Mengapa Causal AI?
Melampaui korelasi. Memahami sebab dan akibat. Membuat keputusan berdasarkan bukti, bukan asumsi.
Keterbatasan AI Tradisional
Korelasi bukan berarti kausalitas. ML tradisional tidak dapat memberi tahu Anda apakah iklan menyebabkan pembelian, atau apakah pelanggan dengan niat tinggi hanya melihat lebih banyak iklan.
Memprediksi hasil berdasarkan pola historis
Menghasilkan konten dari pola yang dipelajari
Mengidentifikasi hubungan sebab-akibat yang sebenarnya
Keahlian Eropa Terdepan
Economic AI™ menyatukan pakar Eropa terkemuka dalam causal inference, ekonometrika, and machine learning. Tim kami telah menerbitkan penelitian fundamental di jurnal terkemuka termasuk American Economic Review, The Econometrics Journal, and Journal of the Royal Statistical Society.
Causal AI di Berbagai Industri
Wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang terlewatkan oleh pendekatan berbasis korelasi.
Keuangan & Perbankan
- Mengukur dampak nyata pemasaran terhadap pertumbuhan deposito
- Mengidentifikasi pendorong konversi aplikasi kredit
- Memahami retensi pelanggan secara kausal
Asuransi
- Menentukan apa yang mendorong konversi polis
- Memisahkan korelasi dari kausalitas dalam pembaruan
- Mengoptimalkan penetapan harga dengan pemahaman kausal
Manufaktur
- Mengidentifikasi akar penyebab masalah kualitas
- Mengoptimalkan kebijakan pengerjaan ulang dengan bukti kausal
- Mengukur ROI sebenarnya dari perbaikan proses
Keunggulan Kausal
Causal inference tingkat enterprise memberikan dampak bisnis yang terukur.
Rasio Sinyal-Noise Lebih Baik
Memisahkan efek sebenarnya dari korelasi palsu
Inferensi valid setelah pemilihan modelAtribusi Pendapatan yang Jelas
Mengetahui tindakan mana yang benar-benar mendorong hasil
Mengukur efek perlakuan heterogenKeputusan Lebih Cepat
Mengidentifikasi aktivitas tidak efektif sebelum membuang anggaran
Analisis sensitivitas untuk Causal MLSiap beralih dari korelasi ke kausalitas?
Tim kami menggabungkan penelitian mutakhir with implementasi praktis.
“Penguasaan adalah transisi dari memprediksi apa yang terjadi menjadi memahami mengapa hal itu harus terjadi.”
Dipercaya oleh Pemimpin Industri
