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應用場景

財務預測與規劃

傳統的財務預測依賴於假設歷史模式持續不變的時間序列模型,忽略了結構性變化和因果驅動因素。我們的因果預測方法識別真正驅動財務指標的因素,使預測能夠適應不斷變化的業務條件。

我們應用因果機械學習解決複雜的業務挑戰。

我們結合因果發現演算法和計量經濟學建模,識別收入、成本、利潤和現金流的真正驅動因素。我們不是將模式擬合到歷史數據,而是對連接運營指標和財務結果的機制進行建模。這包括考慮干預如何在業務中級聯的情景分析:在考慮競爭反應的情況下,營銷支出增加將如何影響收入?對客戶生命週期價值的滯後影響是什麼?定價變化如何與單位經濟效益相互作用?我們的方法利用[高維計量經濟學方法](/research#high-dimensional-metrics)來處理複雜的業務環境。

使用我們平台的財務總監(CFO)與傳統方法相比可大幅減少預測誤差,並獲得可執行的規劃情景洞察。公司可以在執行前自信地模擬戰略決策的財務影響。在市場動盪期間,我們的因果模型能更快適應,因為它們錨定於業務機制而非歷史相關性。

互動式儀表板讓財務團隊可以對假設進行壓力測試,探索假設場景,並以統計嚴謹性向董事會傳達預測置信區間。

我們的方法論

01

數據整合

我們整合您現有的數據源,構建全面的分析基礎。

02

因果分析

使用 Double Machine Learning 識別真正的因果關係。

03

戰略模擬

建模不同場景以預測您決策的影響。

04

運營規模化

部署與您現有系統集成的生產就緒模型。

精通之道在於從預測發生什麼轉變為理解為什麼必然發生。

行業領袖信賴之選