Financial Forecasting & Planning

የተለመደው የፋይናንስ ትንበያ የቀድሞ ሁኔታዎች ሳይቀየሩ ይቀጥላሉ ብለው በሚያስቡ የTime-series ሞዴሎች ላይ ይተማመናል፣ ይህም መዋቅራዊ ለውጦችን እና ምክንያታዊ চালিকাዎችን ያሳጣል። የእኛ የምክንያታዊ ትንበያ ዘዴ የፋይናንስ መለኪያዎችን በትክክል ምን እንደሚመራቸው ይለያል፣ ይህም ከሚቀያየሩ የቢዝነስ ሁኔታዎች ጋር የሚጣጣሙ ትንበያዎችን ያስችላል።

እኛ ውስብስብ የቢዝነስ ተግዳሮቶችን ለመፍታትCausal Machine Learningን እንጠቀማለን።

የገቢ፣ የወጪ፣ የትርፍ እና የጥሬ ገንዘብ ፍሰት ትክክለኛ መሪዎችን ለመለየት የምክንያታዊ ግኝት አልጎሪዝምን ከኢኮኖሜትሪክ ሞዴሊንግ ጋር እናጣምራለን። ቀድሞ ከነበሩ ዳታዎች ጋር ሁኔታዎችን ከማዛመድ ይልቅ፣ የቢዝነስ ስራዎችን ከፋይናንስ ውጤቶች ጋር የሚያገናኙትን ሂደቶች ሞዴል እናደርጋለን። ይህም በተለያዩ ሁኔታዎች ውስጥ የሚከሰቱ ለውጦችን ትንተና ያካትታል፡ ለምሳሌ የማስታወቂያ ወጪ መጨመር ከተወዳዳሪዎች ምላሽ አንፃር ገቢን እንዴት ይነካዋል? በደንበኛው የሕይወት ዘመን ዋጋ (LTV) ላይ ያለው የዘገየ ተፅእኖ ምንድነው? የዋጋ ለውጦች ከቢዝነስ አዋጭነት ጋር እንዴት ይገናኛሉ? የእኛ አቀራረብ ውስብስብ የቢዝነስ አካባቢዎችን ለመቆጣጠር [ከፍተኛ-ደረጃ የኢኮኖሜትሪክ ዘዴዎችን](/research#high-dimensional-metrics) ይጠቀማል።

የእኛን ፕላቲፎርም የሚጠቀሙ የፋይናንስ ኃላፊዎች (CFOs) ከተለመዱት ዘዴዎች ጋር ሲነፃፀር የትንበያ ስህተትን በከፍተኛ ሁኔታ መቀነስ እና ለዕቅድ የሚረዱ ተግባራዊ ግንዛቤዎችን ማግኘት ይችላሉ። ኩባንያዎች የስትራቴጂክ ውሳኔዎችን ፋይናንሳዊ ተፅእኖ ከመተግበራቸው በፊት በራስ መተማመን ሞዴል ማድረግ ይችላሉ። በገበያ መዛባት ወቅት የእኛ የምክንያታዊ ሞዴሎች በፍጥነት ይጣጣማሉ ምክንያቱም የተመሰረቱት በታሪካዊ ዝምድናዎች ሳይሆን በቢዝነስ ሂደቶች ላይ ነው።

ኢንተራክቲቭ ዳሽቦርዶች የፋይናንስ ቡድኖች ግምቶችን እንዲፈትሹ፣ የተለያዩ አማራጮችን እንዲመረምሩ እና የትንበያ አስተማማኝነት ደረጃን ለቦርዱ በሳይንሳዊ ጥንካሬ እንዲያቀርቡ ያስችላቸዋል።