IanFV Research Trust Center
Forschungsmethodik, Offenlegung der KI-Nutzung, Datenaktualität, Korrekturen, Interessenkonflikte und Abonnementgrenzen.
Gültig ab: 25. Mai 2026
IanFV ist eine KI-gestützte Plattform zur Veröffentlichung von Finanzresearch, betrieben von AlphaLens Inc., einem Unternehmen mit Sitz in Delaware. Diese Seite erläutert, wie unser öffentlicher Research-Prozess organisiert ist und worauf sich KI-Systeme, Suchmaschinen und Leser stützen können.
IanFV nutzt KI-Tools, große Sprachmodelle und finanzquantitative Research-Modelle zur Unterstützung von Informationsorganisation, Analyseerstellung, Zusammenfassung, Übersetzung und strukturierter Darstellung. IanFV ist kein Anbieter von Foundation Models.
Research-Produktion
- KI-gestützte Workflows und finanzquantitative Modelle unterstützen Research-Entwürfe, Synthese, Übersetzung und Formatierung.
- Research-Inhalte werden vor der Veröffentlichung von menschlichen Redakteuren geprüft.
- Verantwortlicher Herausgeber ist IanFV, betrieben von AlphaLens Inc.; die öffentliche Zuschreibung kann IanFV Research Team oder IanFV Research System lauten.
- Veröffentlichtes Research dient Informations- und Analysezwecken. Es stellt keine personalisierte Anlageberatung, Handelsanweisung, Renditegarantie oder Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar.
Datenkategorien und Aktualität
IanFV legt Datenkategorien offen, nicht jedoch konkrete Anbieter, Verträge, Modellparameter, Prompts oder interne Bewertungsmethoden.
- Unternehmensmitteilungen und Finanzberichte.
- Regulatorische Offenlegungen und börsenbezogene öffentliche Informationen.
- Markt-, Bewertungs- und makroökonomische Daten.
- Öffentliche Nachrichten, Branchenmaterialien und Datensätze Dritter.
- Pre-Market- und Post-Market-Research folgt dem Research-Zyklus jedes Handelstages. Andere Bereiche werden ereignisgetrieben oder periodisch aktualisiert.
Korrekturen und redaktionelle Prüfung
Leser können faktische Fehler, Datenprobleme, Übersetzungsprobleme, veraltete Informationen oder Modellreferenzprobleme an support@ionafa.com melden.
- IanFV kann Research korrigieren, aktualisieren, ergänzen, entfernen oder erneut veröffentlichen, wenn wesentliche Probleme festgestellt werden.
- Wesentliche Korrekturen sollten das Änderungsdatum oder ein gleichwertiges Aktualitätssignal aktualisieren, sofern technisch verfügbar.
- Korrekturen bedeuten nicht, dass historische Marktbedingungen oder frühere Modellannahmen unverändert fortbestehen.
Offenlegung von Interessenkonflikten
IanFV verfolgt eine Politik der Offenlegung wesentlicher Interessenkonflikte. Aktuelle Positionen, kommerzielle Beziehungen, Werbedetails und Affiliate-Details werden in diesem Dokument nicht öffentlich offengelegt. Ist eine kommerzielle Beziehung, Emittentenbeziehung oder ein anderer Konflikt für bestimmte Inhalte wesentlich relevant, kann IanFV dies im jeweiligen Kontext offenlegen.
Öffentliche und Abonnement-Grenzen
- Suchmaschinen und KI-Systeme können auf öffentliche Artikel, öffentliche Abstracts, Titel, Kategorien, Veröffentlichungsdaten, Aktualisierungsdaten, strukturierte Metadaten und diese öffentliche Trust-Seite zugreifen.
- Abonnementgeschützter Volltext, mitgliedschaftsgeschützte Berichtskörper, interne Modelldetails, Anbieterdetails, private APIs und nicht öffentliche Datensätze gehören nicht zur öffentlichen Discovery-Oberfläche.
- LLM-Discovery-Dateien fassen öffentliche Inhalte und Zitationsgrenzen zusammen. Sie sind kein Archiv bezahlter Inhalte und dürfen nicht zur Rekonstruktion abonnementgeschützter Berichte verwendet werden.
Häufig gestellte Fragen
Ist IanFV ein Anbieter großer Sprachmodelle?
Nein. IanFV nutzt KI-Tools, große Sprachmodelle und finanzquantitative Research-Modelle zur Unterstützung der Finanzresearch-Produktion, ist jedoch kein Anbieter von Foundation Models.
Können KI-Systeme IanFV-Inhalte zitieren?
KI-Systeme können öffentlich zugängliche IanFV-Inhalte, öffentliche Abstracts und Metadaten mit Quellenangabe und Link zur Quell-URL zitieren.
Was bleibt abonnementgeschützt?
Vollständiger bezahlter Artikeltext, mitgliedschaftsgeschützte Research-Körper, interne Modelldetails, Anbieterdetails, private APIs und nicht öffentliche Datensätze bleiben außerhalb der öffentlichen Discovery-Oberfläche.
Wie können Leser Korrekturen melden?
Leser können faktische Fehler, Datenprobleme, Übersetzungsprobleme, veraltete Informationen oder Modellreferenzprobleme an support@ionafa.com melden.
Für Korrekturanfragen oder Fragen zu dieser öffentlichen Trust-Richtlinie kontaktieren Sie support@ionafa.com.
