Финансово прогнозиране и планиране
Традиционното финансово прогнозиране разчита на модели с времеви редове, които предполагат, че историческите модели продължават непроменени, пропускайки структурни промени и каузални двигатели. Нашата методология за каузално прогнозиране идентифицира какво всъщност движи финансовите показатели, позволявайки прогнози, които се адаптират към променящите се бизнес условия.
ПрилагамеCausal Machine Learningза решаване на сложни бизнес предизвикателства.
Комбинираме алгоритми за каузално откриване с иконометрично моделиране, за да идентифицираме истинските двигатели на приходите, разходите, маржовете и паричния поток. Вместо да напасваме модели към исторически данни, моделираме механизмите, които свързват оперативните показатели с финансовите резултати. Това включва анализ на сценарии, който отчита как интервенциите се каскадират през вашия бизнес: как увеличението на маркетинговите разходи ще повлияе на приходите предвид конкурентните реакции? Какво е забавеното въздействие върху стойността на клиента за целия му живот? Как промените в ценообразуването взаимодействат с икономиката на единица? Нашият подход използва [многомерни иконометрични методи](/research#high-dimensional-metrics) за справяне със сложни бизнес среди.
Финансовите директори, използващи нашата платформа, могат значително да намалят грешката в прогнозите в сравнение с традиционните методи и да получат приложими прозрения от сценарии за планиране. Компаниите могат уверено да моделират финансовото въздействие на стратегически решения преди изпълнението им. По време на пазарни сътресения нашите каузални модели се адаптират по-бързо, защото са закотвени към бизнес механизми, а не към исторически корелации.
Интерактивните табла позволяват на финансовите екипи да тестват предположения при стрес, да изследват сценарии "какво ако" и да комуникират диапазони на увереност на прогнозите на борда със статистическа строгост.
Нашатаметодология
Синтез на данни
Интегрираме вашите съществуващи източници на данни, за да изградим изчерпателна аналитична основа.
Каузален анализ
Използване на Double Machine Learning за идентифициране на истински причинно-следствени връзки.
Стратегическа симулация
Моделиране на различни сценарии за прогнозиране на въздействието на вашите решения.
Оперативен мащаб
Разгръщане на готови за производство модели, които се интегрират със съществуващите ви системи.
Готови ли сте да започнете?
Нашият екип съчетава авангардни изследвания с практическа реализация.
Свържете се с насОбучение по Causal AI
Овладейте рамката DoubleML с нашите експертно водени курсове.
DoubleML Open Source
Разгледайте нашите пакети за Python и R в GitHub.
“Майсторството е преходът от предсказване на това, което се случва, към разбиране защо трябва да се случи.”
Доверие от водещи компании
