Pénzügyi előrejelzés és tervezés

A hagyományos pénzügyi előrejelzés idősor-modellekre támaszkodik, amelyek feltételezik, hogy a történelmi minták változatlanul folytatódnak, kihagyva a strukturális változásokat és az okozati hajtóerőket. Okozati előrejelzési módszertanunk azonosítja, mi hajtja valójában a pénzügyi mutatókat, lehetővé téve a változó üzleti feltételekhez alkalmazkodó előrejelzéseket.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetösszetett üzleti kihívások megoldására.

Ötvözzük az okozati felfedező algoritmusokat az ökonometriai modellezéssel a bevétel, költségek, árrések és pénzáram valódi hajtóerőinek azonosításához. Ahelyett, hogy mintákat illesztenénk a történelmi adatokhoz, modellezzük azokat a mechanizmusokat, amelyek összekötik a működési mutatókat a pénzügyi eredményekkel. Ez magában foglalja a forgatókönyv-elemzést, amely figyelembe veszi, hogyan gyűrűznek végig a beavatkozások a vállalkozásán: hogyan fogja befolyásolni a marketingköltés növelése a bevételt a versenytársi válaszok függvényében? Mi a késleltetett hatás az ügyfél élettartam értékre? Hogyan lép kölcsönhatásba az árváltozás az egységgazdaságossággal? Megközelítésünk [magas dimenziójú ökonometriai módszereket](/research#high-dimensional-metrics) használ összetett üzleti környezetek kezelésére.

Platformunkat használó pénzügyi igazgatók jelentősen csökkenthetik az előrejelzési hibát a hagyományos módszerekhez képest, és cselekvésre kész forgatókönyv-betekintéseket nyernek a tervezéshez. A vállalatok magabiztosan modellezhetik a stratégiai döntések pénzügyi hatását a végrehajtás előtt. Piaci zavarok idején okozati modelljeink gyorsabban alkalmazkodnak, mert üzleti mechanizmusokhoz vannak horgonyozva, nem történelmi korrelációkhoz.

Interaktív irányítópultok lehetővé teszik a pénzügyi csapatok számára, hogy stressz-teszteljék a feltételezéseket, mi-lenne-ha forgatókönyveket fedezzenek fel, és statisztikai szigorral kommunikálják az előrejelzési konfidencia-tartományokat az igazgatóságnak.