Aipom AI applique une modélisation prédictive et une analyse de marché en temps réel aux réserves de trésorerie de votre entreprise, produisant des suggestions d'allocation calibrées en fonction de votre tolérance au risque. Pas de compte minimum, pas de seuil d'entrée fixe.
Commencez à optimiser maintenantLa plupart des petites entreprises détiennent des fonds de roulement sur des comptes courants à faible rendement dans un souci de liquidité. Cette prudence est raisonnable, mais elle n’est pas gratuite. Chaque livre inutilisée est une livre qui ne contribue pas aux flux de trésorerie stratégiques, et l’écart entre ce qu’elle gagne et ce qu’elle pourrait gagner s’agrandit avec le temps.
Aipom AI a été construit autour d'une question plus précise : quelle part des réserves d'une entreprise peut être utilisée de manière productive sans compromettre les liquidités dont elle a besoin au quotidien. La réponse dépend des données (entrées, sorties, saisonnalité et conditions du marché) analysées en permanence plutôt que révisées une fois par trimestre.
La plate-forme est conçue pour gérer l'analyse des données qu'une équipe de trésorerie effectuerait normalement manuellement, puis présenter les conclusions en termes simples.
Le système prévoit le comportement des différentes allocations dans diverses conditions de marché, vous donnant ainsi une vue mesurable de l'exposition à la baisse avant tout mouvement de capitaux.
Les données du marché sont ingérées et réévaluées en continu plutôt que selon un calendrier fixe, de sorte que les recommandations reflètent les conditions actuelles plutôt que les chiffres du mois dernier.
En fonction de vos besoins de liquidité déclarés et de votre tolérance au risque, le moteur propose des fourchettes d'allocation spécifiques, chacune étant accompagnée d'une justification claire.
Chaque suggestion produite par la plateforme peut être retracée à travers trois étapes, de sorte qu'il ne vous est pas demandé d'agir sur une conclusion sans comprendre comment elle a été atteinte.
Les soldes des comptes, les modèles d'entrées et de sorties et les indicateurs de marché pertinents sont collectés et normalisés dans un ensemble de données cohérent à des fins d'analyse.
Les modèles prédictifs évaluent l'ensemble de données par rapport aux modèles historiques et aux conditions actuelles, identifiant les gammes de résultats probables et les niveaux de risque associés.
L'analyse est convertie en une courte liste d'options d'allocation, chacune étant indiquée avec son profil de risque attendu et son impact sur la liquidité.
Un détaillant avec un quatrième trimestre solide constitue une réserve de trésorerie temporaire. Plutôt que de le laisser stagner pendant trois mois, l’excédent est alloué à des options de courte durée et à faible volatilité qui peuvent être libérées rapidement en cas de besoin.
Un cabinet de conseil met de côté une partie de ses bénéfices mensuels pour une expansion future. Le moteur recommande une allocation progressivement ajustée à mesure que la réserve augmente et que l’horizon temporel se raccourcit.
Un fournisseur dépendant d'un gros contrat utilise la modélisation des risques de la plateforme pour comprendre à quel point ses réserves sont exposées et ajuste l'allocation pour réduire le risque corrélé.
Aipom AI a été développé sur le principe que les outils utilisés par les grandes institutions pour gérer les réserves de trésorerie (modélisation prédictive, surveillance continue du marché, évaluation structurée des risques) ne sont pas intrinsèquement coûteux à exploiter. Ce qui a historiquement limité l’accès, ce sont les minimums de compte et les frais généraux de conseil manuel.
En automatisant l'analyse et en supprimant le seuil de dépôt, la même catégorie d'aide à la décision devient disponible pour une entreprise gérant quelques milliers de livres en réserve, et pas seulement pour celles qui en gèrent des millions.
Chaque suggestion d'allocation de Aipom AI est basée sur les données actuelles au moment où elles sont générées. Il n'y a pas de dépôt minimum pour commencer, ni aucune obligation de donner suite à une seule recommandation avant de l'examiner.