Ramalan & Perancangan Kewangan

Ramalan kewangan tradisional bergantung pada model siri masa yang mengandaikan corak sejarah berterusan tanpa perubahan, terlepas peralihan struktur dan pemacu kausal. Metodologi ramalan kausal kami mengenal pasti apa yang sebenarnya mendorong metrik kewangan, membolehkan ramalan yang menyesuaikan diri dengan keadaan perniagaan yang berubah.

Kami menggunakanCausal Machine Learninguntuk menyelesaikan cabaran perniagaan yang kompleks.

Kami menggabungkan algoritma penemuan kausal dengan pemodelan ekonometrik untuk mengenal pasti pemacu sebenar hasil, kos, margin, dan aliran tunai. Daripada menyesuaikan corak kepada data sejarah, kami memodelkan mekanisme yang menghubungkan metrik operasi kepada hasil kewangan. Ini termasuk analisis senario yang mengambil kira bagaimana intervensi mengalir melalui perniagaan anda: bagaimana peningkatan perbelanjaan pemasaran akan mempengaruhi hasil memandangkan respons kompetitif? Apakah impak tertunda pada nilai seumur hidup pelanggan? Bagaimana perubahan penetapan harga berinteraksi dengan ekonomi unit? Pendekatan kami memanfaatkan [kaedah ekonometrik berdimensi tinggi](/research#high-dimensional-metrics) untuk mengendalikan persekitaran perniagaan yang kompleks.

CFO yang menggunakan platform kami dapat mengurangkan ralat ramalan dengan ketara berbanding kaedah tradisional dan memperolehi wawasan senario yang boleh dilaksanakan untuk perancangan. Syarikat boleh memodelkan impak kewangan keputusan strategik dengan yakin sebelum pelaksanaan. Semasa gangguan pasaran, model kausal kami menyesuaikan diri dengan lebih cepat kerana ia berlabuh pada mekanisme perniagaan dan bukannya korelasi sejarah.

Papan pemuka interaktif membolehkan pasukan kewangan menguji tekanan andaian, meneroka senario bagaimana-jika, dan menyampaikan julat keyakinan ramalan kepada lembaga dengan ketegasan statistik.