市场数据、绩效指标和新闻的数量每年都在增长。然而，信息量的增加并不能直接带来决策质量的提高。
手动匹配多个指标需要时间并且存在忽视重要变化的风险。这给决策者投入实际判断工作的时间带来了压力。
Oraclfund 的人工智能从大量数据中提取有意义的变化，并将其作为优先级建议呈现。负责人可以专注于最终的决定而不是分析工作。
实时、透明和风险管理。每个都独立工作，并且可以在需要时组合使用。
人工智能不断吸收市场和内部数据，在发生变化时重新计算。我们可以毫不拖延地应对白天的突然变化。
人工智能决策和结果的基础以每日报告的形式呈现。推荐的准确性可以在事后验证，因此操作不依赖于黑匣子。
如果检测到异常值或相关性被破坏，人工智能会向您发出警报并建议替代方案。及早识别不利因素并确定应对方案。
通过公开流程，我们可以保持一种在确认基础后可以采纳建议的状态，而不是直接依赖它们。
整合市场数据、金融数据、外部新闻等多种来源，消除空白和重复，然后输入人工智能。
预测模型将历史模式与当前数字进行匹配，并计算多个场景的准确性。
计算结果被组织为优先级建议，并以允许负责人决定是否接受或拒绝的格式呈现。
个人资产管理和业务战略决策。这两种情况的共同特点是可以每天检查决策依据。
人工智能每天评估多个资产类别的多元化投资状况，并指出配置和风险集中度的不平衡。即使是有日常工作的人也可以在短时间内掌握情况。
人工智能呈现需求预测和成本波动场景，使管理层能够权衡和考虑多种选择。还可以保留决策过程的记录。