捲動
應用場景
財務預測同規劃
傳統財務預測依賴假設歷史模式持續唔變嘅時間序列模型,忽略咗結構性轉變同因果驅動因素。我哋嘅因果預測方法識別真正驅動財務指標嘅因素,令預測能夠適應不斷變化嘅業務條件。
我哋應用因果機器學習解決複雜嘅業務挑戰。
我哋結合因果發現演算法同計量經濟建模,識別收入、成本、利潤同現金流嘅真正驅動因素。我哋唔係將模式擬合到歷史數據,而係建模將營運指標同財務結果連接起嚟嘅機制。呢個包括考慮干預措施點樣喺你嘅業務入面產生連鎖效應嘅情境分析:營銷支出增加點樣喺競爭對手反應下影響收入?對客戶生命週期價值嘅滯後影響係咩?定價變化點樣同單位經濟學互動?我哋嘅方法運用[高維度計量經濟方法](/research#high-dimensional-metrics)嚟處理複雜嘅業務環境。
使用我哋平台嘅財務總監可以大幅減少同傳統方法相比嘅預測誤差,並獲得可行嘅規劃情境洞察。公司可以喺執行前自信咁模擬策略決策嘅財務影響。喺市場動盪期間,我哋嘅因果模型適應得更快,因為佢哋錨定喺業務機制上,而唔係歷史相關性。
互動式儀表板令財務團隊能夠壓力測試假設、探索假設情境,並以統計嚴謹性向董事會傳達預測信賴區間。
我哋嘅方法論
01
數據整合
我哋整合你現有嘅數據來源,建立全面嘅分析基礎。
02
因果分析
使用 Double Machine Learning 識別真正嘅因果關係。
03
策略模擬
建模唔同情境嚟預測你決策嘅影響。
04
營運規模化
部署同你現有系統整合嘅生產就緒模型。
“精通係由預測會發生咩事,過渡到明白點解一定會咁。”
深受業界領袖信賴
