Finansų prognozavimas ir planavimas

Tradicinis finansų prognozavimas remiasi laiko eilučių modeliais, kurie daro prielaidą, kad istoriniai modeliai tęsiasi nepakitę, praleidžiant struktūrinius pokyčius ir priežastinius veiksnius. Mūsų priežastinio prognozavimo metodologija nustato, kas iš tikrųjų lemia finansines metrikas, leisdama prognozes, kurios prisitaiko prie besikeičiančių verslo sąlygų.

Taikomepriežastinį mašininį mokymąsisudėtingų verslo iššūkių sprendimui.

Sujungiame priežastingumo atradimo algoritmus su ekonometriniu modeliavimu, kad nustatytume tikrus pajamų, kaštų, maržų ir pinigų srauto veiksnius. Užuot pritaikę modelius istoriniams duomenims, modeliuojame mechanizmus, jungiančius veiklos metrikas su finansiniais rezultatais. Tai apima scenarijų analizę, kuri atsižvelgia į tai, kaip intervencijos sklinda per jūsų verslą: kaip rinkodaros išlaidų padidėjimas paveiks pajamas, atsižvelgiant į konkurentų reakcijas? Koks bus atidėtas poveikis kliento visam gyvenimo vertei? Kaip kainodaros pokyčiai sąveikauja su vieneto ekonomika? Mūsų metodas naudoja [daugiamačius ekonometrinius metodus](/research#high-dimensional-metrics) sudėtingoms verslo aplinkoms valdyti.

CFO, naudojantys mūsų platformą, gali ženkliai sumažinti prognozavimo paklaidą, palyginti su tradiciniais metodais, ir gauti praktines scenarijų įžvalgas planavimui. Įmonės gali drąsiai modeliuoti strateginių sprendimų finansinį poveikį prieš įgyvendinimą. Rinkos sutrikimų metu mūsų priežastiniai modeliai prisitaiko greičiau, nes jie įtvirtinti į verslo mechanizmus, o ne istorines koreliacijas.

Interaktyvūs prietaisų skydeliai leidžia finansų komandoms testuoti prielaidas esant stresui, tyrinėti "kas bus, jei" scenarijus ir komunikuoti prognozių pasitikėjimo ribas valdybai su statistiniu griežtumu.