远程专业人员通常有多种收入来源——投资组合、咨询项目、公司会员资格。每个都需要单独的风险和市场评估，并且从多个来源手动收集数据通常比决策本身花费更多的时间。
因此，决策是根据过时的报告而不是当前的市场状况做出的。花在组织数据上的时间就是没有花在制定战略上的时间。
从几天到几秒钟
决策时间从手动分析转移到使用 Straum Capitnica 进行自动建模 - 从数据收集到结构化推荐。
每个组件在后台持续工作，直接影响决策的质量和速度，而不仅仅是视觉报告。
模型根据历史和当前市场、行业和运营数据进行训练，以便比阅读标准报告更早地识别趋势。
业务影响：更快地识别投资机会，更少的反应性决策。
该算法不断重新计算投资组合的风险状况，考虑市场的变化，并提供具体的修正方向——而不需要每次都从头开始进行新的评估。
业务影响：通过减少分析工作量降低风险敞口。
仪表板会持续刷新，而不是每月或每季度刷新。决策基于当前情况，而不是基于到达读者时已经过时的数据。
业务影响：更快地响应变化，降低后期决策的成本。
创建投资组合不需要技术准备或冗长的配置 - 该过程是为在旅途中而不是在办公室做出决策的用户设计的。
使用安全连接连接现有的财务、市场或运营数据源。
预测和风险模型自动开始处理，无需手动配置或其他设置。
获取结构化建议并根据最新而非过时的分析采取行动。
该平台适应不同的收入模式，从私人投资到公司运营监控。
拥有多种资产类型的远程投资者可以在一个地方监控整体风险状况，而无需在每种收入来源之间切换不同的平台。
在进入新市场之前，预测模型会评估需求和竞争数据，从而根据结构化分析而不是假设做出决策。
业务策略师可以实时跟踪供应链或运营风险，在问题影响结果之前而不是之后接收警报。
Straum Capitnica 的构建假设决策者可以随时处于任何时区。因此，分析过程在后台自动发生，但最终决定留给人类——平台准备理由而不是取代判断。
这种方法将自动化的速度与资本管理所需的战略审慎结合起来。
数据处理和支持模型的主要原则概述如下。
数据在传输和存储过程中均进行加密，并且根据角色的基本原则限制对分析结果的访问。每个数据源的处理都与其他客户信息隔离。
基础设施的设计使得处理能力能够适应连接的数据源的数量和产品组合的复杂性，而不会影响用户体验或响应速度。
技术问题和配置请求通过结构化支持渠道处理，无论用户位于哪个时区，该渠道都可用。