Finansiell prognos och planering

Traditionell finansiell prognostisering förlitar sig på tidsseriemodeller som antar att historiska mönster fortsätter oförändrade, och missar strukturella förändringar och kausala drivkrafter. Vår kausala prognosmetodik identifierar vad som faktiskt driver finansiella mätvärden, vilket möjliggör prognoser som anpassar sig till förändrade affärsförhållanden.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att lösa komplexa affärsutmaningar.

Vi kombinerar kausala upptäcktsalgoritmer med ekonometrisk modellering för att identifiera de verkliga drivkrafterna för intäkter, kostnader, marginaler och kassaflöde. Istället för att anpassa mönster till historiska data modellerar vi mekanismerna som kopplar operativa mätvärden till finansiella utfall. Detta inkluderar scenarioanalys som beaktar hur interventioner kaskaderar genom er verksamhet: hur kommer en ökning av marknadsföringsutgifter att påverka intäkterna givet konkurrenternas respons? Vad är den fördröjda effekten på kundens livstidsvärde? Hur interagerar prisändringar med enhetsekonomin? Vår metod utnyttjar [högdimensionella ekonometriska metoder](/research#high-dimensional-metrics) för att hantera komplexa affärsmiljöer.

CFO:er som använder vår plattform kan väsentligt minska prognosfel jämfört med traditionella metoder och få handlingsbara scenarioinsikter för planering. Företag kan med tillförsikt modellera den finansiella effekten av strategiska beslut innan de genomförs. Under marknadsstörningar anpassar sig våra kausala modeller snabbare eftersom de är förankrade i affärsmekanismer snarare än historiska korrelationer.

Interaktiva dashboards låter finansteam stresstesta antaganden, utforska vad-om-scenarier och kommunicera prognoskonfidensnivåer till styrelsen med statistisk rigorösitet.