Who owns the data I connect to the platform?

You retain ownership of any data you connect or upload. Azinixia processes it to generate recommendations but does not claim rights over it, and it is not shared with third parties for purposes beyond your account's operation.

What security protocols protect my account and data?

Data is encrypted in transit using TLS 1.3 and at rest using AES-256. Access to your account is governed by role-based permissions, and all sessions are logged for audit purposes so unusual activity can be identified.

Can Azinixia integrate with existing brokerage or portfolio tools?

Integration options depend on the data formats and APIs supported by your existing tools. During onboarding, we assess compatibility and confirm which connections can be established securely before any data transfer begins.

How is pricing structured?

Pricing is based on the scope of data streams processed and the level of analytical depth required. Rather than publishing a single flat rate, we confirm a structure that matches your usage after an initial technical scoping conversation.

Interface de la plateforme d'analyse de données Azinixia affichée sur un poste de travail

Intelligence des données pour les investisseurs individuels

Aide à la décision basée sur des flux de données cryptés et vérifiables

Azinixia traite les données de marché et de portefeuille via des modèles prédictifs conçus pour améliorer votre rapport signal/bruit, sans vous retirer de la décision. Chaque recommandation reste traçable jusqu'à ses données sources.

Demander un accès sécurisé Voir les spécifications techniques

Présentation du système

AES-256

Chiffrement des données au repos

TLS1.3

Protocole de transit

24h/24 et 7j/7

Surveillance des flux

Infrastructure alignée sur la réglementation

La plupart des décisions de portefeuille sont prises avec plus de données que quiconque ne peut raisonnablement en vérifier

Les investisseurs particuliers et les entrepreneurs en démarrage sont de plus en plus exposés à des flux de données dont la provenance est incertaine : sentiment d'actualité agrégé, signaux sociaux non vérifiés et analyses tierces sans piste d'audit claire. Le volume lui-même devient un facteur de risque.

Azinixia a été conçu pour séparer les données vérifiées attribuées à la source du bruit avant qu'elles n'atteignent votre tableau de bord, de sorte que l'analyse sur laquelle vous agissez repose sur des entrées que vous pouvez retracer et vérifier.

Étiqueté à la source

Chaque point de données comporte un enregistrement de provenance

Chiffré de bout en bout

De l'ingestion à votre tableau de bord

Vous décidez

Les résultats sont des recommandations, pas des instructions

L'équipe Azinixia examine l'infrastructure de données chiffrées et les résultats d'analyse

Capacité de base

Un moteur d'IA conçu autour de l'atténuation des risques, pas seulement de la prédiction

Chaque module fonctionne indépendamment et enregistre ses propres résultats, de sorte que toute recommandation peut être retracée au modèle et à l'ensemble de données spécifiques qui l'ont produite.

01 — Analyse prédictive

Module d'analyse prédictive

Des modèles de séries chronologiques et multi-actifs formés sur des données historiques et en direct pour identifier les plages de résultats probables, présentés avec leurs bandes de confiance sous-jacentes plutôt que des prévisions ponctuelles.

02 — Traitement du flux

Traitement du flux en temps réel

Les données entrantes sur le marché et le portefeuille sont analysées et normalisées en permanence, ce qui permet au système de signaler les changements importants au fur et à mesure qu'ils se produisent plutôt qu'à intervalles de reporting fixes.

03 — Optimisation

Algorithmes d'optimisation des risques

Les contraintes au niveau du portefeuille (limites d'exposition, exigences de liquidité, tolérance à la volatilité) sont appliquées avant qu'une recommandation ne soit formulée, maintenant les résultats dans les paramètres que vous avez définis.

04 — Couche de sécurité

Heuristique cryptée

La logique du modèle et les paramètres spécifiques à l'utilisateur sont chiffrés au repos et en transit à l'aide d'AES-256 et TLS 1.3, de sorte que la logique de décision reste protégée même pendant le traitement.

Méthodologie

Comment les données brutes deviennent une décision que vous pouvez réviser

Le chemin de l'ingestion à la sortie est fixe et enregistré à chaque étape, ce qui permet d'auditer le raisonnement du système plutôt que de le traiter comme une boîte noire.

Étape 1

Ingestion

Les sources de données vérifiées sont connectées via des canaux cryptés ; chaque flux est étiqueté avec son origine et son horodatage avant d'entrer dans le pipeline.

Étape 2

Couche d'analyse

Les données normalisées transitent par les modèles prédictifs, qui croisent plusieurs sources pour réduire la dépendance à un seul flux.

Étape 3

Moteur d'optimisation

Les résultats sont filtrés en fonction de vos paramètres de risque déclarés, rejetant les recommandations qui ne correspondent pas à votre tolérance définie.

Étape 4

Livraison de sortie

Les recommandations sont fournies avec leurs données à l’appui et leur plage de confiance, vous laissant la décision finale.

Transparence

Performances et conformité du système, énoncées clairement

Nous publions directement les paramètres opérationnels et de sécurité de la plateforme, plutôt que de nous fier à des témoignages, afin que vous puissiez évaluer son adéquation à vos propres exigences.

Paramètre	Détail	Référence
Disponibilité du système	Infrastructure redondante avec surveillance continue de l'état de santé	Objectif de haute disponibilité
Latence du flux	Données traitées et apparues au fur et à mesure de leur arrivée	Objectif de conception inférieur à la seconde
Chiffrement des données au repos	Les données stockées, y compris les paramètres du modèle, sont cryptées	AES-256
Chiffrement des données en transit	Toutes les communications client-serveur sont cryptées	TLS1.3
Contrôle d'accès	Accès basé sur les rôles avec journalisation d'audit au niveau de la session	Appliqué par défaut

Pratiques de traitement des données conçues autour des principes du RGPD britannique
Architecture d'infrastructure construite en tenant compte des obligations des clients réglementées par la FCA
Pas de revente de données à des tiers ; les entrées sont utilisées uniquement pour votre analyse
Exportation complète des données disponible sur demande, dans un format portable

Questions courantes

Avant de demander l'accès

Ce sont les questions les plus fréquemment soulevées par les utilisateurs potentiels lors de l’examen technique.

À qui appartiennent les données que je connecte à la plateforme ?

Vous conservez la propriété de toutes les données que vous connectez ou téléchargez. Azinixia les traite pour générer des recommandations mais ne revendique aucun droit sur celles-ci, et elles ne sont pas partagées avec des tiers à des fins autres que le fonctionnement de votre compte.

Quels protocoles de sécurité protègent mon compte et mes données ?

Les données sont chiffrées en transit à l'aide de TLS 1.3 et au repos à l'aide d'AES-256. L'accès à votre compte est régi par des autorisations basées sur les rôles, et toutes les sessions sont enregistrées à des fins d'audit afin que les activités inhabituelles puissent être identifiées.

Azinixia peut-il s'intégrer aux outils de courtage ou de portefeuille existants ?

Les options d'intégration dépendent des formats de données et des API pris en charge par vos outils existants. Lors de l'intégration, nous évaluons la compatibilité et confirmons quelles connexions peuvent être établies en toute sécurité avant le début de tout transfert de données.

Comment est structurée la tarification ?

La tarification est basée sur l’étendue des flux de données traités et le niveau de profondeur analytique requis. Plutôt que de publier un tarif forfaitaire unique, nous confirmons une structure qui correspond à votre utilisation après une première conversation de cadrage technique.