Prognoza Financiara si Planificare

Prognoza financiara traditionala se bazeaza pe modele de serii temporale care presupun ca pattern-urile istorice continua neschimbate, pierzand schimbarile structurale si factorii cauzali. Metodologia noastra de prognoza cauzala identifica ce anume conduce metricile financiare, permitand prognoze care se adapteaza la conditiile de business in schimbare.

AplicamCausal Machine Learningpentru a rezolva provocari complexe de business.

Combilam algoritmii de descoperire cauzala cu modelarea econometrica pentru a identifica adevaratii factori ai veniturilor, costurilor, marjelor si fluxului de numerar. In loc sa potrivim pattern-uri la date istorice, modelam mecanismele care conecteaza metricile operationale la rezultatele financiare. Aceasta include analiza scenariilor care tine cont de modul in care interventiile se propaga prin afacerea dumneavoastra: cum va afecta o crestere a cheltuielilor de marketing veniturile avand in vedere raspunsurile competitive? Care este impactul intarziat asupra valorii pe durata de viata a clientului? Cum interactioneaza modificarile de preturi cu economia unitara? Abordarea noastra valorifica [metode econometrice de inalta dimensiune](/research#high-dimensional-metrics) pentru a gestiona medii de business complexe.

CFO-ii care folosesc platforma noastra pot reduce substantial eroarea de prognoza in comparatie cu metodele traditionale si pot obtine perspective de scenarii actionabile pentru planificare. Companiile pot modela cu incredere impactul financiar al deciziilor strategice inainte de executie. In timpul perturbatiilor de piata, modelele noastre cauzale se adapteaza mai rapid deoarece sunt ancorate in mecanisme de business mai degraba decat in corelatii istorice.

Dashboard-urile interactive permit echipelor financiare sa testeze presupunerile sub stres, sa exploreze scenarii ipotetice si sa comunice intervalele de incredere ale prognozei catre consiliu cu rigoare statistica.