是一个数字来表示,因为夸大其确定性的模型比诚实地说明其局限性的模型更危险。

我们的透明度承诺:在没有附有解释的情况下,不会发布任何建议;在没有可见的更正说明的情况下,不会对报告数据进行追溯调整。

常见问题

针对英国自由职业者和人工智能驱动分配的特定问题

我的财务数据如何受到保护?

账户和交易数据在传输和静态时都被加密,并且对原始数据的访问仅限于需要它进行建模的自动化系统。您可以随时查看连接的数据源并从您的帐户设置撤销访问权限。

我可以在需要时使用分配的资金吗?

分配策略是围绕您预先设置的流动性范围设计的,反映了您可能需要在合约之间提取资金的速度。每日报告总是说明您分配的资本中有多少是处于可利用的位置,而不是长期的位置。

实际上,预测模型的准确度如何?

没有预测模型可以消除市场或收入的不确定性。该模型提供了一个一致的、经过测试的框架,用于权衡可能的结果,以及每个预测的规定置信范围。准确性会滚动审查并如实报告,包括预测未达到的情况。

从示范开始,而不是承诺

平台演练展示了数据摄取、风险建模和日常报告如何使用与自由职业收入相关的代表性场景协同工作。

请求平台演示

没有开立账户的义务。您可以单独要求演示,然后再决定。