वित्तीय पूर्वानुमान और योजना

पारंपरिक वित्तीय पूर्वानुमान टाइम-सीरीज मॉडल पर निर्भर करता है जो मानते हैं कि ऐतिहासिक पैटर्न अपरिवर्तित जारी रहते हैं, संरचनात्मक बदलावों और कारण-कारक कारकों को भूल जाते हैं। हमारी कारण-कारक पूर्वानुमान पद्धति पहचानती है कि वास्तव में वित्तीय मैट्रिक्स को क्या चलाता है, जिससे ऐसे पूर्वानुमान सक्षम होते हैं जो बदलती व्यावसायिक स्थितियों के अनुकूल होते हैं।

हम लागू करते हैंCausal Machine Learningजटिल व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने के लिए।

हम राजस्व, लागत, मार्जिन और नकदी प्रवाह के सच्चे कारकों की पहचान करने के लिए Causal Discovery एल्गोरिदम को अर्थमितीय मॉडलिंग के साथ जोड़ते हैं। ऐतिहासिक डेटा में पैटर्न फिट करने के बजाय, हम उन तंत्रों को मॉडल करते हैं जो परिचालन मैट्रिक्स को वित्तीय परिणामों से जोड़ते हैं। इसमें परिदृश्य विश्लेषण शामिल है जो इस बात का ध्यान रखता है कि हस्तक्षेप आपके व्यवसाय में कैसे कैस्केड करते हैं: कैसे वृद्धि मार्केटिंग खर्च राजस्व को प्रभावित करेगी, प्रतिस्पर्धी प्रतिक्रियाओं को ध्यान में रखते हुए? ग्राहक जीवनकाल मूल्य पर विलंबित प्रभाव क्या है? मूल्य निर्धारण में परिवर्तन यूनिट इकोनॉमिक्स के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं? हमारा दृष्टिकोण जटिल व्यावसायिक वातावरण को संभालने के लिए [उच्च-आयामी अर्थमितीय विधियों](/research#high-dimensional-metrics) का लाभ उठाता है।

हमारे प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाले CFO पारंपरिक विधियों की तुलना में पूर्वानुमान त्रुटि को काफी कम कर सकते हैं और योजना के लिए कार्रवाई योग्य परिदृश्य अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। कंपनियां निष्पादन से पहले रणनीतिक निर्णयों के वित्तीय प्रभाव को आत्मविश्वास से मॉडल कर सकती हैं। बाजार में व्यवधान के दौरान, हमारे कारण-कारक मॉडल तेजी से अनुकूलित होते हैं क्योंकि वे ऐतिहासिक सहसंबंधों के बजाय व्यावसायिक तंत्र पर आधारित होते हैं।

इंटरैक्टिव डैशबोर्ड वित्त टीमों को अनुमानों का स्ट्रेस-टेस्ट करने, what-if परिदृश्यों का पता लगाने और सांख्यिकीय कठोरता के साथ बोर्ड को पूर्वानुमान विश्वास सीमाओं को संप्रेषित करने देते हैं।