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Data Analytics es el departamento de soporte para el Risk Management y el Asesoramiento Empresarial y está dedicado al análisis masivo de los Big Data con el fin de servir de soporte, monitorizar y optimizar los procesos de la gestión del riesgo con el machine learning, el neural machine learning y la inteligencia artificial.  

Adoptamos un enfoque finalizado a comprender todas las situaciones de debilidad y prevenir los riesgos financieros de la empresa

  • Comprensión de cada partida de las cuentas anuales del ejercicio, de su naturaleza comercial o financiera y de sus consecuencias en el contexto de referencia.
  • Análisis de los riesgos financieros derivados de la de la subcapitalización y del bajo grado de solidez patrimonial que podrían traducirse en el riesgo de crédito e insolvencia. Este análisis se desarrolla en base a los datos contables indicados en las Cuentas Anuales del ejercicio cuya finalidad es expresar de manera veraz y correcta la situación económica y patrimonial de la empresa, o la representación de las relaciones jurídicas activas y pasivas de la Sociedad. El análisis se desarrolla a través del uso de los márgenes de estructura establecidos para comprender la compatibilidad y la coherencia temporal entre empleos y fuentes de financiación utilizadas. Para dicho fin, el motor de análisis asocia el análisis por márgenes con el análisis de indicadores patrimoniales y financieros, con cocientes de disponibilidad y con el margen de tesorería, con el fin de permitir la comprensión, de manera profundizada, de la solidez patrimonial de la Empresa, que no es otra cosa que la actitud para soportar cambios internos o externos potencialmente desfavorables derivados de factores endógenos del mercado.
  • Análisis de los riesgos de iliquidez e insolvencia para las Empresas. Este análisis tiene como finalidad comprender de manera directa y específica el grado de solvencia de la Empresa, para comprender su actitud frente a las necesidades financieras a corto y largo plazo que están por vencer. Este se desarrolla con el uso de los índices de liquidez, márgenes de disponibilidad y márgenes de tesorería, que son asociados con indicadores de solidez patrimonial, indicadores económico-financieros, de turnover e indicadores económico-patrimoniales a través de un proceso lógico-analítico automatizado por el motor de análisis.
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