Cualquiera puede aplicar IA a un problema. La IA en tesorería exige claridad y confianza.
Muchos proveedores de IA aplican un modelo general a la tesorería y dan el trabajo por terminado. GSmart se creó desde cero, por personas que han vivido de cerca las cascadas de financiación, los límites de concentración y los controles de políticas. Es compatible con todas las normativas donde opera, auditable de principio a fin, actúa solo dentro de los límites que usted establece y a un precio que no aumenta solo porque lo use más. Esto es IA nativa para tesorería.
Explora GSmart:
La base
La diferencia de una IA nativa para tesorería.
No toleraría un margen de error en sus operaciones de tesorería. Su IA debería cumplir con el mismo estándar. La automatización no es el objetivo. La confianza sí lo es.
Sin costes ocultos
Escalabilidad predecible
La adopción de IA crece al ritmo que necesite su tesorería, sin penalizaciones presupuestarias.
Sin impuestos por token
Sin costes ocultos de consumo ni límites de tokens.
Nivel empresarial
Local y conforme a la normativa
Residencia de datos en la región para zonas geográficas compatibles.
Privacidad estricta
Sus datos permanecen aislados por inquilino y nunca se utilizan para entrenar modelos de IA compartidos.
Gobernanza
Ingesta de políticas en tiempo real
Defina políticas y reglas en Knowledge Studio para convertir las políticas estáticas y el conocimiento interno en controles de IA.
Rastro 100% auditable
Cada acción cita los controles y genera un registro de auditoría completo.
Control agente basado en políticas
Propuestas con citas de cláusulas
Los agentes analizan, proponen acciones y citan la cláusula de política exacta que respalda cada movimiento.
Aprendizaje adaptativo
Las aprobaciones y anulaciones refuerzan sus controles en cada ciclo, no el modelo.
Integrado desde el origen, no añadido después
La tesorería es la base. La IA se construyó sobre ella.
La eficacia de la IA depende totalmente de los datos que la alimentan.
Con décadas de experiencia simplificando estructuras de datos complejas, nuestra IA cuenta con una arquitectura diseñada específicamente para la tesorería.
GSmart ha sido creado por expertos en tesorería que saben qué excepciones son rutinarias, cuáles requieren intervención humana y cuáles no deberían automatizarse bajo ninguna circunstancia.
Usted controla la IA.
GSmart AI opera dentro de los límites de política que usted establece en Knowledge Studio. La IA propone, cita la cláusula exacta y espera la aprobación humana antes de ejecutar cualquier acción.
La capa de gobernanza
Un fundamento único. Cada agente se ajusta a él.
Sube tus documentos de políticas o define las reglas directamente, y Knowledge Studio transformará la información estática y el conocimiento interno en la gobernanza y los protocolos que guían a la IA. Cuando un agente propone una acción, cita la cláusula exacta que la respalda, sin paráfrasis ni resúmenes. Nada se ejecuta sin aprobación y cada acción queda registrada para su auditoría.
Los agentes
Una creciente gama de agentes orquestados.
Los agentes GSmart abarcan previsión, riesgo, liquidez, conciliación, informes y más. Todos ellos operan dentro de sus parámetros operativos: proponen un movimiento, citan la cláusula exacta de la política que lo respalda y esperan su aprobación.
Analytics Studio
Haz cualquier pregunta. Crea cualquier informe.
Si le pides a tres personas de tu organización que definan la "posición de caja", a menudo obtendrás tres respuestas ligeramente distintas; cada una técnicamente defendible, pero calculada de forma diferente. Analytics Studio funciona sobre un almacén de datos de tesorería centralizado, por lo que cada informe, panel y fórmula utiliza la misma cifra, calculada de la misma manera, siempre. Crea tus propios informes sin necesidad de SQL ni de enviar tickets a TI y, con Ask GSmart, solo tienes que pedirlo en lenguaje natural. Cuando responde a una pregunta para la que nadie ha creado un informe, lo hace basándose en esos mismos datos centralizados, sin improvisar qué significa "caja" en ese momento.
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Descubra cómo es realmente la IA nativa para tesorería
Una base normativa única. Cada acción cuenta con su aprobación.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre GSmart y la IA nativa para tesorería
La IA nativa para tesorería es aquella creada desde dentro de las operaciones de tesorería, por personas que han trabajado directamente con cascadas de financiación, límites de concentración y activadores de convenios, en lugar de ser un modelo de IA de propósito general aplicado a datos de tesorería a posteriori. GSmart es la IA nativa para tesorería de Ripple Treasury: cada agente propone una acción, cita la cláusula de política exacta que la respalda y espera su aprobación antes de ejecutarla.
GSmart ha sido creado por profesionales de tesorería, no es un modelo de IA de propósito general adaptado a las finanzas. Cada agente opera dentro de los límites de política que usted establece en Knowledge Studio, propone una acción, cita la cláusula de política exacta que la respalda y espera la aprobación humana antes de ejecutarla.
GSmart está disponible en todas las regiones de la plataforma, por lo que el almacenamiento y el procesamiento de IA siguen las necesidades operativas de su negocio. Los datos del cliente están cifrados en tránsito y en reposo, permanecen en la región seleccionada y nunca se utilizan para entrenar modelos.
No. Sus datos permanecen aislados en su entorno y nunca se utilizan para entrenar modelos de IA compartidos.
GSmart evalúa y asigna el modelo más adecuado para cada tarea específica de forma continua, en lugar de dirigir todas las solicitudes a través de un único modelo. Esto reduce el riesgo de alucinaciones por punto único de fallo que conlleva depender de un solo modelo para todo tipo de decisiones financieras.
Sí. Cada acción del agente cita la cláusula de política exacta que la respalda y registra un historial completo y auditable, por lo que nada de lo que un agente propone o ejecuta es una caja negra.
Cada agente propone una acción y cita la cláusula de política que la respalda, para luego esperar la aprobación humana antes de ejecutarla. Usted establece los límites de autonomía en Knowledge Studio.
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