Balkora Visualisation des flux de capitaux et des données de marché sur fond sombre
Allocation de capital grâce à l'IA

Rendre visible le potentiel inutilisé, prendre des décisions avec précision

Balkora combine l'analyse automatisée des données de marché avec votre flux de trésorerie interne. Il en résulte des modèles de décision pour l'allocation des liquidités, basés sur votre profil de risque individuel.

Analyse de la demande

Une liquidité qui ne fonctionne pas entraîne des coûts rarement quantifiés

De nombreuses entreprises détiennent des réserves de trésorerie qui dépassent les besoins opérationnels. Sur des marchés volatils, la valeur de ces réserves évolue quotidiennement sans que cela soit visible dans les reportings classiques. Dans le même temps, le volume de données sur les mouvements du marché, l’évolution des taux d’intérêt et les flux de trésorerie internes dépasse la capacité qu’un seul décideur ou une petite équipe peut évaluer manuellement. Il en résulte un écart entre les informations disponibles et les informations réellement utilisées.

Trois mécanismes sur lesquels repose la plateforme

01 — Intelligence adaptative

L'IA apprend de vos décisions

Toute approbation, rejet ou ajustement que vous effectuez est répercuté dans le modèle. Au fil du temps, la tolérance au risque de l’analyse s’ajuste à votre comportement réel et non à une moyenne générique. Cela rend les suggestions plus pertinentes sur plusieurs cycles et nécessite moins de corrections manuelles.

02 — Minimisation des risques

Modèles prédictifs pour les évolutions du marché

La plateforme évalue les modèles historiques et les indicateurs actuels du marché pour signaler rapidement les changements. Au lieu de purs instantanés, des corridors de probabilité sont créés pour vous montrer la plage dans laquelle une allocation peut évoluer avant qu'une décision finale ne soit prise.

03 — Intégration transparente

Ingestion de données à partir d’outils financiers existants

Balkora lit les transactions de compte, les données comptables et les informations sur les comptes titres des systèmes que vous utilisez déjà. Il n'est pas nécessaire de modifier votre infrastructure existante, il suffit de connecter les interfaces appropriées.

Comment un modèle de décision est créé à partir de données brutes

Le processus est divisé en trois étapes compréhensibles. Chaque étape peut être visualisée et suivie dans le système.

ÉTAPE 01

Agrégation de données

Les données de marché, de liquidité et comptables sont continuellement fusionnées et normalisées à partir de sources connectées.

ÉTAPE 02

Reconnaissance de formes neuronales

Les modèles entraînés identifient les corrélations, les anomalies et les tendances qui vont au-delà des simples lignes de tendance.

ÉTAPE 03

Modèles de décision stratégique

Les résultats sont traduits en suggestions concrètes et hiérarchisées que vous révisez, adaptez ou partagez.

Scénarios concrets issus de la pratique des PME et des investisseurs

Optimiser les liquidités mortes

Les réserves de liquidités qui dépassent les besoins à court terme sont identifiées et comparées aux options d'investissement adaptées au risque.

Diversification du portefeuille

L'analyse suggère des classes d'actifs présentant une faible corrélation avec vos avoirs existants sur la base des données actuelles du marché.

Prévisions de liquidité

Les fluctuations saisonnières des flux de trésorerie sont calculées à l’avance afin d’éviter les goulets d’étranglement avant qu’elles ne deviennent pertinentes sur le plan opérationnel.

Faites analyser votre structure de capital

Une évaluation fondée de votre situation actuelle de liquidité nécessite l’accès à vos données et un délai de quelques jours ouvrables seulement. Le premier échange est sans engagement et sert à déterminer si une collaboration a du sens.