大多数中小企业利用分散在银行对账单、POS 报告和会计软件中的数据进行决策。虽然这些数据单独来看可能是准确的，但如果不结合起来，它就不能真实地反映现金头寸。
结果往往是延迟识别：闲置现金数周内都没有得到评估，导致风险信号到来时没有时间采取行动。
大多数中小企业利用分散在银行对账单、POS 报告和会计软件中的数据进行决策。虽然这些数据单独来看可能是准确的，但如果不结合起来，它就不能真实地反映现金头寸。
结果往往是延迟识别：闲置现金数周内都没有得到评估，导致风险信号到来时没有时间采取行动。
该模型通过分析过去的现金流和交易模式来生成下一时期的概率范围。这里的“预测”是指数据驱动的概率分布，而不是精确的预测。
新交易或余额交易一到达系统就被处理；消除了报告等待时间。该决定是基于当前数据，而不是过去一段时间的总结。
当超过您指定的流动性和浓度阈值时，系统会生成警报。这并不能消除风险；但减少了从报告周期到分析时刻的响应时间。
标准经纪佣金通常会扣除交易量的一定百分比；从长远来看，这会侵蚀你的利润率。通过 Personal Financial Solutions 进行的交易不适用佣金扣除；所有收益均保留在您的帐户中。
查看费用结构的详细信息银行账户、POS 数据和会计记录合并到一个数据层中；格式差异会自动标准化。
该模型根据汇总数据计算现金周期、季节性和支出集中度；结果被转换为可读的指标。
输出被转换为具体的行动建议：说明可以使用多少现金、使用多长时间以及应遵守什么风险限制。
它可以帮助您做出决策，将部分闲置现金投入短期工具，而不会危及您的流动性需求。
它以概率范围显示未来一段时间的收入支出余额；这样，您就可以向前而不是向后计划您的付款。
它监控可能影响您的行业的宏观数据的变化，并标记该变化与您的企业现金状况的交叉点。
Personal Financial Solutions 的成立是为了将中小企业的财务数据从分散的表格转移到单一的分析层。我们的目标是使决策过程基于可测量的数据而不是直觉。
我们不是用技术术语来呈现模型输出，而是用企业主可以理解的具体术语；每项建议均与其所依据的数据一起报告。
创建访问平台的请求；我们的团队将在 1-2 个工作日内告知您如何连接您的数据。