Tehnologija

Od 2012. godine razvijamo vlastitu AI platformu za financijsku analitiku, specifično prilagođenu malim poduzećima i privatnim investitorima u Zadru, Biogradu na Moru, Benkovcu i ostatku Zadarske županije. Platforma dnevno obrađuje preko 120 financijskih pokazatelja po klijentu i povezuje se izravno s njihovim postojećim knjigovodstvenim sustavima.

Platforma

Vlastita AI platforma razvijena u Zadru

Platforma koju je tim pod vodstvom Marine Kovačević izgradio u uredu na Relji nije prilagođena verzija gotovog softvera — riječ je o vlastitom sustavu pisanom za potrebe malih i srednjih poduzeća u Dalmaciji. Svaki klijent dobiva model koji uči na njegovim vlastitim podacima, bez miješanja s podacima drugih poduzeća.

Sustav svakodnevno prikuplja i analizira preko 120 financijskih pokazatelja — od likvidnosnih omjera i dinamike potraživanja do sezonskih odstupanja u prihodima karakterističnih za turistički ovisno gospodarstvo Zadarske županije. Rezultat je skraćivanje vremena izrade financijskog izvještaja s uobičajenih 14 na svega 3 radna dana.

Metode strojnog učenja koje koristimo oslanjaju se na principe opisane na Wikipedijinoj stranici o strojnom učenju, prilagođene specifičnostima financijskih podataka malih poduzeća.

Suvremena fasada poslovne zgrade s plavim staklom i balkonima u Bornovi, İzmir
Pogled odozgo na ekonomista koji računa na kalkulatoru pored hrpe novčanica na mramornom stolu
Modeli

Modeli strojnog učenja za procjenu rizika

Tomislav Radić i tim viših financijskih analitičara nadziru svaki model prije nego dođe do klijenta. Modeli za procjenu likvidnosnog rizika prate novčane tokove i predviđaju moguće nelikvidnosti u sljedećih 90 dana, uzimajući u obzir sezonalnost specifičnu za obrte i poduzeća vezana uz turizam.

Za procjenu kreditne sposobnosti koristimo algoritme koji simuliraju kriterije slične onima koje primjenjuju banke, čime poduzetnicima omogućujemo uvid u vlastiti kreditni rizik prije podnošenja zahtjeva. Mjesečno surađujemo s tri regionalne banke koje naše izvještaje koriste kao dodatni izvor podataka pri procjeni zahtjeva naših klijenata.

Pristup procjeni rizika usklađen je s praksama koje preporučuje Hrvatska narodna banka, a modeli za robo-savjetovanje investitora temelje algoritamsku raspodjelu portfelja na ciljevima i toleranciji na rizik svakog klijenta pojedinačno.

Podaci

Podatkovni izvori i integracije

Platforma se povezuje izravno s ERP i knjigovodstvenim sustavima koje klijenti već koriste, bez potrebe za ručnim unosom podataka. Ana Šarić i tim za odnose s klijentima koordiniraju tehničke integracije tako da prijelaz na automatizirano izvještavanje ne prekida svakodnevno poslovanje poduzeća.

Osim internih financijskih podataka klijenta, modeli uzimaju u obzir javno dostupne tržišne pokazatelje i regulatorne okvire. Svi osobni i poslovni podaci obrađuju se u skladu s Općom uredbom o zaštiti podataka (GDPR), uz enkripciju podataka u mirovanju i prijenosu.

Mjesečno automatski generiramo izvještaje za 34 lokalna poduzeća, pri čemu se podaci ažuriraju svaki radni dan, a ne tek jednom mjesečno kao kod klasičnog knjigovodstvenog izvještavanja.

Laptop s prikazom podataka o kriptovalutama na bijelom stolu u uredskom prostoru
U brojkama

Tehnologija koja se mjeri rezultatima

120+

pokazatelja analizirano dnevno po klijentu

3 dana

umjesto 14 za izradu financijskog izvještaja

34

lokalnih poduzeća mjesečno na platformi

Pogledajte kako primjenjujemo ovu tehnologiju

Tim u uredu na Relji rado objašnjava kako se model prilagođava konkretnom poduzeću ili investicijskom portfelju. Dogovorite razgovor s Tomislavom Radićem ili Anom Šarić i pogledajte platformu u radu na vlastitim podacima.

Dogovorite razgovor