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應用場景

財務預測與規劃

傳統財務預測依賴假設歷史模式持續不變的時間序列模型,忽略了結構性轉變和因果驅動因素。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。

我們應用因果機器學習解決複雜的業務挑戰。

我們結合因果發現演算法與計量經濟建模,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資料,而是建模將營運指標與財務結果連接起來的機制。這包括考慮干預措施如何在您的業務中產生連鎖效應的情境分析:行銷支出增加如何在競爭對手反應下影響收入?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學互動?我們的方法運用[高維度計量經濟方法](/research#high-dimensional-metrics)來處理複雜的業務環境。

使用我們平台的財務長可以大幅減少與傳統方法相比的預測誤差,並獲得可行的規劃情境洞察。公司可以在執行前自信地模擬策略決策的財務影響。在市場動盪期間,我們的因果模型適應得更快,因為它們錨定在業務機制上,而非歷史相關性。

互動式儀表板讓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。

我們的方法論

01

資料整合

我們整合您現有的資料來源,建立全面的分析基礎。

02

因果分析

使用 Double Machine Learning 識別真正的因果關係。

03

策略模擬

建模不同情境以預測您決策的影響。

04

營運規模化

部署與您現有系統整合的生產就緒模型。

精通是從預測發生什麼,過渡到理解為何必然如此。

深受業界領袖信賴