재무 예측 및 계획

기존의 재무 예측은 과거 패턴이 변경 없이 계속된다고 가정하는 시계열 모델에 의존하여 구조적 변화와 인과적 동인을 놓칩니다. 저희의 인과적 예측 방법론은 실제로 재무 지표를 이끄는 요인을 식별하여 변화하는 비즈니스 조건에 적응하는 예측을 가능하게 합니다.

저희는Causal Machine Learning을 적용하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결합니다.

저희는 인과 발견 알고리즘과 계량경제학 모델링을 결합하여 수익, 비용, 마진, 현금 흐름의 진정한 동인을 식별합니다. 과거 데이터에 패턴을 맞추는 대신, 운영 지표를 재무 결과에 연결하는 메커니즘을 모델링합니다. 여기에는 개입이 비즈니스를 통해 어떻게 연쇄 반응을 일으키는지 설명하는 시나리오 분석이 포함됩니다: 마케팅 지출 증가가 경쟁 반응을 고려할 때 수익에 어떤 영향을 미칠까요? 고객 생애 가치에 대한 지연 영향은 무엇일까요? 가격 변경이 단위 경제학과 어떻게 상호작용할까요? 저희 접근법은 복잡한 비즈니스 환경을 처리하기 위해 [고차원 계량경제학 방법](/research#high-dimensional-metrics)을 활용합니다.

저희 플랫폼을 사용하는 CFO들은 기존 방법에 비해 예측 오류를 크게 줄이고 계획을 위한 실행 가능한 시나리오 인사이트를 얻을 수 있습니다. 기업은 실행 전에 전략적 결정의 재무적 영향을 자신 있게 모델링할 수 있습니다. 시장 혼란 기간 동안 저희의 인과 모델은 과거 상관관계가 아닌 비즈니스 메커니즘에 고정되어 있기 때문에 더 빠르게 적응합니다.

대화형 대시보드를 통해 재무팀은 가정을 스트레스 테스트하고, 가정 시나리오를 탐색하며, 통계적 엄격함을 갖춘 예측 신뢰 구간을 이사회에 전달할 수 있습니다.