Finantsprognoosimine ja planeerimine

Traditsiooniline finantsprognoosimine põhineb aegridade mudelitel, mis eeldavad, et ajaloolised mustrid jätkuvad muutumatult, jättes tähelepanuta struktuursed nihked ja kausaalsed tegurid. Meie kausaalne prognoosimeetod tuvastab, mis tegelikult juhib finantsnäitajaid, võimaldades prognoose, mis kohanduvad muutuvate äritingimustega.

RakendameCausal Machine Learning-utkeerukate äriprobleemide lahendamiseks.

Yhendame kausaalse avastamise algoritmid ökonomeetrilise modelleerimisega, et tuvastada tulude, kulude, marginaalide ja rahavoo tegelikud juhid. Selle asemel, et sobitada mustreid ajaloolistesse andmetesse, modelleerime mehhanisme, mis ühendavad tegevusnäitajaid finantstulemustega. See hõlmab stsenaariumianalüüsi, mis arvestab, kuidas sekkumised lähevad läbi teie ettevõtte: kuidas mõjutab turunduskulutuste suurenemine tulu arvestades konkurentide vastuseid? Mis on viivituslik mõju kliendi eluaegväärtusele? Kuidas suhestuvad hinnakujunduse muudatused ühikumajandusega? Meie lähenemine kasutab [kõrgemõõtmelisi ökonomeetrilisi meetodeid](/research#high-dimensional-metrics) keerukate ärikeskkondade käsitlemiseks.

CFO-d, kes kasutavad meie platvormi, saavad oluliselt vähendada prognoosiviga võrrelduna traditsiooniliste meetoditega ja saada teostatavaid stsenaariumitaipamisi planeerimiseks. Ettevõtted saavad enesekindlalt modelleerida strateegiliste otsuste finantsmõju enne rakendamist. Turuhäirete ajal kohanduvad meie kausaalsed mudelid kiiremini, sest nad on ankurdatud ärimehhanismidele, mitte ajaloolistele korrelatsioonidele.

Interaktiivsed armatuurlauad võimaldavad finantsmeeskondadel testida eeldusi pinge all, uurida mis-juhtuks-kui stsenaariume ja edastada prognoosi usaldusvahemikke juhatusele statistilise rangusega.