Planowanie finansowe przez lata opierało się na arkuszach kalkulacyjnych i intuicji doradców. Lekicio powstał, żeby to zmienić w konkretny i mierzalny sposób.
Założyciele firmy pracowali wcześniej w sektorze bankowym i doradztwie inwestycyjnym. Obserwowali, jak klienci indywidualni i małe przedsiębiorstwa tracą czas na ręczne zestawianie danych, które modele AI mogą przetworzyć w ciągu sekund. Pytanie nie brzmiało „czy technologia może to zrobić", lecz „jak zrobić to dobrze".
Lekicio buduje systemy, które łączą analizę danych historycznych z modelowaniem scenariuszy przyszłości. Każdy klient otrzymuje środowisko dopasowane do jego struktury finansowej - nie gotowy szablon, lecz narzędzie skalibrowane pod konkretne potrzeby.
Czteroosobowy zespół specjalistów z doświadczeniem w finansach, uczeniu maszynowym i architekturze danych.
Przez dziewięć lat pracowała w audycie finansowym dla firm z sektora produkcyjnego. W Lekicio odpowiada za metodologię oceny ryzyka i kalibrację modeli predykcyjnych pod konkretne branże.
Specjalizuje się w projektowaniu pipeline'ów danych dla systemów decyzyjnych. Wcześniej budowała modele scoringowe dla instytucji pożyczkowych w trzech krajach europejskich.
Zarządza infrastrukturą przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Jego praca zapewnia, że raporty generowane przez system odzwierciedlają aktualny stan finansów klienta, nie dane sprzed tygodnia.
Odpowiada za dostosowanie systemu do wymagań prawnych i podatkowych w różnych krajach. Obsługuje klientów z rynków europejskich, azjatyckich i bliskowschodnich w zakresie zgodności lokalnej.
Każde wdrożenie zaczyna się od audytu danych, nie od prezentacji produktu. Dopiero gdy rozumiemy strukturę finansową klienta, dobieramy odpowiednie moduły i parametry modelu.
Analizujemy źródła danych finansowych klienta: systemy księgowe, raporty bankowe, dane operacyjne. Określamy luki i niespójności przed zaprojektowaniem czegokolwiek.
Na podstawie audytu ustawiamy progi, horyzonty czasowe i wskaźniki istotne dla danej branży. Żaden parametr nie jest domyślny - każdy ma uzasadnienie.
Uruchamiamy model na danych historycznych i weryfikujemy trafność prognoz. Klient widzi, jak system zachowałby się w przeszłości, zanim podejmie decyzję o wdrożeniu.
System przechodzi do produkcji z planem monitoringu. Śledzimy odchylenia prognoz od rzeczywistości i aktualizujemy model w ustalonych cyklach.
Sesja robocza z klientem - analiza danych wejściowych
Prezentacja wyników modelu - etap walidacji
