Financno napovedovanje in nacrtovanje

Tradicionalno financno napovedovanje temelji na modelih casovnih vrst, ki predpostavljajo, da se zgodovinski vzorci nadaljujejo nespremenjeni, pri cemer zgresesijo strukturne premike in kavzalne dejavnike. Nasa metodologija kavzalnega napovedovanja identificira, kaj dejansko poganja financne metrike, kar omogoca napovedi, ki se prilagajajo spreminjajocim se poslovnim pogojem.

Uporabljamokavzalno strojno ucenjeza resevanje kompleksnih poslovnih izzivov.

Kombiniramo algoritme kavzalnega odkrivanja z ekonometricnim modeliranjem za identificiranje resnicnih dejavnikov prihodkov, stroskov, marz in denarnega toka. Namesto prilagajanja vzorcev zgodovinskim podatkom modeliramo mehanizme, ki povezujejo operativne metrike s financnimi rezultati. To vkljucuje analizo scenarijev, ki uposteva, kako intervencije kaskadno vplivajo na vase poslovanje: kako bo povecanje marketinskih izdatkov vplivalo na prihodke glede na konkurencne odzive? Kaksen je zakasnjeni ucinek na vrednost stranke v casu zivljenja? Kako spremembe cen vplivajo na ekonomiko enote? Nas pristop uporablja [visokodimenzionalne ekonometricne metode](/research#high-dimensional-metrics) za obvladovanje kompleksnih poslovnih okolij.

Financni direktorji, ki uporabljajo naso platformo, lahko znatno zmanjsajo napako napovedi v primerjavi s tradicionalnimi metodami in pridobijo uporabne vpoglede v scenarije za nacrtovanje. Podjetja lahko samozavestno modelirajo financni ucinek strateskih odlocitev pred izvedbo. Med trznimi motnjami se nasi kavzalni modeli hitreje prilagajajo, ker so zasidrani v poslovne mehanizme in ne v zgodovinske korelacije.

Interaktivne nadzorne plosce omogocajo financnim ekipam, da stresno testirajo predpostavke, razisCejo scenarije "kaj ce" in komunicirajo razpone zaupanja napovedi upravnemu odboru s statisticno strogostjo.