在多个交易所持有头寸的远程投资者通常会在开始分析之前浪费时间来协调平台之间的数据。 Fathomtallyai 连接到每个交易所，标准化报告格式，并通过相同的人工智能模型处理合并的提要。
结果是曝光、平衡和运动的单一视图，而不是一组断开连接的选项卡。该过程中消除了手动重新输入，这减少了花费的时间和转录错误的机会。
每个连接的帐户都会输入一个协调的数据集，并不断刷新，而不是手动重新导出。
每个模型都是围绕特定的实际输出而设计的：风险数字、信号或报告。下面清楚地描述了每个背后的机制，但不保证准确性。
随着价格变动，您关联账户的头寸规模和相关性会被重新计算，突出显示单一资产或交易所在成为重大风险之前的集中度。
将每个交易所的价格和交易量数据与历史模式进行比较，以标记显着的变化，为决策提供背景而不是行动指令。
投资组合摘要按照您设定的时间表编制，将收益、费用和分配变化合并到适合个人记录或会计师的单个文件中。
该流程在每个阶段都是线性且可审计的，这在输出为财务决策提供信息时很重要。
通过只读 API 访问从每个连接的交易所检索帐户数据，并将其标准化为通用格式，并删除重复或格式错误的条目。
清理后的数据集通过涵盖风险、波动性和分配的预测模型，生成一组特定于您当前持有的指标。
指标会被翻译成简单语言的观察结果和建议的调整，供您审核，而不是自动执行。
每个配置文件的底层平台都是相同的；变化的是哪个视图和哪个警报最重要。
一位跨时区工作的顾问在三个交易所持有资产以管理交易对手风险。他们不是每天早上分别登录每个平台，而是检查 Fathomtallyai 中的一个分配视图，该视图显示按资产类别和交易所划分的敞口，并在任何单个交易所超过他们为自己设定的比例时调整持仓。
在价格剧烈波动期间，自由分析师依靠实时信号源来了解波动性是集中在一项资产还是分散在整个投资组合中。这种区别决定了他们是减少特定头寸还是保持更广泛的分配不变。
与地点无关的工作人员在两个具有不同支付计划的交易所持有产生收益的头寸。自动报告功能将这些支出合并到一份月度报表中，从而可以轻松地将实际收益率与最初公布的利率进行比较。
Fathomtallyai 是基于大多数数据分析工具假设单一平台或单一资产类型的观察而构建的。远程工作人员和独立顾问很少符合这一假设；他们的收入和投资往往是出于必要而非偏好而分布在多个提供商之间。
该平台的目的并不是取代判断。它的目的是消除收集和核对数据的基础工作，以便剩下的判断更加明智。
