Как составить финансовую модель с помощью нейросети

Меня зовут Бурцева Софья, я сооснователь самого крупного в России сообщества финансистов, бухгалтеров и экономистов «Финансовый директор | Мастер CFO»

Статью на эту тему я пишу не просто так. Это пошаговый алгоритм составления качественной финансовой модели с изменяемыми параметрами с применением нейросетей. 

В своей базе я финансовый директор со стажем 15 лет. Моя ключевая компетенция — автоматизация управленческого учета, я знаю многие (почти все) распространенные системы для учета. В моем портфеле 250 проектов внедрения и автоматизации управленческого учета а МСБ. Нейросети стали для меня классным инструментом, которые способны не заменить не только ручной труд, но и частичном умственный. Так сложилось, что за 2 года очень хорошо изучила тему нейросетей, и в этой статье делюсь рабочей механикой составления финмодели. 

Важная оговорка: я подхожу к составлению финмодели, как к услуге на аутсорсе, потому что уже 8 лет работаю на аутсорсе. Поэтому в этой статье будет разобрана не только «хардовая» часть составления финмодели.

Почему финмодель и нейросети прекрасно дружат: финмодель — это инструмент, который реализуется по большей части руками. Автоматизировать ее можно, но, на мой взгляд, в этом нет смысла, потому что финмодель должна быть гибкой, нужно иметь возможность туда что-то добавить/убрать. Именно поэтому в основном, финмодели строятся на таблицах — самом гибком и бесплатном инструменте. Нейросети отлично справляются с написанием формул и кодов (макросов и скриптов) для расчетов, они могут «взять на себя» практически любой ручной этап составления финмодели, но они не могут создать ее от начала до конца без участия человека.

Вот почему нейросети никогда не заменят финансиста: они могут реализовать созданный человеком алгоритм, а сам алгоритм, который будет работать на практике — создает человек. 

Нейросети:

• выполняют алгоритмы,
• пишут формулы,
• ускоряют ручной труд.

Финансист:

• создает алгоритм,
• понимает бизнес,
• несет ответственность за решения.

Именно поэтому нейросети — не замена профессии, а инструмент усиления профессионала.

Какие нейросети я применяю для составления финмоделей:  ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Perplexity, Claude, qoder, copilot. С составлением финмодели вполне могут справиться бесплатные китайские «нейронки» —  DeepSeek, Qwen, Perplexity. Начать можно с них.

Алгоритм составления финмодели с помощью нейросетей

Этот алгоритм позволяет создавать финмодель высокого качества за несколько часов. Конечно, количество этих часов, зависит от ваших технических навыков, но, думаю, что 12 часов — это самый максимум. 

Какие шаги в этом алгоритме:

1. Исследование специфики бизнеса и рынка
2. Определение перечня изменяемых параметров
3. Формирование структуры финансовой модели
4. Сценарное моделирование
5. Визуализация финансовой модели
6. Подготовка пояснительной записки

Шаг 1: Исследование специфики бизнеса и рынка

Глубинное исследование — это сильная сторона нейросетей. Они прекрасно справляются с поиском информации, проверкой фактов и составлением выводов на основании собранных фактов. При правильном промте, нейросеть будет опираться в своих выводах только на факты и на каждый факт давать прямую ссылку, подтверждающую этот факт. 

Исследование я провожу в 2 этапа: 

Этап 1: Исследование специфики бизнеса. Это ускоритель брифинга, первичного сбора информации о бизнесе. Цель — собрать перечень параметров, на которых будет строиться финмодель. Я строю параметрические финмодели, поэтому для меня это важно. Глубинное исследование с помощью нейросетей может дать вам гораздо больше информации, чем встреча с клиентом, потому что клиенты часто не обладают доскональным пониманием экономики бизнеса. Конечно же, работа с нейросетью не заменяет встречу с клиентом, она превращает 2 встречи и тонну переписки в одну короткую, эффективную встречу. Если подготовиться к ней с помощью глубинного исследования, то за 40 минут можно выявить все параметры, на которых нужно строить финмодель.

Промт на глубинное исследование специфики бизнеса: 

Ты финансовый аналитик, мастер составления финансовых моделей. Тебе нужно оказать услугу по составлению финансовой модели мини-пекарни. Проведи глубинное исследование о параметрах, которые влияют на этот бизнес. Что влияет на выручку, из чего складываются расходы. [добавьте в промт ваши дополнительные требования к исследованию] Составь перечень этих параметров в виде таблицы.

Этап 2: Исследование специфики рынка. Это исследование необходимо для того, чтобы понять нишу, тот контекст, в котором находится заказчик финмодели, с чем он сталкивается, какие есть особенности ниши, риски, на что обращать внимание.

Промт на глубинное исследование рынка:

Ты маркетолог-экономист, который понимает реалии российского бизнеса. Проведи исследование рынка мини-пекарен в России за последние 3 года. Опиши особенности этого сегмента, какие есть особенности, с какими проблемами сталкивается МСБ этого сегмента, какие есть прогнозы на предстоящий год, какие риски нужно учитывать. 

Результат шага: подготовленный перечень вопросов о бизнесе и предварительный перечень параметров финмодели. Кстати, это так же можно сделать с помощью нейросети на основании двух выше полученных исследований. Таким образом вы реализуете индивидуальный подход к каждому клиенту и это сильно повышает ваш уровень сервиса и качество финмодели, которая получится на выходе.

