Prognozowanie i planowanie finansowe

Tradycyjne prognozowanie finansowe opiera się na modelach szeregów czasowych, które zakładają, że historyczne wzorce będą kontynuowane bez zmian, pomijając zmiany strukturalne i czynniki przyczynowe. Nasza metodologia prognozowania przyczynowego identyfikuje, co naprawdę napędza metryki finansowe, umożliwiając prognozy, które dostosowują się do zmieniających się warunków biznesowych.

StosujemyCausal Machine Learningdo rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych.

Łączymy algorytmy odkrywania przyczynowości z modelowaniem ekonometrycznym, aby zidentyfikować prawdziwe czynniki napędzające przychody, koszty, marżę i przepływy pieniężne. Zamiast dopasowywać wzorce do danych historycznych, modelujemy mechanizmy łączące metryki operacyjne z wynikami finansowymi. Obejmuje to analizę scenariuszową uwzględniającą sposób, w jaki interwencje kaskadowo przepływają przez Państwa biznes: jak wzrost wydatków marketingowych wpłynie na przychody, biorąc pod uwagę reakcje konkurencji? Jaki jest opóźniony wpływ na wartość klienta w czasie? Jak zmiany cen oddziałują na ekonomię jednostkową? Nasze podejście wykorzystuje [wysokowymiarowe metody ekonometryczne](/research#high-dimensional-metrics) do obsługi złożonych środowisk biznesowych.

Dyrektorzy finansowi korzystający z naszej platformy mogą znacząco zredukować błąd prognozy w porównaniu z tradycyjnymi metodami i uzyskać praktyczne spostrzeżenia scenariuszowe do planowania. Firmy mogą pewnie modelować wpływ finansowy decyzji strategicznych przed ich realizacją. Podczas zakłóceń rynkowych nasze modele przyczynowe dostosowują się szybciej, ponieważ są zakotwiczone w mechanizmach biznesowych, a nie w historycznych korelacjach.

Interaktywne dashboardy pozwalają zespołom finansowym testować założenia, eksplorować scenariusze 'co jeśli' i komunikować zakresy pewności prognoz do zarządu z rygorem statystycznym.