Как проводить финансовый и управленческий анализ и визуализировать результаты с помощью нейросетей

Опыты показывают: с финансовым и управленческим анализом нейросети справляются лучше, чем с вопросами по НК, ФСБУ и иже с ними. 😊 Дело в том, что рентабельность — она и в Африке рентабельность, причем с формулой, которая не меняется десятилетиями. Значит, ИИ прекрасно посчитает прибыльность продаж, текущую ликвидность, коэффициент автономии, маржинальный доход и другие общеизвестные показатели. Это так, потому что в данных, по которым обучались нейросети, формулы и схемы финансового и управленческого анализа точно есть и они неизменны. А вот последних новшеств из НК или ФСБУ внутри ИИ может и не быть.

Обязательно идите к нейросетям за помощью, если решаете, к примеру, такие аналитические задачи:

• считаете финансовые коэффициенты по данным бухотчетности нового контрагента, чтобы решить благонадежен он или нет;
• определяете, какой продукт в линейке самый выгодный;
• проводите экспресс-анализ своего баланса, чтобы выжимку по нему вставить в пояснения к отчетности.

Давайте разберемся, как правильно нагружать ИИ функционалом финансового менеджера и специалиста по управленческому учету. Для этого переходите в электронный задачник. В нем сначала изучите еще две техники продвинутого промптинга, а потом посмотрите, как их применить в вашей работе.

Домашнее задание

Чтобы закрепить материалы задачника и прокачать мышцу общения с нейросетями, сделайте вот что.

Шаг 1. Проведите комплексный финансовый анализ

Подготовьте данные для анализа. Вам понадобится баланс и отчет о финансовых результатах по своей компании. Если ведете учет у ИП, скачайте отчетность любой фирмы с сайта ГИР БО.

Примените мета-промптинг. Попросите нейросеть составить план и написать промпты для комплексного финансового анализа с учетом специфики вашей отрасли. Промпты нужны для каждого этапа анализа.

Выполните анализ в нейросетях. Отправьте в нейросеть отчетность и промпт для первого этапа. Проверьте полученный результат: нет ли ошибок, корректны и обстоятельны ли выводы. Если вас что-то не устраивает, попросите ИИ исправить. Затем повторите действия для следующих этапов анализа.

Советуем анализировать данные минимум в двух нейросетях, чтобы определить, какая выдаст лучший результат в вашем случае.

Шаг 2. Интегрируйте выводы из анализа в пояснения к отчетности

Спросите у нейросети, какие из полученных выводов могут быть полезны внешним пользователям вашей отчетности — банкирам, инвесторам, контрагентам. А затем с помощью ИИ подготовьте по результатам анализа блок для пояснений к отчетности.

Шаг 3. Создайте дашборд для финансовых показателей

Посоветуйтесь с нейросетью, какие финансовые показатели и коэффициенты стоит визуализировать и как. Скомпонуйте данные для дашборда в Excel-файл, а затем конвертируйте его в формат json. После создайте HTML-дашборд с визуализацией показателей.

Результат правильно выполненного домашнего задания

В итоге вы должны получить:

1. Финансовый анализ — ключевые коэффициенты за два года и выводы по ним. Проследите, чтобы в выводах нейросеть подсветила проблемные зоны и дала рекомендации, а не просто выдала текст в формате «активы были столько, а стали столько».
2. Готовый текст для пояснений — три-четыре ключевых вывода о финансовом состоянии компании, которые можно вставить в пояснения к бухгалтерской отчетности.
3. Работающий HTML-дашборд — открывается в браузере, показывает графики с динамикой финансовых показателей.
4. Понимание, какая нейросеть лучше справилась с вашими финансово-аналитическими задачами.

Подытоживаем урок

Еще один урок и плюс еще две техники промпт-инжиниринга в вашей копилке. Когда придете к нейросетям с задачами, где нужна многоходовка, работайте с ИИ по шагам и корректируйте результат после каждого ответа. Когда захотите провернуть в нейронке что-то эдакое, в чем пока и сами толком не разбираетесь, попросите ее саму написать промпт.

И не забывайте, что одну и ту же задачу можно закинуть в разные нейросети, а потом выбрать лучший результат. Или даже собрать все полученные ответы и попросить ИИ на их основе соорудить финальную версию.

В общем, правило тут такое: будьте гибкими во всем. Комбинируйте техники промптинга и не ограничивайтесь одной нейросетью. Советуйтесь с нейронками, какую из ваших задач они смогут подхватить. Не отчаивайтесь, если результат вас не сразу устраивает — открывайте новый чат или усиливайте промпт примерами, чтобы обязательно получить искомое.

Уже в этом уроке вы увидели, насколько отличаются ответы разных нейросетей по одной и той же задаче. На следующем занятии продолжим это наблюдать. К примеру, Perplexity напишет отличную методичку для резерва по сомнительным долгам, но не сможет построить для нее блок-схемы. DeepSeek резво возьмется за Excel-макрос, но в итоге запорет все дело. А на выручку им придет нейросетевой «Чип и Дейл» под названием Claude. Пойдемте-ка скорее в следующий урок, чтобы воочию увидеть эту драму. 😄