為公司規模未及訂購 Bloomberg 之財富管理師而設
整個業務可承受之分析深度。
閣下管理規模可觀之投資組合。客戶期望閣下提供私人銀行級之分析質素，惟公司規模未足以為整個業務訂購 Bloomberg，而現有專業消費級替代品又未達工作所需之水準。在許多獨立業務中，結果為混合式安排：半打訂閱共同近似一個正規工具所能提供之能力，成本更高，整合更差。Drusus 之設計正為取代該等安排。
閣下最常使用之功能
- 人工智能分析員對話，用於回答客戶檢討會議中浮現、不能拖至明天之問題。
- 對閣下所管理之投資組合進行蒙地卡羅情境模擬。
- 對客戶倉位進行恰當計算(而非近似)之風險價值分析。
- 策略建構工具，用於勾勒客戶檢討時可能建議之結構性變更。
本產品對閣下之獨特之處
風險分析之深度相對於價格之比例。具備建模相關性(而非假設)之恰當 VaR 計算，乃機構級工具收取高昂額外費用之分析。在 Drusus 中，此功能納入 Strategist 層級之每月 £79 中。
Drusus Daily 作為客戶溝通之基礎。許多財富管理師每週向客戶發出筆記。Drusus Daily 提供經核實、機構級質素之基礎，可據此於短時間內撰寫筆記，而數字必然準確無誤。
他們如何使用 Drusus
此受眾典型工作模式之輪廓。
會前準備
於每次客戶檢討之前，將投資組合導入 Drusus，並運行最新之 VaR 與蒙地卡羅預測。讓人工智能分析員總結期內最具影響力之變動。
會議中之答案引擎
當客戶提出閣下模型未預料之問題時，請於第二個螢幕向人工智能分析員提問。經核實之數據上下文使閣下可即時自信作答，而無須將問題擱置作後續跟進。
情境簡報
對於結構性對話(退休收入要求、物業變現、世代交接)，於策略建構工具中構建情境。並列呈現所建模之結果；讓客戶看見取捨。
每週客戶筆記
以 Drusus Daily 作為每週客戶溝通之結構性基礎。經核實之數字，為閣下省下一週中最易出錯之一小時。
季度回顧
對整個帳本運行同樣之風險分析。識別哪些客戶承擔與其授權不符之風險，並標示作檢討。
示例查詢
此受眾與 Drusus 人工智能分析員典型互動之形式。
就此投資組合進行為期五年之蒙地卡羅模擬，假設按實質金額每年提取 2.5%。在名義及實質金額兩種基礎下，資本保全之機率為何？
在 10,000 條從成份金融工具歷史回報分佈(1985 年至今，配合滾動相關性)中抽取之模擬路徑中，於上述提取下五年內保全名義資本之機率為 84.3%。按每年 2.5% 通脹調整後，保全實質資本之機率為 71.7%。主要風險在於股票回撤情境：第 25 百分位路徑涉及 22% 之最大回撤，至第四年回升。第 5 百分位路徑涉及 38% 之回撤，於期內未能回升。若實質資本保全為硬性約束，模擬結果顯示提取率已處於現時配置可承受範圍之上端。