Utabiri na Upangaji wa Fedha

Utabiri wa jadi wa fedha unategemea modeli za mfuatano wa wakati zinazochukulia mifumo ya kihistoria inaendelea bila kubadilika, kukosa mabadiliko ya kimuundo na viendeshaji vya kisababishi. Mbinu yetu ya utabiri wa kisababishi inatambua kinachoendesha kweli vipimo vya fedha, kuwezesha utabiri unaobadilika kwa hali zinazobadilika za biashara.

TunatumiaCausal Machine Learningkutatua changamoto ngumu za biashara.

Tunachanganya algorithms za ugunduzi wa kisababishi na modeli za ekonometria kutambua viendeshaji vya kweli vya mapato, gharama, faida, na mtiririko wa pesa. Badala ya kurekebisha mifumo kwa data ya kihistoria, tunaunda modeli za mifumo inayounganisha vipimo vya uendeshaji na matokeo ya fedha. Hii inajumuisha uchambuzi wa hali unaoangalia jinsi uingiliaji unavyoenea kupitia biashara yako: ongezeko la matumizi ya masoko litaathirije mapato kutokana na majibu ya ushindani? Athari iliyochelewa ya thamani ya maisha ya mteja ni nini? Mabadiliko ya bei yanaingilianaje na uchumi wa vitengo? Mbinu yetu inatumia [mbinu za ekonometria za dimensia kubwa](/research#high-dimensional-metrics) kushughulikia mazingira magumu ya biashara.

CFO wanaotumia jukwaa letu wanaweza kupunguza sana hitilafu ya utabiri ikilinganishwa na mbinu za jadi na kupata maarifa ya hali yanayotekelezeka kwa upangaji. Kampuni zinaweza kuunda modeli kwa ujasiri athari za fedha za maamuzi ya kimkakati kabla ya utekelezaji. Wakati wa usumbufu wa soko, modeli zetu za kisababishi zinabadilika haraka kwa sababu zimefungwa kwa mifumo ya biashara badala ya uhusiano wa kihistoria.

Dashibodi za maingiliano zinawaruhusu timu za fedha kupima mawazo chini ya shinikizo, kuchunguza hali za vipi-kama, na kuwasiliana kwa bodi vipimo vya kujiamini vya utabiri kwa ukali wa takwimu.