Қаржылық болжау және жоспарлау

Дәстүрлі қаржылық болжау тарихи үлгілер өзгеріссіз жалғасады деп болжайтын уақыт қатарлары модельдеріне сүйенеді, құрылымдық ауысулар мен себептік факторларды жіберіп алады. Біздің себептік болжау әдістемесі қаржылық көрсеткіштерді шынымен не тудыратынын анықтайды, өзгермелі бизнес жағдайларына бейімделетін болжамдарды қамтамасыз етеді.

Біз қолданамызCausal Machine Learningкүрделі бизнес мәселелерін шешу үшін.

Біз кіріс, шығындар, маржалар және ақша ағынының шынайы факторларын анықтау үшін себептік ашу алгоритмдерін эконометриялық модельдеумен біріктіреміз. Тарихи деректерге үлгілерді бейімдеудің орнына, біз операциялық көрсеткіштерді қаржылық нәтижелермен байланыстыратын механизмдерді модельдейміз. Бұл араласулар бизнесіңіз арқылы қалай таралатынын ескеретін сценарий талдауын қамтиды: бәсекелестік жауаптарды ескере отырып, маркетинг шығындарының ұлғаюы кіріске қалай әсер етеді? Клиенттің өмірлік құнына кешіктірілген әсер қандай? Баға белгілеу өзгерістері бірлік экономикасымен қалай өзара әрекеттеседі? Біздің тәсіл күрделі бизнес орталарын өңдеу үшін [жоғары өлшемді эконометриялық әдістерді](/research#high-dimensional-metrics) пайдаланады.

Біздің платформаны пайдаланатын CFO-лар дәстүрлі әдістермен салыстырғанда болжам қатесін айтарлықтай азайтып, жоспарлау үшін іс-әрекетке айналдарылатын сценарий түсініктерін ала алады. Компаниялар стратегиялық шешімдердің қаржылық әсерін орындаудан бұрын сенімді түрде модельдей алады. Нарық бұзылуларында біздің себептік модельдер тез бейімделеді, өйткені олар тарихи корреляцияларға емес, бизнес механизмдеріне бекітілген.

Интерактивті бақылау тақталары қаржы командаларына болжамдарды стресс-тест жасауға, "не болар еді" сценарийлерін зерттеуге және статистикалық қатаңдықпен директорлар кеңесіне болжам сенімділік диапазондарын жеткізуге мүмкіндік береді.