Ieguvumi:
- Spēja skaidri nodalīt finanšu modeļa pieņēmumu, virzītājspēku un izvades slāņus ar AI
- Spēja iestatīt optimistiskus/bāzes/pesimistiskus scenārijus un viendimensiju jutīguma tabulas ar AI atbalstu
- Spēja pārbaudīt AI modeļa loģiku attiecībā uz apļveida atsaucēm, formulu un pieņēmumu konsekvenci
Finanšu modelis ir strukturēta grāmatvedības sistēma, kas ar skaitļiem simulē uzņēmuma vai projekta nākotni. Visvienkāršāk sakot, tas ir "izmantojiet dažus pieņēmumus, iegūstiet rezultātus" iestatījums: kā mainās peļņa, nauda un vērtība, mainot pieauguma tempu, izmaksu likmi un ieguldījumu apjomu? Labs modelis sastāv no trim skaidriem slāņiem: pieņēmumi (ievadītie skaitļi), draiveri (loģika, kas savieno šos skaitļus ar rezultātu) un rezultāti (peļņa, nauda, likmes). AI paātrina modelēšanas procesu daudzos veidos: tas piedāvā modeļa skeletu, izveido formulas loģiku, atkārto scenārijus un sagatavo jutīguma tabulas. Bet modeļa visbīstamākās kļūdas ir neredzamās: nepareiza formula, slēpta cirkulāra atsauce vai nekonsekvents pieņēmums klusi padara modeli nepareizu. Šīs vienības būtība ir pārbaudīt modeļa loģiku, ko veido AI.
Šajā nodaļā mēs iemācīsimies atdalīt trīs modeļa slāņus, izveidot optimistiskus/bāzes/pesimistiskus scenārijus un noskaņojuma tabulu, kā arī apstiprināt AI modeļa loģiku.
Jēdzieni: pieņēmums: skaitlis, ko manuāli ievadāt modelī (piemēram, pieaugums 10%). Vadītājs: formulas loģika, kas savieno pieņēmumu ar izvadi. Scenārijs: pilnīga pieņēmumu kopuma maiņa (optimistiska/bāzes/pesimistiska). Jutīguma analīze: viena pieņēmuma mainīšana soli pa solim un ietekmes uz rezultātu skatīšana. Apļveida atsauce: šūnas tiešs/netiešs savienojums ar sevi.
Trīs modeļa slāņi
Modeļa svarīgākais disciplinārais noteikums ir nodalīt pieņēmumus no aprēķina. Pieņēmumi tiek apkopoti vienuviet, konts ir piesaistīts tiem; lai, mainot pieņēmumu, viss modelis tiktu konsekventi atjaunināts. Ieviesiet šo atšķirību, veidojot AI modeļus.
slānis
Saturs
Labs dizaina noteikums
Pieņēmumi
Izaugsme, peļņa, termiņš, atlaide, investīcijas
Viena vieta, atvērta etiķete
Šoferi
Formulas, piemēram, ieņēmumi = cena × apjoms
Atsaucoties uz pieņēmumu, nav fiksēta iegulta numura
Izejas
Peļņa, nauda, likmes, vērtība
Tas ir atvasināts tikai no aprēķina, tas nav rakstīts ar roku.
Padoms. Nekad neiekļaujiet "fiksētu" skaitli modeļa formulā (piem., =Apgrozījums*0,55). Tā vietā pieņēmuma šūnā ievietojiet 0,55 un atsaucieties uz to. Tādā veidā, mainoties pieņēmumam, modelis tiek atjaunināts no viena punkta, un jūs varat viegli uztvert slēptās konstantes, kuras AI ir iegulusi.
Skripts un jūtīgums
Scenārijs un jutīgums ir dažādas lietas, un tos var sajaukt. Scenārijs kopā maina vairākus pieņēmumus (pesimistiskajā pasaulē gan izaugsme samazinās, gan izmaksas palielinās). Jutība izolē vienu pieņēmumu un mēra tā ietekmi uz izlaidi (kā mainās vērtība, ja mainās tikai diskonta likme). Kopā tie parāda, kur modelis ir trausls.
