Фінансове прогнозування та планування

Традиційне фінансове прогнозування покладається на моделі часових рядів, які припускають, що історичні моделі продовжуються без змін, пропускаючи структурні зрушення та каузальні драйвери. Наша каузальна методологія прогнозування визначає, що насправді рухає фінансові метрики, дозволяючи прогнозам адаптуватися до мінливих бізнес-умов.

Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля вирішення складних бізнес-завдань.

Ми поєднуємо алгоритми каузального відкриття з економетричним моделюванням для визначення справжніх драйверів доходу, витрат, маржі та грошового потоку. Замість підгонки моделей до історичних даних, ми моделюємо механізми, що з'єднують операційні метрики з фінансовими результатами. Це включає аналіз сценаріїв, який враховує, як інтервенції каскадуються через ваш бізнес: як збільшення маркетингових витрат вплине на дохід з урахуванням конкурентних реакцій? Який відкладений вплив на довічну цінність клієнта? Як зміни в ціноутворенні взаємодіють з юніт-економікою? Наш підхід використовує [високорозмірні економетричні методи](/research#high-dimensional-metrics) для роботи зі складними бізнес-середовищами.

CFO, що використовують нашу платформу, можуть суттєво зменшити похибку прогнозів порівняно з традиційними методами та отримати практичні інсайти щодо сценаріїв для планування. Компанії можуть впевнено моделювати фінансовий вплив стратегічних рішень до їх виконання. Під час ринкових потрясінь наші каузальні моделі адаптуються швидше, оскільки вони прив'язані до бізнес-механізмів, а не історичних кореляцій.

Інтерактивні дашборди дозволяють фінансовим командам тестувати припущення під навантаженням, досліджувати сценарії «що якщо» та комунікувати діапазони достовірності прогнозів раді директорів зі статистичною точністю.