Previsions et planification financieres

Les previsions financieres traditionnelles reposent sur des modeles de series temporelles qui supposent que les modeles historiques se poursuivent sans changement, manquant les changements structurels et les moteurs causaux. Notre methodologie de prevision causale identifie ce qui genere reellement les metriques financieres, permettant des previsions qui s'adaptent aux conditions commerciales changeantes.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour resoudre des defis commerciaux complexes.

Nous combinons des algorithmes de decouverte causale avec la modelisation econometrique pour identifier les veritables moteurs des revenus, des couts, des marges et des flux de tresorerie. Plutot que d'ajuster des modeles aux donnees historiques, nous modelisons les mecanismes qui connectent les metriques operationnelles aux resultats financiers. Cela inclut l'analyse de scenarios qui tient compte de la facon dont les interventions se propagent dans votre entreprise : comment une augmentation des depenses marketing affectera-t-elle les revenus compte tenu des reponses concurrentielles ? Quel est l'impact differe sur la valeur vie client ? Comment les changements de prix interagissent-ils avec l'economie unitaire ? Notre approche exploite les [methodes econometriques de haute dimension](/research#high-dimensional-metrics) pour gerer des environnements commerciaux complexes.

Les directeurs financiers utilisant notre plateforme peuvent reduire substantiellement l'erreur de prevision par rapport aux methodes traditionnelles et obtenir des informations de scenario exploitables pour la planification. Les entreprises peuvent modeliser avec confiance l'impact financier des decisions strategiques avant execution. Pendant les perturbations du marche, nos modeles causaux s'adaptent plus rapidement car ils sont ancres aux mecanismes commerciaux plutot qu'aux correlations historiques.

Des tableaux de bord interactifs permettent aux equipes financieres de tester les hypotheses sous contrainte, d'explorer des scenarios hypothetiques et de communiquer les intervalles de confiance des previsions au conseil avec rigueur statistique.