我们计算复杂投资决策的全局最优值
混合人工智能计算 人类决定。
MAInthink是一家深度算法决策智能技术公司。
我们不是孤立地评估项目，而是分析所有选项的完整组合空间、
全球最优并不是一种观点。
决策遵循数学规律。
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。Proof Case Klybeck-Areal Basel: 30 Mio. CHF mehr Wert
StratePlan optimierte das Projektportfolio des Klybeck-Areals (Central Real Estate AG / Swisslife) in Basel – bei identischem Budget und denselben Projekten.
Die erwartete Rendite stieg hierbei von 7,0 % auf 11,4 %. Das entspricht rund 30 Mio. CHF zusätzlichem Wertbeitrag.
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科学深度与商业实践的结合
我们的算法开发紧密结合了卓越的科研成果与实际应用场景。我们的系统旨在呈现复杂的现实——而非将其简化。
为此，我们在数学、计算机科学、系统理论和应用人工智能的交叉领域开展跨学科研究。
我们的服务对象
我们的解决方案面向面临重大决策的组织 :
- 拥有复杂项目和投资组合的企业
- 公共机构和行政部门
- 基础设施和工业运营商
- 医疗保健和研究机构
在传统方法失效的任何领域，mAInthink 都能开辟新的决策空间。
输入投资组合财务计划。最大投资回报率。 StratePlan - Online Decision &；项目组合管理 (PPM) 优化服务
{{ n通过对指数增长的决策空间进行完整的数学分析，投资回报率最高可提高 60%
StratePlan在线决策与组合优化服务将现代在线工具的原理应用于最苛刻的C级管理任务之一：客观计算最佳战略、财务和投资组合相关决策。
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{{ n 项目、投资和预算组合的完整数学决策空间、投资和预算组合。这样就有可能利用 Excel、启发式先验论或孤立的 业务案例中系统隐藏的价值潜力。
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为什么人们无法做出最优决策
– 即使他们想理性行事
企业很少因为缺乏数据、智力不足或经验欠缺而失败。 它们的失败源于决策。 更确切地说：源于在复杂的决策空间中做出的决策，在这些空间里，人类思维 会系统性地触及其极限。
二十多年来，现代经济学和行为经济学已经明确证明： 人类的决策并非数学意义上的理性决策。 相反，他们会借助认知捷径——即所谓的启发式方法—— 这些方法在复杂性、时间压力和不确定性下，不可避免地会导致系统性偏差。
这一发现并非理论上的边缘话题，而是经济学中最受研究的发现之一—— 并因此荣获多项诺贝尔奖：
-
丹尼尔·卡尼曼 （2002年诺贝尔奖）
因将心理学发现融入经济学，并证明了系统性决策错误。 -
理查德·泰勒（2017年诺贝尔奖）
因奠定了行为经济学的基础，并证明了可预测且可复现的错误决策。 -
罗伯特·J·席勒（2013年诺贝尔奖得主）
因对非理性市场决策、市场过度反应及结构性估值偏差的分析。
核心洞见
决策失误并非CEO、CFO或董事会的个人失职。 而是人类思维的一种结构性特征。
面向咨询公司、系统集成商（ERP）及财务合作伙伴
为您的商业模式做出最优决策
无论是咨询、ERP集成、并购还是公共项目——凡是项目、 预算与目标冲突交织之处，如今往往由Excel和经验来决定。 mAInthink 通过算法计算出的最佳组合方案，打破了这一局限。
作为合作伙伴，您可以将这种决策智能直接整合到您的服务中 :
- 您保留客户
- 您定义价格与服务
- 您以自己的品牌交付成果
- mAInthink 在后台进行计算
由此诞生了一种全新的服务承诺 :
不是建议。
而是最优决策。
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