CONSEIL ET DÉVELOPPEMENT DE PROJETS
Automatisation des processus bancaires et intelligence artificielle
Pourquoi nous choisir?
Nous développons tout le processus,
avec de vrais experts.
Conseil
Vous ne savez pas par où commencer? Nous vous disons comment. Nous étudions et analysons tous les scénarios, délais et coûts possibles.
Développement de projets
Nous construisons des modèles et des processus pour répondre aux exigences de l'alternative choisie.
INVESTIR DANS LA TECHNOLOGIE
Automatisation des processus bancaires
Nous fournissons des solutions numériques et des processus automatisés grâce à la modélisation des données avec l’intelligence artificielle, des calculs paramétrés et des outils pour une utilisation pratique.
INVESTIR DANS LA TECHNOLOGIE
Cas de réussite
Gestion d’actifs. Débruitage
Processus de débruitage jusqu’à 95% du caractère aléatoire des matrices de covariance, réduisant la sensibilité et les erreurs.
Finavid: Marketing numérique et communication
Développement du modèle de traitement des données pour Finavid.com (groupe Noesis) orienté vers la communication numérique. (Big Data Communications)
AI. Arbres de topologie hiérarchique de la gestion des actifs
Une méthodologie de regroupement qui présente de forts avantages grâce à une diversification solide et stable par rapport aux modèles de moyenne-variance.
AI. Deep Learning: Reconnaissance de formes
Directives techniques pour la reconnaissance par images des series chronologiques de prix des actifs cotés.
AI. Machine Learning: détection de comportements atypiques
Regroupement de comportements atypiques en bourse grâce à l’intelligence artificielle (Machine Learning).
Flux de risque paramétrique
Traitement de données brutes et construction de données synthetic complémentaires pour générer un flux homogène de risques institutionnels utilisable sur toutes les plateformes bancaires.
AI. Machine Learning: recommandations des analystes
Utilisation du Machine Learning pour valoriser les changements des recommandations des analystes dans le prix des actifs permettant de prédire leur impact.
Sélection de produits dérivés dans les portefeuilles
Sélecteur d’options, turbowarrants et d’options exotiques pour les portefeuilles bancaires grâce à des calculs grecs en temps réel.
Gestion d’actifs. Débruitage
Processus de débruitage jusqu’à 95% du caractère aléatoire des matrices de covariance, réduisant la sensibilité et les erreurs.
Finavid: Marketing numérique et communication
Développement du modèle de traitement des données pour Finavid.com (groupe Noesis) orienté vers la communication numérique. (Big Data Communications)
AI. Arbres de topologie hiérarchique de la gestion des actifs
Une méthodologie de regroupement qui présente de forts avantages grâce à une diversification solide et stable par rapport aux modèles de moyenne-variance.
AI. Deep Learning: Reconnaissance de formes
Directives techniques pour la reconnaissance par images des series chronologiques de prix des actifs cotés.
AI. Machine Learning: détection de comportements atypiques
Regroupement de comportements atypiques en bourse grâce à l’intelligence artificielle (Machine Learning).
Flux de risque paramétrique
Traitement de données brutes et construction de données synthetic complémentaires pour générer un flux homogène de risques institutionnels utilisable sur toutes les plateformes bancaires.
AI. Machine Learning: recommandations des analystes
Utilisation du Machine Learning pour valoriser les changements des recommandations des analystes dans le prix des actifs permettant de prédire leur impact.
Sélection de produits dérivés dans les portefeuilles
Sélecteur d’options, turbowarrants et d’options exotiques pour les portefeuilles bancaires grâce à des calculs grecs en temps réel.
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