Finanšu prognozēšana un plānošana

Tradicionālā finanšu prognozēšana balstās uz laika rindu modeļiem, kas pieņem, ka vēsturiskie modeļi turpinās nemainīgi, palaižot garām strukturālās izmaiņas un kauzālos virzītājus. Mūsu kauzālās prognozēšanas metodoloģija identificē, kas patiesībā virza finanšu rādītājus, nodrošinot prognozes, kas pielāgojas mainīgiem biznesa apstākļiem.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai risinātu sarežģītas biznesa problēmas.

Mēs apvienojam kauzālās atklāšanas algoritmus ar ekonometrisko modelēšanu, lai identificētu patiesos ieņēmumu, izmaksu, maržu un naudas plūsmas virzītājus. Tā vietā, lai pielāgotu modeļus vēsturiskajiem datiem, mēs modelējam mehānismus, kas savieno darbības rādītājus ar finanšu rezultātiem. Tas ietver scenāriju analīzi, kas ņem vērā, kā intervences izplatās caur jūsu biznesu: kā mārketinga izdevumu palielināšana ietekmēs ieņēmumus, ņemot vērā konkurentu atbildes? Kāda ir aizkavētā ietekme uz klienta mūža vērtību? Kā cenu izmaiņas mijiedarbojas ar vienības ekonomiku? Mūsu pieeja izmanto [augstdimensiju ekonometrijas metodes](/research#high-dimensional-metrics), lai tiktu galā ar sarežģītām biznesa vidēm.

CFO, kas izmanto mūsu platformu, var būtiski samazināt prognozes kļūdu salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm un iegūt praktiski izmantojamas scenāriju atziņas plānošanai. Uzņēmumi var ar pārliecību modelēt stratēģisku lēmumu finanšu ietekmi pirms izpildes. Tirgus traucējumu laikā mūsu kauzālie modeļi pielāgojas ātrāk, jo tie ir noenkuroti biznesa mehānismos, nevis vēsturiskās korelācijās.

Interaktīvie informācijas paneļi ļauj finanšu komandām pārbaudīt pieņēmumus stresa apstākļos, izpētīt "kas notiktu, ja" scenārijus un sazināties ar valdi par prognožu ticamības diapazoniem ar statistisko stingrību.