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应用场景
财务预测与规划
传统的财务预测依赖于假设历史模式持续不变的时间序列模型,忽略了结构性变化和因果驱动因素。我们的因果预测方法识别真正驱动财务指标的因素,使预测能够适应不断变化的业务条件。
我们应用因果机器学习解决复杂的业务挑战。
我们结合因果发现算法和计量经济学建模,识别收入、成本、利润和现金流的真正驱动因素。我们不是将模式拟合到历史数据,而是对连接运营指标和财务结果的机制进行建模。这包括考虑干预如何在业务中级联的情景分析:在考虑竞争反应的情况下,营销支出增加将如何影响收入?对客户生命周期价值的滞后影响是什么?定价变化如何与单位经济效益相互作用?我们的方法利用[高维计量经济学方法](/research#high-dimensional-metrics)来处理复杂的业务环境。
使用我们平台的首席财务官与传统方法相比可大幅减少预测误差,并获得可执行的规划情景洞察。公司可以在执行前自信地模拟战略决策的财务影响。在市场动荡期间,我们的因果模型能更快适应,因为它们锚定于业务机制而非历史相关性。
交互式仪表板让财务团队可以对假设进行压力测试,探索假设场景,并以统计严谨性向董事会传达预测置信区间。
我们的方法论
01
数据整合
我们整合您现有的数据源,构建全面的分析基础。
02
因果分析
使用 Double Machine Learning 识别真正的因果关系。
03
战略模拟
建模不同场景以预测您决策的影响。
04
运营规模化
部署与您现有系统集成的生产就绪模型。
“精通之道在于从预测发生什么转变为理解为什么必然发生。”
行业领袖信赖之选
