金融モデルと根拠に基づくエージェント。

AurelQuantの仕組み：定量分析、専門的な金融業務、検証可能な調査結果をつなぎます。

開発状況 / 研究デモ

公開調査デモと文書化された専門業務。利用可能な機能は設定済みデータと導入モデルに依存し、保存済みデモは本番性能の証明ではありません。

AurelQuant

モデル・エージェント・システム設計

公開プレビューはGARCHのボラティリティ推定、過去データによるVaR、Fama–Frenchのファクター比較を示します。統計手法を出典データと仮定に結び付け、文章による分析と区別します。

与信、デューデリジェンス、照合、KYC準備で、提供資料、計算、未解決の質問を整理し、担当者の確認に渡します。

出典の日付、計算方法、過去の版をレポートや編集可能な資料に添えます。追跡できる分析を重視し、意思決定はチームが担います。

AurelQuant

AurelQuantの定量研究デモで、市場変動の推定値とその観測データ、前提条件を確認できる仕組みを紹介します。

AurelQuantの過去データによるリスク分析が、観測リターン、損失推定、ポートフォリオ評価の前提をどう結び付けるかを紹介します。

AurelQuantの研究デモでは、リターンと金融ファクターを比較し、観測データと解釈をレビューできる状態で保持します。

AurelQuantの信用ワークフローが、借り手の財務、カバレッジ比率、コベナンツ余裕を根拠付きのレビュー資料に整理します。

AurelQuantの文書ワークフローが、取引審査の要件、発見事項、未解決の質問、担当者を結び付ける仕組みを紹介します。

AurelQuantは台帳の照合、未解決差異、決算作業、期間差異を整理し、担当者による確認につなげます。

AurelQuantのKYCワークフローは、所有関係の証拠と必要書類をコンプライアンス担当者が確認できる案件にまとめます。

GATAI

業務、データ、目標をお聞かせください。次のステップを一緒に考えます。