مالیاتی پیشن گوئی اور منصوبہ بندی

روایتی مالیاتی پیشن گوئی ٹائم سیریز ماڈلز پر انحصار کرتی ہے جو یہ فرض کرتے ہیں کہ تاریخی نمونے بغیر کسی تبدیلی کے جاری رہیں گے، جس سے ساختی تبدیلیاں اور سببی محرکات نظر انداز ہو جاتے ہیں۔ ہماری سببی پیشن گوئی کا طریقہ کار یہ نشاندہی کرتا ہے کہ مالیاتی میٹرکس کو اصل میں کیا چیز چلاتی ہے، جس سے ایسی پیشن گوئیاں ممکن ہوتی ہیں جو بدلتے ہوئے کاروباری حالات کے مطابق ڈھل جاتی ہیں۔

ہمCausal Machine Learningکو پیچیدہ کاروباری چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے لاگو کرتے ہیں۔

ہم آمدنی، اخراجات، مارجن اور کیش فلو کے حقیقی محرکات کی نشاندہی کرنے کے لیے سببی دریافت کے الگورتھم کو معاشرتی ماڈلنگ کے ساتھ جوڑتے ہیں۔ تاریخی ڈیٹا پر نمونوں کو فٹ کرنے کے بجائے، ہم ان میکانزم کو ماڈل کرتے ہیں جو آپریٹنگ میٹرکس کو مالیاتی نتائج سے جوڑتے ہیں۔ اس میں منظر نامے کا تجزیہ (scenario analysis) شامل ہے جو اس بات کو مدنظر رکھتا ہے کہ مداخلتیں آپ کے کاروبار میں کیسے پھیلتی ہیں: مسابقتی ردعمل کے پیش نظر مارکیٹنگ کے اخراجات میں اضافہ آمدنی پر کیا اثر ڈالے گا؟ کسٹمر لائف ٹائم ویلیو پر دیرپا اثر کیا ہوگا؟ قیمتوں میں تبدیلیاں یونٹ اکنامکس کے ساتھ کیسے تعامل کرتی ہیں؟ ہمارا نقطہ نظر پیچیدہ کاروباری ماحول کو سنبھالنے کے لیے [اعلیٰ جہتی معاشرتی طریقوں](/research#high-dimensional-metrics) کا فائدہ اٹھاتا ہے۔

ہمارا پلیٹ فارم استعمال کرنے والے CFOs روایتی طریقوں کے مقابلے میں پیشن گوئی کی غلطی کو نمایاں طور پر کم کر سکتے ہیں اور منصوبہ بندی کے لیے قابل عمل بصیرت حاصل کر سکتے ہیں۔ کمپنیاں عمل درآمد سے پہلے اسٹریٹجک فیصلوں کے مالی اثرات کو اعتماد کے ساتھ ماڈل کر سکتی ہیں۔ مارکیٹ میں خلل کے دوران، ہمارے سببی ماڈلز زیادہ تیزی سے ڈھل جاتے ہیں کیونکہ وہ تاریخی تعلقات کے بجائے کاروباری میکانزم سے جڑے ہوتے ہیں۔

انٹرایکٹو ڈیش بورڈز فنانس ٹیموں کو مفروضوں کا امتحان لینے، 'اگر مگر' کے منظرنامے تلاش کرنے، اور شماریاتی سختی کے ساتھ بورڈ کو پیشن گوئی کی حدیں بتانے کی اجازت دیتے ہیں۔