التنبؤ والتخطيط المالي
يعتمد التنبؤ المالي التقليدي على نماذج السلاسل الزمنية التي تفترض استمرار الأنماط التاريخية دون تغيير، مما يفوت التحولات الهيكلية والمحركات السببية. تحدد منهجية التنبؤ السببي لدينا ما يدفع المقاييس المالية فعلاً، مما يتيح تنبؤات تتكيف مع ظروف العمل المتغيرة.
نطبقالتعلم الآلي السببيلحل تحديات الأعمال المعقدة.
نجمع بين خوارزميات الاكتشاف السببي والنمذجة الاقتصادية لتحديد المحركات الحقيقية للإيرادات والتكاليف والهوامش والتدفق النقدي. بدلاً من ملاءمة الأنماط للبيانات التاريخية، نمذج الآليات التي تربط مقاييس التشغيل بالنتائج المالية. يتضمن ذلك تحليل السيناريوهات الذي يأخذ في الاعتبار كيفية تتابع التدخلات عبر عملك: كيف ستؤثر زيادة الإنفاق التسويقي على الإيرادات بالنظر إلى الاستجابات التنافسية؟ ما هو التأثير المتأخر على قيمة عمر العميل؟ كيف تتفاعل تغييرات التسعير مع اقتصاديات الوحدة؟ يستفيد نهجنا من [الأساليب الاقتصادية عالية الأبعاد](/research#high-dimensional-metrics) للتعامل مع بيئات الأعمال المعقدة.
يمكن للمديرين الماليين الذين يستخدمون منصتنا تقليل خطأ التنبؤ بشكل كبير مقارنة بالأساليب التقليدية واكتساب رؤى سيناريو قابلة للتنفيذ للتخطيط. يمكن للشركات نمذجة التأثير المالي للقرارات الاستراتيجية بثقة قبل التنفيذ. خلال اضطرابات السوق، تتكيف نماذجنا السببية بشكل أسرع لأنها مرتكزة على آليات العمل بدلاً من الارتباطات التاريخية.
تتيح لوحات المعلومات التفاعلية لفرق المالية اختبار الافتراضات تحت الضغط واستكشاف سيناريوهات ماذا لو والتواصل مع مجلس الإدارة حول نطاقات ثقة التنبؤ بدقة إحصائية.
منهجيتنا
تجميع البيانات
ندمج مصادر بياناتك الحالية لبناء أساس تحليلي شامل.
التحليل السببي
استخدام Double Machine Learning لتحديد علاقات السبب والنتيجة الحقيقية.
المحاكاة الاستراتيجية
نمذجة سيناريوهات مختلفة للتنبؤ بتأثير قراراتك.
النطاق التشغيلي
نشر نماذج جاهزة للإنتاج تتكامل مع أنظمتك الحالية.
“الإتقان هو الانتقال من التنبؤ بما يحدث إلى فهم سبب حدوثه.”
موثوق به من قبل رواد الصناعة