Modeļa uzvedne: "Iestatiet vienkāršu 3 gadu ieņēmumu-peļņas modeli SaaS uzņēmumam. Atdaliet slāņus: (1) PIEŅĒMUMI (sākotnējie klienti 500, ikmēneša pieaugums 4%, mēneša abonements 1200 TL, bruto peļņa 78%, ikmēneša fiksētie izdevumi 900 tūkst. TL), (2) OUT klientu skaits, PU,3 izdevumi. (ikmēneša ieņēmumi, bruto peļņa, pamatdarbības peļņa) Nelieciet formulās nemainīgus skaitļus, vienkārši pieņemiet to visu."
Scenārija uzvedne: "Pievienojiet šim modelim trīs scenārijus. BĀZE: sniegti pieņēmumi. OPTIMISTISKA: ikmēneša pieaugums 6%, peļņa 80%. PESIMISTIS: ikmēneša pieaugums 2%, peļņa 72%, fiksētie izdevumi par 10% vairāk. Triju scenāriju 36. mēneša darbības peļņas tabula līdzās."
Jutīguma tabulas uzvedne: "Parādiet 36. mēneša pamatdarbības peļņas jutīgumu pret mēneša pieauguma tempu. Mainiet pieaugumu no 1% uz 7% ar 1 punkta soļiem, saglabājiet pārējos pieņēmumus nemainīgus un ierakstiet peļņu katrā tabulā. Apkopojiet, cik jutīga ir peļņa pret pieaugumu vienā teikumā."
Modeļa audita uzvedne: "Jūsu izveidotajā modelī: (1) vai formulās ir iegulti fiksēti skaitļi, kas nav balstīti uz pieņēmumiem? (2) vai pastāv kāds cirkulāras atsauces risks? (3) vai vienības ir konsekventas (mēneša/gada, TL/tūkst. TL)? Ziņojiet par katru atrasto risku, to detalizēti norādot."
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
VĀJS: "Izveidojiet man 3 gadu finanšu modeli." (Rezultāts: aprēķins ar jauktiem slāņiem, iegultām konstantēm, grūti auditējams.) STIPRI: "Izveidojiet 3 gadu modeli ar atsevišķiem pieņēmumu/vadītāja/izejas slāņiem, bez fiksētiem iegultiem formulās, izaugsmes un peļņas pieņēmumiem, kurus var mainīt vienuviet; pēc tam pievienojiet pieauguma jutīguma tabulu un pārbaudiet modeļa cikliskās atsauces riskus un vienību konsekvenci."
Mini futrāļi
1. gadījums — iegultās konstantes izmaksas. Analītiķis samazina peļņu no 78% līdz 75% mākslīgā intelekta modelī, bet darbības peļņa mainās mazāk nekā gaidīts. Palaižot vadības uzvedni, viņš redz, ka izmaksu formulas pamatā ir iegultā 0,22 konstante, nevis pieņēmums. Pat ja piemales šūna mainījās, formula izmantoja veco vērtību. Modelis reaģē pareizi, ja tas ir balstīts uz fiksētu pieņēmumu.
2. gadījums — trausla vērtība. Investīciju lēmuma modelī bāzes scenārijs izskatās pievilcīgs. Kad analītiķis veido jutīguma tabulu, viņš redz, ka darbības peļņa samazinās uz pusi, kad izaugsme samazinās no 5% līdz 3%. Tātad visa modeļa pievilcība balstās uz vienu optimistisku izaugsmes pieņēmumu. Šī apziņa maina lēmumu no “noteikta jā” uz “piesardzīgu, pirms izaugsme tiek apstiprināta”.
3. gadījums — cikliskais slazds. Aizņēmuma modelī procentu izdevumi ir atkarīgi no parāda atlikuma, parāda atlikums ir atkarīgs no skaidras naudas nepieciešamības, un naudas nepieciešamība ir atkarīga no procentiem. Instalējot AI, tiek parādīta apļveida atsauce un programma Excel sniedz brīdinājumu. Tā vietā, lai aizvērtu brīdinājumu un turpinātu, analītiķis pārskata loģiku un pārtrauc ķēdi, lai aprēķinātu procentus par iepriekšējā perioda bilanci. Tādējādi rezultāts ir gan precīzs, gan izsekojams.
