การคาดการณ์และการวางแผนทางการเงิน

การคาดการณ์ทางการเงินแบบดั้งเดิมอาศัยแบบจำลองอนุกรมเวลาที่สมมติว่ารูปแบบทางประวัติศาสตร์ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง โดยพลาดการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างและปัจจัยขับเคลื่อนเชิงสาเหตุ ระเบียบวิธี Causal Forecasting ของเราจะระบุว่าอะไรที่ขับเคลื่อนตัวชี้วัดทางการเงินอย่างแท้จริง ทำให้สามารถคาดการณ์ที่ปรับให้เข้ากับสภาพธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปได้\n\nเราผสมผสานอัลกอริทึมการค้นพบเชิงสาเหตุเข้ากับการสร้างแบบจำลองเศรษฐมิติ เพื่อระบุปัจจัยขับเคลื่อนที่แท้จริงของรายได้ ต้นทุน ส่วนต่างกำไร และกระแสเงินสด แทนที่จะปรับรูปแบบให้เข้ากับข้อมูลในอดีต เราสร้างแบบจำลองกลไกที่เชื่อมโยงตัวชี้วัดการดำเนินงานเข้ากับผลลัพธ์ทางการเงิน ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์สถานการณ์ที่คำนึงถึงว่าการแทรกแซงจะส่งผลกระทบต่อธุรกิจของคุณอย่างไร: การเพิ่มค่าใช้จ่ายทางการตลาดจะส่งผลต่อรายได้อย่างไรเมื่อมีการตอบสนองจากคู่แข่ง? ผลกระทบที่ล่าช้าต่อมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าคืออะไร? การเปลี่ยนแปลงราคาจะมีปฏิสัมพันธ์กับการบริหารต้นทุนต่อหน่วยอย่างไร? แนวทางของเราใช้ [วิธีการทางเศรษฐมิติที่มีมิติสูง](/research#high-dimensional-metrics) เพื่อจัดการกับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ซับซ้อน\n\nCFO ที่ใช้แพลตฟอร์มของเราสามารถลดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ได้อย่างมาก เมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิม และได้รับข้อมูลเชิงลึกจากสถานการณ์ที่นำไปปฏิบัติได้สำหรับการวางแผน บริษัทต่างๆ สามารถสร้างแบบจำลองผลกระทบทางการเงินของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างมั่นใจก่อนดำเนินการ ในช่วงที่ตลาดหยุดชะงัก แบบจำลองเชิงสาเหตุของเราจะปรับตัวได้เร็วขึ้น เนื่องจากมีพื้นฐานมาจากกลไกทางธุรกิจ ไม่ใช่ความสัมพันธ์ในอดีต\n\nแดชบอร์ดแบบโต้ตอบช่วยให้ทีมการเงินสามารถทดสอบสมมติฐานภายใต้ความกดดัน สำรวจสถานการณ์จำลอง และสื่อสารช่วงความเชื่อมั่นของการคาดการณ์ไปยังคณะกรรมการด้วยความเข้มงวดทางสถิติ