Finansiell prognose og planlegging

Tradisjonell finansiell prognosering baserer seg på tidsseriemodeller som forutsetter at historiske mønstre fortsetter uendret, og går glipp av strukturelle endringer og kausale drivere. Vår kausale prognosemetodikk identifiserer hva som faktisk driver finansielle beregninger, noe som muliggjør prognoser som tilpasser seg endrede forretningsforhold.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å løse komplekse forretningsutfordringer.

Vi kombinerer kausale oppdagelsesalgoritmer med økonometrisk modellering for å identifisere de sanne driverne for inntekt, kostnader, marginer og kontantstrøm. I stedet for å tilpasse mønstre til historiske data, modellerer vi mekanismene som kobler driftsmessige beregninger til finansielle resultater. Dette inkluderer scenarioanalyse som tar hensyn til hvordan intervensjoner sprer seg gjennom virksomheten din: hvordan vil en økning i markedsføringskostnader påvirke inntektene gitt konkurransemessige reaksjoner? Hva er den forsinkede effekten på kundens livstidsverdi? Hvordan samhandler prisendringer med enhetsøkonomi? Vår tilnærming utnytter [høydimensjonale økonometriske metoder](/research#high-dimensional-metrics) for å håndtere komplekse forretningsmiljøer.

CFO-er som bruker vår plattform kan vesentlig redusere prognosefeil sammenlignet med tradisjonelle metoder og få handlingsrettede scenarioinnsikter for planlegging. Selskaper kan trygt modellere den finansielle effekten av strategiske beslutninger før de utføres. Under markedsforstyrrelser tilpasser våre kausale modeller raskere fordi de er forankret i forretningsmekanismer snarere enn historiske korrelasjoner.

Interaktive dashbord lar økonomiteam stressteste antakelser, utforske hva-hvis-scenarier og kommunisere prognosekonfidensentervaller til styret med statistisk presisjon.