ChatGPT у фінансах? Чи можуть мовні моделі замінити професійні платформи – СЕО Fuelfinance

CEO та засновниця компанії Fuelfinance Альона Мисько розповіла, що останнім часом експериментує з ChatGPT 5.0 в роботі над фінансовими звітами. Підприємиця відзначила зростання популярності мовних моделей і те, що бізнеси мають ставати дедалі конкурентнішими. Про результати порівняння фінансових звітів вона розповіла в LinkedIn.

Альона Мисько поділилась результатами створення фінансових звітів за допомогою штучного інтелекту. Фото: Facebook / Al'ona Mysko

«Моє головне питання: з огляду на зростання популярності LLM, як нам зберегти конкурентоспроможність Fuel і пояснити клієнтам різницю між підпискою на LLM за 40 доларів та платформою Fuel. Тож я надала ChatGPT один із наших реальних фінансових звітів і порівняла те, що він створив, з тим, що робимо ми», – написала Мисько.

Спершу ШІ відзначив, що даних для аналізу забагато, але після кількох спроб створив панель інструментів:

• P&LProfit and Loss statement – звіт про прибутки та збитки ШІ сформував здебільшого правильно (крім каскадної діаграми), а чистий прибуток показав вищий за загальний дохід;
• діаграми RevenueRevenue (виторг) – це загальна сума грошей, отримана компанією від продажу товарів або послуг за певний період часу / EBITDAEBITDA – аналітичний показник (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization), що означає прибуток до вирахування витрат за відсотками, сплати податків, зносу та амортизації / Net profitNet profit (чистий прибуток) – сума грошей, яка залишається у компанії або фізичної особи після вирахування всіх витрат з валового доходу (або загального доходу) вийшли прості, але без контексту;
• рентабельність штучний інтелект показав базовою та неповною.

«Загальне враження: LLM стають кращими у фінансах. Я могла б покращити цю панель після кількох ітерацій, тому що одразу зрозуміла, що було неправильно», – резюмувала Мисько.

Вона відзначила, що на цей час приводу для хвилювання немає, і пояснила свою думку.

• Знання того, що запитати, – це половина справи. «Я могла б формулювати кращі підказки, бо знаю, яким має бути результат. Засновники не мусять мати фінансову освіту – вони хочуть розуміння, а не створювати підказки», – пояснила Мисько.
• Немає живих та чистих даних. У 99% випадків у даних компаній є розбіжності, дублікати, часом відсутній контекст. Це все потрібно виправити до того, як ставити завдання ШІ. «Щоб використовувати ChatGPT для фінансів, вам доведеться вручну збирати дані з нарахування заробітної плати, банків, CRM, Stripe, QuickBooks тощо щоразу, коли вам потрібна повна панель», – зазначила Мисько.
• Відсутній контекст компанії – ШІ не знає, чому поточні цифри саме такі, і не може відрізнити одноразову подію від системної проблеми. Більшість LLM створені для загальних знань, а не для фінансів чи бізнес-логіки, специфічної для малого та середнього бізнесу.
• У фінансах довіра – це все. «Якщо одне число неправильне, весь звіт нічого не вартий. «Переважно правильний» звіт про прибутки та збитки все одно неправильний», – написала підприємиця.

Читайте також: Як визначити свою вартість як фахівця за допомогою ШІ – промпт від HR-консультантки

Думками щодо використання ШІ саме у фінансовій галузі користувачі мережі ділились у коментарях. Деякі з них наводимо тут, більше можна переглянути безпосередньо під дописом авторки.

• «Я не хвилююся, що ШІ замінить фінансових директорів – наприклад, ми спільно використовуємо шаблони моделей фінансових операцій, але щоб це працювало, нам потрібно вбудувати точні припущення, а саме це ШІ не зможе якісно виробляти. ШІ однозначно допоможе нам автоматизувати більше роботи, і, можливо, навіть кожен фінансовий директор матиме свого власного агента ШІ в майбутньому – але агент ШІ не замінить людину», – написала підприємиця Інна Семенюк.
• «Ще більші перспективи відкриває робота з фінансовими даними, коли дані обробляються за допомогою інструментів MCP. Коли ви завантажуєте свій фінансовий звіт у ChatGPT, він створює набір скриптів Python для визначення значення P&L або EBITDA. Коли ви використовуєте агента з інструментами MCP, він використовує правильні інструменти. У вас навіть може бути визначення P&L або EBITDA, тоді як агент вирішує, як (чи варто) поєднувати ці два поняття. Це відкриває численні можливості, як-от проактивний моніторинг та базова аналітика», – зауважив засновник DestiLabs Михайло Кушнір.

Нагадаємо, раніше Альона Мисько поділилась думками щодо того, що робить ефективною роботу сучасного фінансового директора.