Financial Forecasting & Planning

সনাতন আর্থিক পূর্বাভাস টাইম-সিরিজ মডেলের ওপর নির্ভর করে যা ধরে নেয় যে ঐতিহাসিক প্যাটার্নগুলো অপরিবর্তিত থাকবে, যার ফলে কাঠামোগত পরিবর্তন এবং কার্যকারণ চালিকাশক্তিগুলো বাদ পড়ে যায়। আমাদের কার্যকারণ পূর্বাভাস পদ্ধতি প্রকৃতপক্ষে কী আর্থিক মেট্রিক চালনা করে তা চিহ্নিত করে, যা পরিবর্তনশীল ব্যবসায়িক পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এমন পূর্বাভাস প্রদান করে।

আমরা জটিল ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জ সমাধানের জন্যCausal Machine Learningপ্রয়োগ করি।

রাজস্ব, খরচ, মার্জিন এবং নগদ প্রবাহের প্রকৃত চালিকাশক্তি চিহ্নিত করতে আমরা কার্যকারণ আবিষ্কার অ্যালগরিদমের সাথে ইকোনোমেট্রিক মডেলিংকে একত্রিত করি। ঐতিহাসিক ডেটার সাথে প্যাটার্ন মেলানোর পরিবর্তে আমরা সেই মেকানিজমগুলো মডেল করি যা অপারেটিং মেট্রিকগুলোকে আর্থিক ফলাফলের সাথে যুক্ত করে। এতে সিনারিও অ্যানালাইসিস অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা আপনার ব্যবসার মাধ্যমে হস্তক্ষেপগুলো কীভাবে প্রভাব ফেলে তা বিবেচনা করে: প্রতিযোগিতামূলক প্রতিক্রিয়ার প্রেক্ষিতে মার্কেটিং ব্যয় বৃদ্ধি রাজস্বকে কীভাবে প্রভাবিত করবে? গ্রাহকের জীবনকালীন মূল্যের (customer lifetime value) ওপর বিলম্বিত প্রভাব কী হবে? মূল্যের পরিবর্তন ইউনিট ইকোনমিকসের সাথে কীভাবে মিথস্ক্রিয়া করে? আমাদের পদ্ধতি জটিল ব্যবসায়িক পরিবেশ পরিচালনার জন্য [উচ্চ-মাত্রিক ইকোনোমেট্রিক পদ্ধতি](/research#high-dimensional-metrics) ব্যবহার করে।

আমাদের প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে CFO-রা সনাতন পদ্ধতির তুলনায় পূর্বাভাসের ত্রুটি উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারেন এবং পরিকল্পনার জন্য কার্যকর সিনারিও অন্তর্দৃষ্টি লাভ করতে পারেন। কোম্পানিগুলো কার্যকর করার আগে কৌশলী সিদ্ধান্তের আর্থিক প্রভাব আত্মবিশ্বাসের সাথে মডেল করতে পারে। বাজার বিপর্যয়ের সময় আমাদের কার্যকারণ মডেলগুলো দ্রুত খাপ খাইয়ে নেয় কারণ সেগুলো ঐতিহাসিক সহসম্বন্ধের পরিবর্তে ব্যবসায়িক মেকানিজমের ওপর ভিত্তি করে তৈরি।

ইন্টারেক্টিভ ড্যাশবোর্ডগুলো ফাইন্যান্স টিমকে বিভিন্ন অনুমান পরীক্ষা করতে, 'যদি-তবে' সিনারিও অন্বেষণ করতে এবং পরিসংখ্যিক কঠোরতার সাথে বোর্ডের কাছে পূর্বাভাসের নির্ভরযোগ্যতার সীমা জানাতে সাহায্য করে।