Finanzprognose und Planung
Traditionelle Finanzprognosen beruhen auf Zeitreihenmodellen, die davon ausgehen, dass historische Muster unverändert fortbestehen, und dabei Strukturbrüche und kausale Treiber übersehen. Unsere kausale Prognosemethodik identifiziert, was Finanzkennzahlen tatsächlich antreibt, und ermöglicht Prognosen, die sich an veränderte Geschäftsbedingungen anpassen.
Wir nutzenKausales Machine Learningum komplexe Geschäftsherausforderungen zu lösen.
Wir kombinieren kausale Entdeckungsalgorithmen mit ökonometrischer Modellierung, um die wahren Treiber von Umsatz, Kosten, Margen und Cashflow zu identifizieren. Anstatt Muster an historische Daten anzupassen, modellieren wir die Mechanismen, die operative Kennzahlen mit finanziellen Ergebnissen verbinden. Dies umfasst Szenarioanalysen, die berücksichtigen, wie Interventionen durch Ihr Unternehmen kaskadieren: Wie wird eine Erhöhung der Marketingausgaben den Umsatz angesichts von Wettbewerbsreaktionen beeinflussen? Welche verzögerten Auswirkungen hat dies auf den Customer Lifetime Value? Wie interagieren Preisänderungen mit der Stückökonomie? Unser Ansatz nutzt [hochdimensionale ökonometrische Methoden](/research#high-dimensional-metrics), um komplexe Geschäftsumgebungen zu handhaben.
CFOs, die unsere Plattform nutzen, können den Prognosefehler im Vergleich zu traditionellen Methoden erheblich reduzieren und erhalten umsetzbare Szenario-Einblicke für die Planung. Unternehmen können die finanziellen Auswirkungen strategischer Entscheidungen vor der Umsetzung zuverlässig modellieren. Bei Marktstörungen passen sich unsere kausalen Modelle schneller an, da sie auf Geschäftsmechanismen verankert sind und nicht auf historischen Korrelationen.
Interaktive Dashboards ermöglichen Finanzteams, Annahmen zu testen, Was-wäre-wenn-Szenarien zu erkunden und dem Vorstand Prognose-Konfidenzbereiche mit statistischer Präzision zu kommunizieren.
UnsereMethodik
Datensynthese
Wir integrieren Ihre vorhandenen Datenquellen, um eine umfassende analytische Grundlage zu schaffen.
Kausalanalyse
Mit Double Machine Learning identifizieren wir echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
Strategische Simulation
Wir modellieren verschiedene Szenarien, um die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen vorherzusagen.
Operative Skalierung
Wir implementieren produktionsreife Modelle, die sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren.
Bereit zum Durchstarten?
Unser Team verbindet Spitzenforschung mit praktischer Umsetzung.
Kontaktieren Sie unsKausale KI Schulung
Meistern Sie das DoubleML-Framework mit unseren Expertenkursen.
DoubleML Open Source
Entdecken Sie unsere Python- und R-Pakete auf GitHub.
“Wahre Kompetenz zeigt sich im Übergang von der Vorhersage zur Erkenntnis - vom Wissen, was geschieht, zum Verstehen, warum es so sein muss.”
Das Vertrauen führender Unternehmen
