大多数中小企业在表现不佳的账户中积累流动性，因为它们缺乏能够随着市场变化尽快分析风险和机会的工具。 Laguru Sebori 将此分析转变为连续且可审核的过程。
再投资决策通常基于季度报告，而这些报告在送达管理委员会时已经过时。
我们的模型实时分析现金流和财务状况，并根据情况变化更新建议。
没有明确目的地的过剩流动性会转化为机会成本和不必要的通胀风险。
该系统会识别闲置资本阈值，并在执行任何变动之前根据量化的风险状况提出分配方案。
每个 Laguru Sebori 模块都旨在将大量数据转换为可测量的操作，而不会影响所处理信息的安全性。
使用金融时间序列训练的算法，可估计短期和中期的流动性和风险情景，并根据每个新的财务数据进行更新。
所有信息均在 AES-256 加密下传输和存储，密钥独立于操作数据进行管理，以减少暴露面。
现金流量、收入和付款是连续的，因此建议反映了企业的真实财务状况，而不是上个月的快照。
该平台是根据《通用数据保护条例》的原则和金融领域通常的可追溯性要求而设计的。
Laguru Sebori 记录分析的每个阶段，以便您的团队可以在做出决定之前审核每个建议的来源。
现有的财务来源（银行、会计和财务）通过安全集成连接起来，无需重复手动流程。
这些模型处理数据以检测特定于业务的流动性、季节性和风险模式。
该系统提出资本配置方案及其对盈利能力和风险敞口的估计影响。
在执行任何资本流动之前，人员团队会与其财务管理一起审查提案。
数据在传输和静态时均经过加密，具有基于角色的访问控制和独立于分析团队的审核日志。如果不留下可验证的原始数据痕迹，就不会生成任何建议。
Laguru Sebori 不会出于商业目的与第三方共享财务数据，也不会将其用于训练客户以外的模型。每家公司都保留对其自身信息的所有权和控制权。
该平台使用标准集成连接到现有的财务数据源。无需更换您公司已经使用的会计或财务软件； Laguru Sebori 定位为该信息的分析层。
数据托管在位于欧盟的基础设施中，采用 AES-256 加密，并且访问受角色限制。您的公司始终保留该信息的所有权，并可能要求导出或删除该信息。
截止日期取决于可用数据的数量和质量，以及每家公司财务决策的频率。摄入和初步分析过程通常在最初几周内完成；从那时起，建议不断更新。
