Perché Causal AI?
Vada oltre la correlazione. Comprenda causa ed effetto. Prenda decisioni basate sull'evidenza, not sulle supposizioni.
I Limiti dell' AI Tradizionale
La correlazione non è causalità. Il ML tradizionale non può dirLe se le pubblicità hanno causato acquisti o se i clienti ad alta intenzione semplicemente vedono più pubblicità.
Prevede risultati basandosi su pattern storici
Produce contenuti da pattern appresi
Identifica le vere relazioni causa-effetto
Competenza Europea Leader
Economic AI™ riunisce i principali esperti europei in inferenza causale, econometria e machine learning. Il nostro team ha pubblicato ricerche fondamentali nelle migliori riviste tra cui l'American Economic Review, The Econometrics Journal e il Journal of the Royal Statistical Society.
Causal AI in Tutti i Settori
Insight azionabili che gli approcci basati sulla correlazione mancano.
Finanza e Banche
- Misura il vero impatto del marketing sulla crescita dei depositi
- Identifica i driver della conversione delle richieste di credito
- Comprende la fidelizzazione dei clienti in modo causale
Assicurazioni
- Determina cosa guida la conversione delle polizze
- Separa la correlazione dalla causalità nei rinnovi
- Ottimizza il pricing con comprensione causale
Manifattura
- Identifica le cause principali dei problemi di qualità
- Ottimizza le politiche di rilavorazione con evidenze causali
- Misura il vero ROI dei miglioramenti di processo
Il Vantaggio Causale
L'inferenza causale di livello enterprise offre un impatto aziendale misurabile.
Migliore Rapporto Segnale-Rumore
Separa gli effetti reali dalle correlazioni spurie
Inferenza valida dopo la selezione del modelloAttribuzione dei Ricavi Chiara
Sappia quali azioni guidano effettivamente i risultati
Misurazione degli effetti eterogenei del trattamentoDecisioni Più Rapide
Identifichi le attività inefficaci prima di sprecare budget
Analisi di sensibilità per Causal MLAllineamento tra Team
Base di evidenze condivisa per tutte le decisioni
Econometria ad alta dimensionalitàPronto a passare dalla correlazione alla causalità?
Il nostro team combina ricerca all'avanguardia con implementazione pratica.
“La padronanza è il passaggio dal prevedere cosa accade al comprendere perché deve accadere.”
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