O Ränthetsen combina modelos preditivos alimentados por IA com registros de desempenho verificados pela comunidade, para que as decisões de alocação de capital possam ser baseadas em dados validados e não em suposições.
A maioria das pequenas empresas gere o excesso de liquidez com base em reconciliações trimestrais e em intuição. Entre estas ocasiões, surge um custo de oportunidade: capital que não funciona ativamente nem está protegido contra a volatilidade. O material de tomada de decisão tem tempo para ficar desatualizado antes mesmo de ser usado.
O problema raramente é a falta de dados, mas sim a falta de estrutura para interpretá-los a tempo. Quanto mais variáveis tiverem que ser pesadas manualmente, maior será o risco de sinais importantes se perderem na multidão.
O Ränthetsen foi desenvolvido com base num pressuposto simples: as recomendações de alocação de capital devem ser verificáveis retrospectivamente e não apenas aceites antecipadamente. Portanto, a plataforma está estruturada em torno de duas partes interligadas – um motor de análise que processa dados financeiros e um registo público que mostra até que ponto as recomendações anteriores realmente se mantiveram.
A metodologia destina-se a empresas que gerem o seu próprio excesso de liquidez e que pretendem tomar decisões com base em dados validados e não em previsões individuais. A plataforma não substitui um gestor financeiro, mas funciona como um suporte estruturado à decisão no trabalho em curso.
O mecanismo processa grandes volumes de dados financeiros históricos e contínuos para identificar padrões estatisticamente significativos e não coincidentes. O resultado são recomendações adaptadas ao perfil de liquidez e ao quadro de risco de cada empresa.
Os fluxos de caixa históricos e os dados de mercado são combinados em modelos preditivos que são atualizados continuamente para identificar tendências antes que se tornem aparentes nos relatórios trimestrais.
A otimização algorítmica é utilizada para equilibrar o potencial de retorno com a exposição, com valores limites claros e adaptados ao apetite de risco da empresa.
As recomendações são continuamente ajustadas à medida que novos dados chegam, permitindo que as decisões acompanhem as mudanças na liquidez, em vez de ficarem para trás.
Cada recomendação gerada pela plataforma recebe um carimbo de data/hora antes que o resultado seja conhecido. O resultado é então publicado num registo aberto, onde os desvios entre a previsão e o resultado real podem ser acompanhados ao longo do tempo.
Os fluxos existentes de contabilidade e liquidez estão interligados sem substituir os sistemas atuais. Os dados históricos são usados para calibrar a posição inicial.
O modelo preditivo é adaptado aos objetivos específicos da empresa, ao horizonte temporal e à tolerância ao risco antes de serem feitas quaisquer recomendações.
As recomendações são apresentadas juntamente com a fundamentação subjacente, para que o responsável possa tomar a decisão final com total transparência.
Todos os dados financeiros são processados de acordo com o GDPR, com criptografia tanto durante a transmissão quanto no armazenamento. Apenas os pontos de dados necessários para a análise são coletados e a empresa mantém controle total sobre quais fontes estão conectadas. Nenhum dado é repassado a terceiros sem consentimento expresso.
Os modelos são baseados em uma combinação de análise de série temporal e aprendizado de máquina, validados em relação a dados históricos antes da implantação. A precisão é continuamente testada em relação aos resultados reais, razão pela qual o registo de resultados é atualizado independentemente de a previsão estar correta ou não.
O custo da plataforma deve ser comparado com o custo de oportunidade que surge quando o capital permanece ocioso ou mal alocado por longos períodos. Como cada recomendação e o seu resultado são documentados no registo público, é possível avaliar o retorno sobre o custo com base no histórico real e não em suposições.