वित्तीय अंदाज आणि नियोजन

पारंपारिक वित्तीय अंदाज टाइम-सीरीज मॉडेल्सवर अवलंबून असतात जे असे गृहीत धरतात की ऐतिहासिक नमुने बदलल्याशिवाय सुरू राहतील, ज्यामुळे संरचनात्मक बदल आणि कारणात्मक चालक सुटतात. आमची कारणात्मक अंदाज कार्यपद्धती प्रत्यक्षात वित्तीय मेट्रिक्स कशामुळे चालतात हे ओळखते, ज्यामुळे बदलत्या व्यावसायिक परिस्थितीशी जुळवून घेणारे अंदाज शक्य होतात.

आम्हीCausal Machine Learningवापरून जटिल व्यावसायिक आव्हाने सोडवतो.

महसूल, खर्च, मार्जिन आणि रोख प्रवाह यांचे खरे चालक ओळखण्यासाठी आम्ही कारणात्मक शोध अल्गोरिदम आणि इकॉनोमेट्रिक मॉडेलिंग एकत्र करतो. ऐतिहासिक डेटावर नमुने बसवण्याऐवजी, आम्ही ऑपरेटिंग मेट्रिक्सना वित्तीय परिणामांशी जोडणाऱ्या यंत्रणेचे मॉडेलिंग करतो. यामध्ये सिनेरिओ विश्लेषणाचा समावेश आहे ज्यामध्ये हस्तक्षेपांचा तुमच्या व्यवसायावर कसा परिणाम होतो याचा विचार केला जातो: स्पर्धात्मक प्रतिसादांनुसार मार्केटिंग खर्चातील वाढीचा महसुलावर काय परिणाम होईल? ग्राहकाच्या लाइफटाइम व्हॅल्यूवर काय परिणाम होईल? किमतीतील बदल युनिट इकॉनॉमिक्सशी कसे संवाद साधतात? आमचा दृष्टिकोन जटिल व्यावसायिक वातावरण हाताळण्यासाठी [high-dimensional econometric methods](/research#high-dimensional-metrics) चा वापर करतो.

आमचा प्लॅटफॉर्म वापरणारे CFO पारंपारिक पद्धतींच्या तुलनेत अंदाजातील त्रुटी लक्षणीयरीत्या कमी करू शकतात आणि नियोजनासाठी कृती करण्यायोग्य सिनेरिओ अंतर्दृष्टी मिळवू शकतात. कंपन्या अंमलबजावणीपूर्वी धोरणात्मक निर्णयांच्या आर्थिक प्रभावाचे आत्मविश्वासाने मॉडेलिंग करू शकतात. बाजारपेठेतील व्यत्ययांदरम्यान, आमचे कारणात्मक मॉडेल्स अधिक वेगाने जुळवून घेतात कारण ते ऐतिहासिक सहसंबंधांऐवजी व्यावसायिक यंत्रणेवर आधारित असतात.

परस्परसंवादी डॅशबोर्ड फायनान्स टीम्सना गृहितकांची चाचणी घेऊ देतात, 'व्हॉट-इफ' सिनेरिओ शोधू देतात आणि सांख्यिकीय अचूकतेसह बोर्डाला अंदाजाची श्रेणी कळवू शकतात.