Financial Forecasting & Planning

Prakiraan keuangan tradisional mengandalkan model time-series yang mengasumsikan pola historis berlanjut tanpa perubahan, melewatkan pergeseran struktural dan pendorong kausal. Metodologi causal forecasting kami mengidentifikasi apa yang sebenarnya mendorong metrik keuangan, memungkinkan prakiraan yang beradaptasi dengan kondisi bisnis yang berubah.

Kami menerapkanCausal Machine Learninguntuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks.

Kami menggabungkan algoritma causal discovery dengan pemodelan ekonometrik untuk mengidentifikasi pendorong sebenarnya dari pendapatan, biaya, margin, dan arus kas. Alih-alih menyesuaikan pola dengan data historis, kami memodelkan mekanisme yang menghubungkan metrik operasional dengan hasil keuangan. Ini termasuk analisis skenario yang memperhitungkan bagaimana intervensi berjenjang melalui bisnis Anda: bagaimana peningkatan pengeluaran pemasaran akan memengaruhi pendapatan mengingat respons kompetitif? Apa dampak tertunda pada customer lifetime value? Bagaimana perubahan penetapan harga berinteraksi dengan unit economics? Pendekatan kami memanfaatkan [metode ekonometrik berdimensi tinggi](/research#high-dimensional-metrics) untuk menangani lingkungan bisnis yang kompleks.

CFO yang menggunakan platform kami dapat secara substansial mengurangi kesalahan prakiraan dibandingkan dengan metode tradisional dan mendapatkan wawasan skenario yang dapat ditindaklanjuti untuk perencanaan. Perusahaan dapat dengan percaya diri memodelkan dampak keuangan dari keputusan strategis sebelum eksekusi. Selama gangguan pasar, model kausal kami beradaptasi lebih cepat karena berlabuh pada mekanisme bisnis daripada korelasi historis.

Dasbor interaktif memungkinkan tim keuangan menguji asumsi, menjelajahi skenario bagaimana-jika, dan mengkomunikasikan rentang kepercayaan prakiraan kepada dewan dengan ketelitian statistik.