Prévisions et planification financières

Les prévisions financières traditionnelles reposent sur des modèles de séries temporelles qui supposent que les modèles historiques se poursuivent sans changement, manquant les changements structurels et les moteurs causaux. Notre méthodologie de prévision causale identifie ce qui génère réellement les métriques financières, permettant des prévisions qui s adaptent aux conditions commerciales changeantes.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour résoudre des défis commerciaux complexes.

Nous combinons des algorithmes de découverte causale avec la modélisation économétrique pour identifier les véritables moteurs des revenus, des coûts, des marges et des flux de trésorerie. Plutôt que d ajuster des modèles aux données historiques, nous modélisons les mécanismes qui connectent les métriques opérationnelles aux résultats financiers. Cela inclut l analyse de scénarios qui tient compte de la façon dont les interventions se propagent dans votre entreprise : comment une augmentation des dépenses marketing affectera-t-elle les revenus compte tenu des réponses concurrentielles ? Quel est l impact différé sur la valeur vie client ? Comment les changements de prix interagissent-ils avec l économie unitaire ? Notre approche exploite les [méthodes économétriques de haute dimension](/research#high-dimensional-metrics) pour gérer des environnements commerciaux complexes.

Les directeurs financiers utilisant notre plateforme peuvent réduire substantiellement l erreur de prévision par rapport aux méthodes traditionnelles et obtenir des informations de scénario exploitables pour la planification. Les entreprises peuvent modéliser avec confiance l impact financier des décisions stratégiques avant exécution. Pendant les perturbations du marché, nos modèles causaux s adaptent plus rapidement car ils sont ancrés aux mécanismes commerciaux plutôt qu aux corrélations historiques.

Des tableaux de bord interactifs permettent aux équipes financières de tester les hypothèses sous contrainte, d explorer des scénarios hypothétiques et de communiquer les plages de confiance des prévisions au conseil d administration avec une rigueur statistique.