Uzmanību! Modelis nekad nav attaisnojams ar vienu scenāriju, kas izskatās labi. Teikums "Bāzes scenārijā ir ļoti izdevīgi" nevar būt attaisnojums lēmumam, nezinot, kas notiek pesimistiskajā scenārijā. Katrā modelī lūdziet vismazāk optimistisko/bāzes/pesimistisko triādi un jutīgumu pret kritisko pieņēmumu.
Četri modeļa pārbaudes jautājumi
Uzdodiet katram modelim, ko AI veido, šos četrus jautājumus:
- Vai ir kāds iegultais fiksēts? Vai katrs skaitlis ir balstīts uz pieņēmumu vai ir iegults formulā?
- Vai vienības ir konsekventas? Vai ir sajaukti mēneša un gada, TL un tūkstoš TL?
- Vai ir cirkulāra atsauce? Vai šūna savienojas ar sevi?
- Vai izvade pareizi reaģē uz pieņēmumu? Vai, mainot pieņēmumu, izlaide mainās paredzētajā virzienā?
Biežas kļūdas
- Nenodalot pieņēmumu no aprēķina. Ja formulā ir iegultas konstantes, modeli nevar kontrolēt un tas reaģē nepareizi.
- Lēmumu pieņemšana pēc viena scenārija. Lēmums, kas pieņemts, neredzot pesimistisku situāciju, ir riskants.
- Izslēdziet ciklisko brīdinājumu. Brīdinājums ir kļūdas pazīme, nevis kairinājums, kas jāapklusina.
- Izlaižot jutību. Modeļa robustumu nevar izmērīt, nezinot, no kura pieņēmuma ir atkarīgs rezultāts.
- Vienības apjukums. Mēneša/gada un TL/tūkstoš TL neatbilstības rada klusas, bet lielas kļūdas.
Rezumējot
Finanšu modelis ir grāmatvedības sistēma, kas simulē nākotni ar pieņēmumiem, un tā spēks izriet no slāņu skaidrības. AI ietvars ātri izveido scenārijus un noskaņojuma tabulas; bet tas var radīt neredzamas kļūdas, piemēram, iegultās konstantes, apļveida atsauces un vienību neatbilstības. Atdaliet pieņēmumu no aprēķina, katram modelim pievienojiet triādi optimists/bāze/pesimisms un jutīgumu pret kritisko pieņēmumu, vienlaikus uzdodiet četrus audita jautājumus. Viens labs scenārijs nevar attaisnot lēmumu.
Lietojumprogrammas uzdevums
Lūdziet AI izveidot vienkāršu 3 gadu ieņēmumu un peļņas modeli, kas sadalīts trīs slāņos (pieņēmums/vadītājs/izvade), un nelūdziet formulās neiekļaut konstantes. Pievienojiet trīs optimistiskus/bāzes/pesimistiskus scenārijus un novietojiet līdzās jaunāko darbības peļņu. Pēc tam pieprasiet jutīguma tabulu vissvarīgākajam pieņēmumam (piemēram, izaugsmei). Visbeidzot, palaidiet modeļa pārbaudes uzvedni un pārbaudiet iegultās konstantes, cikliskas atsauces un vienību neatbilstības un atzīmējiet konstatējumus.
kontrolsaraksts
- [ ] Es atdalīju pieņēmuma, draivera un izvades slāņus.
- [ ] Es pārbaudīju, vai formulās nav iegultas konstantes.
- [ ] Es uzstādīju vismaz trīs optimistiskus/daži/pesimistiskus scenārijus.
- [ ] Es pievienoju jutīguma tabulu kritiskajam pieņēmumam.
- [ ] Es pārbaudīju apļveida atsauci.
- [ ] Es pārbaudīju vienības konsekvenci (mēnesī/gadā, TL/tūkst. TL).
- [ ] Es mainīju pieņēmumu un pārbaudīju, vai izvade reaģēja pareizi.