Talon Investly 的构建是为了让中等收入家庭能够使用机构部门使用的同一类别的分析工具，应用于长期储蓄和投资规划而不是短期交易。
该平台产生的每条建议都可以追溯到其基础数据输入和风险参数。报告以简单的语言编写，每个结论旁边都附有支持数据。
下面的每个组件都是连续运行的，而不是按照固定的报告周期运行，因此评估反映的是当前数据而不是历史快照。
模型处理历史定价、波动性和宏观经济指标，以生成前瞻性评估，并在新数据到达时重新计算，而不是按固定时间表重新计算。
投资组合风险敞口是根据账户持有人设定的既定风险阈值进行衡量的，当集中度或波动性超出这些参数时，就会发出标记。
预测考虑了几十年的时间范围、通货膨胀假设以及家庭储蓄和养老金计划的典型缴款模式。
无论市场表现如何，交易佣金都会随着时间的推移而增加，并减少净回报。 Talon Investly 完全删除该变量。
| 成本项目 | 传统平台 | Talon Investly |
|---|---|---|
| 交易佣金 | 基于百分比，按每笔交易收费 | 0 英镑 |
| 账户管理费 | 通常每年按余额收取费用 | 0 英镑 |
| 基金平台费用 | 通常叠加在基金费用之上 | 0 英镑 |
| 退出或转让费 | 通常适用于提款 | 0 英镑 |
此比较仅供说明之用，并不构成财务建议。资本面临风险。投资价值可升可跌，过去的表现并不能指导未来的结果。
下面的每个阶段都会被记录并可审计，因此建议可以追溯到产生它的数据。
从公共源中持续收集市场定价、交易量和宏观经济数据。
统计和机器学习模型评估所收集数据的趋势、相关性和波动性。
每个潜在的建议都会收到一个量化的风险评分，该评分与账户持有人声明的风险承受能力一致。
建议和投资组合调整均以书面报告形式呈现，并附有可见的支持数据。
以下示例说明了平台输出的典型应用方式。它们不是个人建议。
家庭设定每月固定缴款和目标日期。该模型在多元化基础上进行分配，并随着目标日期的临近调整风险敞口。
根据单一风险状况对多个历史养老金池进行审查，并在做出任何转移决定之前识别和报告重叠风险。
部分捐款以波动性较低的资产持有，其余部分则遵循长期模型，平衡近期流动性与增长目标。
以下几点涵盖了潜在账户持有人在开户前最常提出的问题。
每笔交易、账户管理或平台访问均不收取任何费用。该模型是可持续的，因为它消除了通常与每笔交易费用相关的手动咨询层，代之以自动数据处理。
公开市场价格、英国宏观经济指标、历史波动数据集和已发布的公司基本面。每项建议背后的具体数据点都显示在账户报告中。
不会。模型输出是根据历史和当前数据得出的基于概率的评估。它们并不能消除市场风险，任何投资的价值都可能上升或下降。
账户和投资组合数据在传输和静态时均经过加密，访问需要多重身份验证。数据处理基础设施根据记录的安全程序进行维护。
中等收入家庭规划长期成果，如退休储蓄、教育基金或养老金整合，而不是短期或高频交易。
帐户设置需要几分钟时间。从第一次捐款开始，通过 Talon Investly 进行的任何交易均不收取佣金。