Moliyaviy prognozlash va rejalashtirish
An'anaviy moliyaviy prognozlash tarixiy naqshlar o'zgarishsiz davom etishini taxmin qiladigan vaqt qatorlari modellariga tayanadi, strukturaviy o'zgarishlar va sabab-natija omillarini o'tkazib yuboradi. Bizning sabab-natija prognozlash metodologiyamiz moliyaviy ko'rsatkichlarni aslida nimani harakatlantishini aniqlaydi, bu o'zgaruvchan biznes sharoitlariga moslashadigan prognozlarni imkon beradi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningmurakkab biznes muammolarini hal qilish uchun.
Biz daromad, xarajatlar, marjalar va pul oqimining haqiqiy omillarini aniqlash uchun sabab-natija kashfiyoti algoritmlarini ekonometrik modellashtirish bilan birlashtiramiz. Tarixiy ma'lumotlarga naqshlarni moslashtirish o'rniga, biz operatsion ko'rsatkichlarni moliyaviy natijalarga bog'laydigan mexanizmlarni modellaymiz. Bu interventsiiyalar biznesingiz bo'ylab qanday tarqalishini hisobga oladigan senariy tahlilini o'z ichiga oladi: raqobatbardosh javoblarni hisobga olgan holda marketing xarajatlarining ko'payishi daromadga qanday ta'sir qiladi? Mijozning umr bo'yi qiymatiga kechiktirilgan ta'sir qanday? Narxlashdagi o'zgarishlar birlik iqtisodiyoti bilan qanday o'zaro ta'sir qiladi? Bizning yondashuvimiz murakkab biznes muhitlarini boshqarish uchun [yuqori o'lchamli ekonometrik usullardan](/research#high-dimensional-metrics) foydalanadi.
Bizning platformamizdan foydalanadigan CFO lar an'anaviy usullarga nisbatan prognoz xatosini sezilarli darajada kamaytirishi va rejalashtirish uchun amaliy senariy tushunchalarini olishi mumkin. Kompaniyalar strategik qarorlarning moliyaviy ta'sirini amalga oshirishdan oldin ishonchli modellashtirishi mumkin. Bozor buzilishlari paytida bizning sabab-natija modellarimiz tarixiy korrelyatsiyalarga emas, biznes mexanizmlariga bog'langanligi sababli tezroq moslashadi.
Interaktiv asboblar paneli moliya jamoalariga taxminlarni stress-testdan o'tkazish, "agar nima bo'lsa" senariylarini o'rganish va statistik qat'iylik bilan boshqaruv kengashiga prognoz ishonch diapazonlarini etkazish imkonini beradi.
Bizningmetodologiyamiz
Ma'lumotlarni sintez qilish
Keng qamrovli analitik asos yaratish uchun mavjud ma'lumotlar manbalaringizni integratsiyalaymiz.
Sabab-natija tahlili
Haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlash uchun Double Machine Learning dan foydalanish.
Strategik simulyatsiya
Qarorlaringiz ta'sirini bashorat qilish uchun turli senariylarni modellashtirish.
Operatsion miqyos
Mavjud tizimlaringiz bilan integratsiyalangan ishlab chiqarishga tayyor modellarni joylashtirish.
Boshlashga tayyormisiz?
Bizning jamoamiz eng zamonaviy tadqiqotlarni amaliy amalga oshirish bilan birlashtiradi.
Biz bilan bog'laningCausal AI o'qitish
Mutaxassislar tomonidan boshqariladigan kurslarimiz bilan DoubleML freymvorkini o'zlashtiring.
DoubleML ochiq manba
GitHub da Python va R paketlarimizni o'rganing.
“Mahorat - bu nima bo'lishini bashorat qilishdan nima uchun bo'lishi kerakligini tushunishga o'tishdir.”
Sanoat yetakchilari tomonidan ishonilgan
