Scalable Capital 的预测模型实时处理结构化和非结构化数据，应用历史模式识别，并显示一小组排名操作。你同意或拒绝。无需手动数据输入，无需持续监控。
所有传输中和静态的数据均使用 AES-256 加密进行保护，这是金融和政府基础设施使用的标准。帐户访问与模型基础设施分离，如果任何单个系统受到损害，就可以限制风险。
Scalable Capital 完全遵守英国监管规定，包括英国 GDPR 规定的数据保护义务。每一条建议都会被记录下来以供审计之用——如果没有可追踪的数据源，就不会生成任何内容。
每个步骤都会被记录并可供审查，因此您可以将任何建议追溯到其源数据。
该系统持续提取市场信息、财务报表和业务绩效数据，在分析开始之前标准化格式。
预测模型将当前状况与历史模式进行比较，加权波动性和相关性以估计每个选项的风险。
您会收到一份简短的操作列表，每个操作都有估计的风险评分和支持数据，可供在仪表板中查看。
底层分析引擎是相同的。输出会根据您所做的决定进行调整。
持续扫描市场数据，根据历史波动模式突出显示进入点和退出点。建议包括风险评分和基础数据的简单语言摘要，因此决策永远不会仅基于黑盒输出。
对于运营商来说，该模型分析内部绩效数据以及行业基准，确定利润、需求或成本趋势与预期的差异。产出是具体的运营调整，而不是一般建议。
现有的投资组合或业务头寸都经过了历史低迷时期的压力测试。该模型标记了集中风险并建议了重新平衡选项，每个建议都与记录的数据源相关。
每个输出都是可追踪的。如果无法参考基础数据解释建议，则不会显示该建议。
在源数据进入模型之前，会检查其完整性和时间戳准确性。差距或不一致会被标记出来，而不是用估计来填充，因此建议永远不会建立在默默修补的数据上。
模型输出包括置信范围而不是单个固定数字，反映了基础数据的实际变化性。
预测模型在部署之前会根据历史时期进行回溯测试，并在新数据到达时滚动重新验证。
Scalable Capital 是围绕短审查周期而设计的：模型进行持续监控，您做出最终决定。仪表板会话通常很简短，因为建议会经过预先过滤和排名。
这种结构适合在主要职业同时运行该平台的英国专业人士，因为主动监控的可用性有限。