Ränthetsen combina modelos predictivos basados en IA con registros de desempeño verificados por la comunidad, por lo que las decisiones de asignación de capital pueden basarse en datos validados en lugar de suposiciones.
La mayoría de las empresas más pequeñas gestionan el exceso de liquidez basándose en conciliaciones trimestrales y en instintos. Entre estas ocasiones, surge un costo de oportunidad: capital que no está trabajando activamente ni protegido contra la volatilidad. El material para la toma de decisiones tiene tiempo de quedar obsoleto incluso antes de ser utilizado.
El problema rara vez es la falta de datos, sino la falta de estructura para interpretarlos a tiempo. Cuantas más variables haya que sopesar manualmente, mayor será el riesgo de que señales importantes se pierdan entre la multitud.
Ränthetsen se desarrolló basándose en una suposición simple: las recomendaciones de asignación de capital deben ser verificables en retrospectiva, no sólo aceptadas de antemano. Por lo tanto, la plataforma está estructurada en torno a dos partes interconectadas: un motor de análisis que procesa datos financieros y un registro público que muestra qué tan bien se han mantenido las recomendaciones anteriores.
La metodología está dirigida a empresas que gestionan su propio exceso de liquidez y que quieren tomar decisiones basadas en datos validados y no en previsiones individuales. La plataforma no reemplaza a un administrador financiero, sino que funciona como un soporte estructurado para la toma de decisiones en el trabajo en curso.
El motor procesa grandes volúmenes de datos financieros históricos y continuos para identificar patrones que sean estadísticamente significativos, no coincidentes. El resultado son recomendaciones adaptadas al perfil de liquidez y al marco de riesgo de cada compañía.
Los flujos de efectivo históricos y los datos de mercado se combinan en modelos predictivos que se actualizan continuamente para identificar tendencias antes de que se hagan evidentes en los informes trimestrales.
La optimización algorítmica se utiliza para equilibrar el potencial de rentabilidad con la exposición, con valores límite claros adaptados al apetito de riesgo de la empresa.
Las recomendaciones se ajustan continuamente a medida que llegan nuevos datos, lo que permite que las decisiones se mantengan al día con los cambios en la liquidez en lugar de quedarse atrás.
Cada recomendación generada por la plataforma tiene una marca de tiempo antes de que se conozca el resultado. Luego, el resultado se publica en un registro abierto, donde se pueden seguir las desviaciones entre el pronóstico y el resultado real a lo largo del tiempo.
Los flujos existentes para contabilidad y liquidez están conectados sin reemplazar los sistemas actuales. Los datos históricos se utilizan para calibrar la posición inicial.
El modelo predictivo se adapta a los objetivos específicos de la empresa, al horizonte temporal y a la tolerancia al riesgo antes de realizar cualquier recomendación.
Las recomendaciones se presentan junto con el razonamiento subyacente, para que la persona responsable pueda tomar la decisión final con total transparencia.
Todos los datos financieros se procesan de acuerdo con el RGPD, con cifrado tanto durante la transmisión como durante el almacenamiento. Solo se recopilan los puntos de datos necesarios para el análisis y la empresa conserva el control total sobre qué fuentes están conectadas. No se cede ningún dato a terceros sin consentimiento expreso.
Los modelos se basan en una combinación de análisis de series temporales y aprendizaje automático, validados con datos históricos antes de la implementación. La precisión se prueba continuamente con resultados reales, razón por la cual el registro de resultados se actualiza independientemente de si el pronóstico fue correcto o no.
El costo de la plataforma debe compararse con el costo de oportunidad que surge cuando el capital permanece inactivo o mal asignado durante períodos prolongados. Debido a que cada recomendación y su resultado están documentados en el registro público, es posible evaluar el retorno del costo basándose en el historial real en lugar de en suposiciones.