Financijsko predvidanje i planiranje

Tradicionalno financijsko predvidanje oslanja se na modele vremenskih serija koji pretpostavljaju da se povijesni obrasci nastavljaju nepromijenjeni, propustajuci strukturne promjene i kauzalne pokretace. Nasa metodologija kauzalnog predvidanja identificira sto zaista pokrece financijske metrike, omogucujuci prognoze koje se prilagodavaju promjenjivim poslovnim uvjetima.

PrimjenjujemoCausal Machine Learningza rjesavanje slozenih poslovnih izazova.

Kombiniramo algoritme kauzalnog otkrivanja s ekonometrijskim modeliranjem za identificiranje pravih pokretaca prihoda, troskova, marzi i novcanog tijeka. Umjesto prilagodavanja obrazaca povijesnim podacima, modeliramo mehanizme koji povezuju operativne metrike s financijskim ishodima. To ukljucuje analizu scenarija koja uzima u obzir kako se intervencije kaskadno sire kroz vase poslovanje: kako ce povecanje potrosnje na marketing utjecati na prihod s obzirom na konkurentske odgovore? Koji je odgodeni utjecaj na dozivotnu vrijednost kupca? Kako promjene cijena djeluju s ekonomijom jedinice? Nas pristup koristi [visokodimenzionalne ekonometrijske metode](/research#high-dimensional-metrics) za rukovanje slozenim poslovnim okruzenjima.

CFO-ovi koji koriste nasu platformu mogu znacajno smanjiti gresku prognoze u usporedbi s tradicionalnim metodama i dobiti djelotvorne uvide u scenarije za planiranje. Tvrtke mogu pouzdano modelirati financijski utjecaj strateskih odluka prije izvedbe. Tijekom trzisnih poremecaja, nasi kauzalni modeli brze se prilagodavaju jer su usidreni u poslovne mehanizme, a ne u povijesne korelacije.

Interaktivne nadzorne ploce omogucuju financijskim timovima stresno testiranje pretpostavki, istrazivanje sto-ako scenarija i komunikaciju raspona pouzdanosti prognoza upravnom odboru sa statistickom rigoroznoscu.