財務予測・計画

従来の財務予測は、過去のパターンが変化なく継続することを前提とする時系列モデルに依存しており、構造的シフトや因果ドライバーを見逃しています。当社の因果予測手法は、財務指標を実際に駆動するものを特定し、変化するビジネス状況に適応する予測を可能にします。

当社は因果機械学習を活用して複雑なビジネス課題を解決します。

因果発見アルゴリズムと計量経済学的モデリングを組み合わせて、収益、コスト、マージン、キャッシュフローの真のドライバーを特定します。過去のデータにパターンを当てはめるのではなく、運営指標と財務結果を結びつけるメカニズムをモデル化します。これには、介入がビジネス全体にどのようにカスケードするかを考慮したシナリオ分析が含まれます：マーケティング支出の増加は競合の反応を考慮するとどのように収益に影響するか？顧客生涯価値への遅延インパクトは何か？価格変更は単位経済にどのように相互作用するか？当社のアプローチは、複雑なビジネス環境に対応するために[高次元計量経済学的手法](/research#high-dimensional-metrics)を活用しています。

当社のプラットフォームを使用するCFOは、従来の手法と比較して予測誤差を大幅に削減し、計画のための実用的なシナリオインサイトを得ることができます。企業は、実行前に戦略的決定の財務インパクトを自信を持ってモデル化できます。市場の混乱時には、当社の因果モデルは過去の相関ではなくビジネスメカニズムに基づいているため、より速く適応します。

インタラクティブなダッシュボードにより、財務チームは仮定のストレステスト、what-ifシナリオの探索、統計的厳密さを持って予測信頼区間を取締役会に伝えることができます。