独立专业人士的收入根据订单数量、领域的季节性和客户的支付道德而每月有所不同。这种不平衡本身并不是问题——只有当自由资本在经常账户中未使用或无论当前市场状况如何进行分配时，它才会成为问题。
Nápadomírek 自动执行此过程。该系统会跟踪您的收入历史，识别重复模式，并在您做出决定之前建议可用资本的分配——基于数据，而不是猜测。
插图：波动的月收入（左）与应用优化模型后稳定的资本曲线（右，以金色突出显示）。这些值是指示性的。
这些模型利用历史和当前的市场数据，并估计您的现金流在几周到几个月内可能的发展情况。输出不是明确的预测，而是一系列具有指定概率的场景，系统将在这些场景下继续工作。
根据预测，系统建议在流动性储备和长期放置之间分配自由资本。每次输入数据发生重大变化时都会重新计算提案，而不仅仅是创建帐户时一次。
所有通信和存储的数据均受到军用级加密的保护。对敏感数据的访问与计算层分离，因此分析模型使用匿名聚合，而不是可识别的记录。
该系统从关联账户接收有关收入、支出和可用流动资金的数据。输入被标准化为统一格式，模型可以跨时期进行比较。
预测模型评估收入和市场状况的可能发展，并准备几种替代资本配置方案，而不是单一建议。
每个场景都会根据历史波动性和当前流动性进行风险评估。风险高于定义阈值的场景会在您看到之前自动消除。
系统将根据输入数据提出建议的资本分配以及简要理由。最终确认始终取决于您。
实施决策的结果会反馈到模型中，该模型会不断完善对您的具体收入历史的估计。
分析模型使用匿名聚合数据。身份数据绝不会出于营销目的与第三方共享，其处理范围仅限于系统运行所需的范围。
该系统维持一定数量的立即可用储备，并将剩余资本重点放在低波动性上。适合订单前景不确定的时期。
资本分为流动性缓冲和多元化增长配置。该比例根据当前收入稳定性不断调整。
对于收入历史更稳定的用户，系统建议更积极地参与自由资本，始终在预设的风险限额范围内。