Pourquoi le Causal AI?
Allez au-delà de la corrélation. Comprenez la cause et l'effet. Prenez des décisions basées sur des preuves, pas sur des hypothèses.
Les limites de l'IA traditionnelle
La corrélation n'est pas la causalité. Le ML traditionnel ne peut pas vous dire si les publicités ont causé les achats, ou si les clients à forte intention voient simplement plus de publicités.
Prévoit les résultats basés sur les modèles historiques
Produit du contenu à partir de modèles appris
Identifie les véritables relations de cause à effet
Expertise européenne de premier plan
Economic AI™ rassemble les principaux experts européens en inférence causale, économétrie et machine learning. Notre équipe a publié des recherches fondamentales dans les meilleures revues, notamment l'American Economic Review, The Econometrics Journal et le Journal of the Royal Statistical Society.
Causal AI dans tous les Secteurs
Des informations exploitables que les approches basées sur la corrélation manquent.
Finance et Banque
- Mesurer le véritable impact du marketing sur la croissance des dépôts
- Identifier les facteurs de conversion des demandes de crédit
- Comprendre la rétention client de manière causale
Assurance
- Déterminer ce qui génère la conversion des polices
- Séparer corrélation et causalité dans les renouvellements
- Optimiser la tarification avec une compréhension causale
Industrie manufacturière
- Identifier les causes profondes des problèmes de qualité
- Optimiser les politiques de reprise avec des preuves causales
- Mesurer le véritable ROI des améliorations de processus
L'avantage Causal
L'inférence causale de niveau entreprise produit un impact commercial mesurable.
Meilleur rapport signal/bruit
Séparez les vrais effets des corrélations fallacieuses
Inférence valide après sélection de modèleAttribution claire des revenus
Sachez quelles actions produisent réellement des résultats
Mesure des effets de traitement hétérogènesDécisions plus rapides
Identifiez les activités inefficaces avant de gaspiller du budget
Analyse de sensibilité pour le ML CausalAlignement inter-équipes
Base de preuves partagée pour toutes les décisions
Économétrie de haute dimensionPrêt à passer de la corrélation à la causalité ?
Notre équipe combine recherche de pointe et mise en œuvre pratique.
“La maîtrise est la transition de la prédiction de ce qui se passe à la compréhension de pourquoi cela doit se produire.”
La confiance des leaders de l'industrie
