ทำไมต้อง Causal AI?
ก้าวข้ามความสัมพันธ์ ทำความเข้าใจสาเหตุและผลกระทบ ตัดสินใจโดยอิงจากหลักฐาน ไม่ใช่ข้อสันนิษฐาน
ข้อจำกัดของ AI ดั้งเดิม
ความสัมพันธ์ไม่ใช่สาเหตุ ML แบบดั้งเดิมไม่สามารถบอกได้ว่าโฆษณาทำให้เกิดการซื้อหรือไม่ หรือว่าลูกค้าที่มีความตั้งใจสูงเพียงแค่เห็นโฆษณามากขึ้น
คาดการณ์ผลลัพธ์โดยอิงจากรูปแบบทางประวัติศาสตร์
สร้างเนื้อหาจากรูปแบบที่เรียนรู้
ระบุความสัมพันธ์สาเหตุและผลกระทบที่แท้จริง
ความเชี่ยวชาญชั้นนำของยุโรป
Economic AI™ รวบรวมผู้เชี่ยวชาญชั้นนำของยุโรปด้าน Causal Inference, Econometrics และ Machine Learning ทีมงานของเราได้เผยแพร่งานวิจัยพื้นฐานในวารสารชั้นนำ รวมถึง American Economic Review, The Econometrics Journal และ Journal of the Royal Statistical Society
Causal AI ใน อุตสาหกรรมต่างๆ
ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ซึ่งวิธีการที่อิงตามความสัมพันธ์มองข้ามไป
การเงินและการธนาคาร
- วัดผลกระทบที่แท้จริงของการตลาดต่อการเติบโตของเงินฝาก
- ระบุปัจจัยขับเคลื่อนการแปลงใบสมัครสินเชื่อ
- ทำความเข้าใจการรักษาลูกค้าในเชิงสาเหตุ
ประกันภัย
- พิจารณาว่าอะไรที่ขับเคลื่อนการแปลงกรมธรรม์
- แยกความสัมพันธ์ออกจากสาเหตุในการต่ออายุ
- ปรับราคาให้เหมาะสมด้วยความเข้าใจเชิงสาเหตุ
การผลิต
- ระบุสาเหตุที่แท้จริงของปัญหาคุณภาพ
- ปรับนโยบายการทำงานซ้ำให้เหมาะสมด้วยหลักฐานเชิงสาเหตุ
- วัด ROI ที่แท้จริงของการปรับปรุงกระบวนการ
ข้อได้เปรียบ เชิงสาเหตุ
Causal Inference ระดับองค์กรให้ผลกระทบทางธุรกิจที่วัดผลได้
อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนที่ดีขึ้น
แยกผลกระทบที่แท้จริงออกจากความสัมพันธ์ที่ผิดพลาด
การอนุมานที่ถูกต้องหลังการเลือกแบบจำลองการระบุแหล่งที่มาของรายได้ที่ชัดเจน
รู้ว่าการกระทำใดที่ขับเคลื่อนผลลัพธ์อย่างแท้จริง
การวัดผลกระทบการรักษาที่แตกต่างกันการตัดสินใจที่เร็วขึ้น
ระบุกิจกรรมที่ไม่มีประสิทธิภาพก่อนที่จะสิ้นเปลืองงบประมาณ
การวิเคราะห์ความไวสำหรับ Causal MLพร้อมที่จะย้ายจากความสัมพันธ์ไปสู่สาเหตุแล้วหรือยัง?
ทีมงานของเราผสมผสานงานวิจัยที่ล้ำสมัยเข้ากับการนำไปปฏิบัติจริง
“ความเชี่ยวชาญคือการเปลี่ยนผ่านจากการทำนายสิ่งที่เกิดขึ้นไปสู่ความเข้าใจว่าทำไมสิ่งนั้นจึงต้องเกิดขึ้น”
ได้รับความไว้วางใจจากผู้นำอุตสาหกรรม