Шаг 2: Определение перечня изменяемых параметров

Этот шаг — живая встреча с клиентом, на которой мы задаем ему заранее подготовленные вопросы, с учетом специфики его бизнеса и его региона.  В чем нам могут помочь нейросети?

Просим у клиента разрешить поставить встречу на запись и после транскрибируем запись встречи. Важно, чтобы в эту транскрибацию не попали персональные данных — отрежьте ту часть видео, в которой есть такие данные. Далее загружаем транскрибацию и перечень вопросов в нейронку и в промте просим сопоставить вопросы и ответы и определить итоговый перечень параметров, по которым будет составлена финмодель. Внимательно читаем полученный список, корректируем его при необходимости. Все, что выдает нейронка,  нужно проверять и корректировать. 

Кстати говоря, если среди необходимых параметров есть те, по которым у заказчика нет данных,  вы можете взять их из глубинного исследования, согласовав значения этих параметров с заказчиком. 

Шаг 3: Формирование структуры финансовой модели

2 года назад у меня была универсальная структура финмодели, которая подходила практически всем бизнесам и подлежала незначительным корректировкам с учетом специфики бизнеса. С появлением нейросетей, я могу составлять под каждого клиента индивидуальную структуру модели, которая будет учитывать те параметры, что мы определили на предыдущих этапах. 

Для этого нужно загрузить перечень этих параметров в нейронку и написать промт, по которому, она выдаст структуру с прописанными формулами. 

Схема написания промта для определения структуры финмодели: 

Ты финансовый аналитик, мастер составления финансовых моделей. Составь полноценную структуру финансовой модели, исходя из параметров.

К изменяемым параметрам относятся:[ниже дать перечень изменяемых параметров].

Далее — прописываете блоки, из которых должна состоять финмодель.

ОПиУ классическая форма с Расчетом рентабельности по валовой и по операционной прибыли. [перечень особенностей, которые нужно учесть]

 ОДДС: со всеми классическими разделами.[перечень особенностей, которые нужно учесть]

Отдельным блоком вывести «Расчет показателей» [ниже дать перечень показателей, который вам нужно рассчитать в финмодели].

Этот промт получается достаточно большим, его нужно качественно прописывать, как будто вы объясняете эту задачу сотруднику, который этого не умеет делать, но сделает все, как вы скажете. 

Результат этого шага зависит от того, в какой нейросети вы работаете. Какие есть варианты: 

1. ChatGPT выдаст готовый Excel-файл со структурой модели, c прописанными внутри нее формулами и описанием как она работает.
2. DeepSeek, Qwen, Perplexity выдадут подробное описание этой структуры и напишут готовые формулы, которые нужно применить. Файлы с формулами они не дадут. Но вы сможете скопировать структуру из нейросети и вставить ее в таблицу Excel или Google.

Шаг 4: Сценарное моделирование

После того, как финмодель заполнена, мы проводим так называемые стресс-тесты и испытываем ее при разных величинах изменяемых параметров. Это необходимый элемент любой финансовой модели, мы изменяем параметры, смотрим, как меняется чистая прибыль и определяем три сценария: реалистичный, оптимистичный и пессимистичный. 

В чем нам помогут нейросети: в подборе параметров, к которым чистая прибыль наиболее чувствительна и в определения сценариев. 

Для этого нужно загрузить полученную финмодель в нейросеть и написать промт.

Промт для сценарного анализа:

1. Ты финансовый аналитик, тебе нужно провести сценарный анализ по  параметрам. Параметры даны в файле. Изучи внимательно этот файл. В столбце в наименовании параметра, в столбце F  — значение параметра.  Определи ключевые драйверы, которые влияют на работу компании. Напиши перечень этих Драйверов

2. Составь таблицу сценариев на основе драйверов 
Опиши правила изменения показателей

Шаг 5: Визуализация финансовой модели

На этом шаге я добавляю диаграммы, строю дэшборд или пишу html-код, которые позволяет сделать мою финмодель интерактивной. Как правило, такая визуализация вызывает у заказчика вау-эффект. 

Для формирования html-документа достаточно загрузить готовую финмодель в нейросеть, перечислить изменяемые параметры и попросить визуализировать финмодель в формате html так, чтобы изменяемые параметры можно было корректировать на бегунке или просто вписывать руками.

Шаг 6 : Подготовка пояснительной записки

Грузим готовую финмодель с нейросеть, пишем промт.

Промт на составление пояснительной записки для финмодели:

Ты финансовый аналитик, мастер финмоделирования и сценарного анализа. Расскажи, как выглядит самая оптимальная пояснительная записка к финмодели.

Во вложении финмодель мини-пекарни у дома в Татарстане. Изучи ее. Составь пояснительную записку по предложенной тобой структуре. Язык пояснительной записки простой, понятный обывателю. 

В итоге — мы получаем продуманную финансовую модель с презентацией (визуализация на  html) и пояснительной запиской. Конечно, для составления финмодели нужно уметь работать с таблицами, понимать, как составляется финмодель, как ее читать и презентовать. Нейросети не заменят вас в этом. Но тот алгоритм, который я дала, позволит сократить ваши трудозатраты за счет применения нейросетей в этом процессе процентов на 40%. А при глубоком понимании работы нейросетей на все 60%.