收款预测模型
历史付款模式、项目持续时间和季节性波动被纳入一个模型中，该模型可估计未来几周可能的付款时间。
收款波动项目费用不定期到达，而固定成本保持不变。
手动电子表格手工进行的流动性规划很少反映实际的支付动态。
反应性决策如果没有提前期，通常只有在出现瓶颈后才会创建储备。
缺少比较数据个人自由职业者很少能够获得结构化的风险指标。
VermögensPilot AI 持续处理账户、发票和项目数据，并将其转化为具体的流动性场景。您将收到对您的财务状况的持续评估，而不是选择性监控。
每个预测都会被记录下来并与第二天的实际值进行比较。每日反馈是系统的一个组成部分，而不仅仅是一份一次性报告。
三个组成部分构成了分析的核心。它们基于相同的数据库工作，并且每天重新计算。
历史付款模式、项目持续时间和季节性波动被纳入一个模型中，该模型可估计未来几周可能的付款时间。
持续评估未清项目、逾期付款和客户集中度。与通常模式的偏差会触发风险级别的分类。
根据当前义务和预期收入，系统计算接下来 7、14 和 30 天的预期账户余额。
每个计算都有记录。您不仅可以看到结果，还可以看到创建结果的数据库。
帐户和发票数据通过安全接口读取并检查完整性。
预测模型根据当前数据状态更新流动性和风险值。
将前一天的预测与实际收到的付款进行比较，并记录差异。
一份简洁的报告总结了预测、实际比较和当前风险分类。
该报告显示当前的流动性状况、未来 7 天的预测以及与上次预测的偏差。所有值都与底层数据状态相关联。
预测与实际付款收据之间的偏差不会被隐藏，而是会显示在报告中，并包含在下一次模型调整中。这种反馈是日常工作的一部分，而不是事后的想法。
预测模型将统计时间序列分析与来自帐户和计费系统的不断更新的输入数据相结合。根据每日报告的比较数据定期重新调整权重。
帐户数据仅通过符合 PSD2 的受监管接口进行集成。不会出于广告目的而传递给第三方；该数据仅用于内部模型计算。
| 加密 | AES-256、TLS 1.3 传输中 |
| 更新间隔 | 每天早上 6:00 |
| 预测范围 | 7 / 14 / 30 天 |
| 账户连接 | 通过许可的账户信息服务 |