Causal AI क्यों?
सहसंबंध से परे जाएं। कारण और प्रभाव को समझें। अनुमानों पर नहीं, साक्ष्य के आधार पर निर्णय लें।
पारंपरिक AI की सीमाएं
सहसंबंध कार्यकारण नहीं है। पारंपरिक ML यह नहीं बता सकता कि विज्ञापनों ने खरीदारी का कारण बनाया, या उच्च-इरादे वाले ग्राहक बस अधिक विज्ञापन देखते हैं।
ऐतिहासिक पैटर्न के आधार पर परिणामों का पूर्वानुमान
सीखे गए पैटर्न से सामग्री उत्पन्न करता है
सच्चे कारण-और-प्रभाव संबंधों की पहचान करता है
अग्रणी यूरोपीय विशेषज्ञता
Economic AI™ Causal Inference, अर्थमिति, और मशीन लर्निंग में अग्रणी यूरोपीय विशेषज्ञों को एक साथ लाता है। हमारी टीम ने American Economic Review, The Econometrics Journal, और Journal of the Royal Statistical Society सहित शीर्ष पत्रिकाओं में मूलभूत शोध प्रकाशित किया है।
उद्योगों में Causal AI
कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि जो सहसंबंध-आधारित दृष्टिकोण चूक जाते हैं।
वित्त और बैंकिंग
- जमा वृद्धि पर मार्केटिंग के सच्चे प्रभाव को मापें
- क्रेडिट आवेदन रूपांतरण के कारकों की पहचान करें
- ग्राहक प्रतिधारण को कार्यकारण रूप से समझें
बीमा
- पॉलिसी रूपांतरण को क्या प्रेरित करता है यह निर्धारित करें
- नवीनीकरण में सहसंबंध को कार्यकारण से अलग करें
- कार्यकारण समझ के साथ मूल्य निर्धारण अनुकूलित करें
विनिर्माण
- गुणवत्ता समस्याओं के मूल कारणों की पहचान करें
- कार्यकारण साक्ष्य के साथ पुनर्कार्य नीतियों को अनुकूलित करें
- प्रक्रिया सुधारों के सच्चे ROI को मापें
कारण-कारक लाभ
एंटरप्राइज-ग्रेड Causal Inference मापनीय व्यावसायिक प्रभाव प्रदान करता है।
स्पष्ट राजस्व एट्रिब्यूशन
जानें कि कौन से कार्य वास्तव में परिणाम देते हैं
विषम उपचार प्रभावों को मापनातेज़ निर्णय
बजट बर्बाद करने से पहले अप्रभावी गतिविधियों की पहचान करें
Causal ML के लिए संवेदनशीलता विश्लेषणसहसंबंध से कार्यकारण की ओर बढ़ने के लिए तैयार हैं?
हमारी टीम अत्याधुनिक शोध को व्यावहारिक कार्यान्वयन के साथ जोड़ती है।
“महारत वह परिवर्तन है जो पूर्वानुमान से समझ की ओर ले जाता है।”
उद्योग के अग्रणी नेताओं द्वारा विश्वसनीय
