Ieguvumi:
- Izprast, kā mākslīgais intelekts tiek izmantots kā sastādīšanas un aprēķinu kontrole finanšu pārskatu analīzē, koeficientu aprēķināšanā un naudas plūsmas interpretācijā.
- Spēja kā ekspertam pārrēķināt mākslīgā intelekta radīto finanšu interpretāciju ar avota datiem un apšaubīt pieņēmumus un ierobežojumus
- Spēja izprast prognozēšanas un scenāriju analīzes nenoteiktību un apgalvot, ka lēmumi par investīcijām/kredītiem pieder cilvēkiem.
Finanšu analītiķa uzdevums ir izlasīt stāstu diagrammās. Uzņēmuma bilance, peļņas vai zaudējumu aprēķins un naudas plūsma; Tas stāsta par likviditāti, rentabilitāti, parādiem un izaugsmi. No šiem skaitļiem analītiķis aprēķina likmes, interpretē tendences, veido scenārijus un sniedz ieguldījumu kredīta/ieguldījumu lēmumā. Šajā procesā mākslīgais intelekts ietaupa laiku tabulas lasīšanai, likmju aprēķina uzmetumam un interpretācijas uzmetumam. Taču finanšu analīzes pamatā ir nenoteiktība: katra interpretācija ir balstīta uz pieņēmumu, katra prognoze ir balstīta uz scenāriju. AI var pārāk droši teikt, ka "šis uzņēmums ir absolūti stabils"; tā kā patiesa analīze ir saistīta ar pieņēmumu apšaubīšanu un nenoteiktības norādīšanu. Galīgais kredīta/investīciju lēmums ar savu nenoteiktību ir cilvēcisks.
Šajā nodaļā mēs redzēsim, kā izmantot AI kā projektu un konta kontroli finanšu pārskatu analīzē, kā pārrēķināt un vaicāt tā rezultātus un kā pārvaldīt prognožu/scenārija nenoteiktību.
Uz ko balstās finanšu analīze?
Pamatrīki:
- Attiecību analīze: Likviditāte (tekošais rādītājs, skābes tests), rentabilitāte (tīrās peļņas norma, pašu kapitāla atdeve), parādsaistības (parāds/pašu kapitāls), efektivitāte (debitoru parādu apgrozījuma koeficients).
- Tendenču analīze: izmaiņas starp gadiem/ceturkšņiem; izaugsme vai saraušanās?
- Naudas plūsma: neatkarīgi no tā, vai šķietami ienesīgs uzņēmums ģenerē naudu — peļņa uz papīra nav nauda kasē.
- Scenārijs un noskaņojums: uz pieņēmumiem balstītas prognozes, piemēram, "Kas notiks, ja pārdošanas apjomi samazināsies par 10%?"
Padoms. Rentabilitāte un naudas plūsma ir dažādas lietas. Kamēr uzņēmums uzrāda grāmatvedības peļņu, tam var pietrūkt naudas. Ja AI ieslīd tādā saīsnē kā “rentabla, tāpēc stabila”, jūsu uzdevums ir noķert šo slazdu.
Pareiza mākslīgā intelekta pozicionēšana
Meklējumi
AI loma
kontrole/lēmums
Attiecību aprēķina skice no tabulas
konta melnraksts
Pārrēķināt no avota
Tendenču kopsavilkums
Kopsavilkuma melnraksts
Ekspertu atsauksmes
Nozares salīdzināšanas piezīme
melnraksts
Avota un valūtas apstiprinājums
Scenārija rediģēšana
Pieņēmumu projekts
Ekspertu jautājumu pieņēmums
Kredīta/investīciju konsultācijas
(tikai melnraksts)
cilvēks izlemj
AI nepieņem “galīgo lēmumu” nevienā līnijā; Jūsu uzdevums ir atklāt pieņēmumus un nenoteiktību, kas ir katra komentāra pamatā.
Pārrēķins un pieņēmumu apšaubīšana
- Pārbaudiet cenas no avota. Aprēķiniet mākslīgā intelekta doto pašreizējo attiecību, maržu, parāda / pašu kapitāla attiecību ar tabulas vērtībām. Modelis var sajaukt saucēju/skaitītāju.
- Ievades precizitāte. Vai modeļa nolasītās tabulas vērtības ir pareizas? Nepareiza ievade sniedz nepareizus rezultātus pat ar pareizo formulu (atkritumi iekšā, atkritumi ārā).
- Padariet pieņēmumu redzamu. Skaidri jautājiet pieņēmumam, uz kuru balstās katra prognoze ("pārdošana paliek nemainīga", "likme nemainās") un apšaubiet tā reālismu.
- Pārtrauciet pārmērīgu precizitāti. Aizstājiet tādus izteicienus kā “absolūti”, “noteikti” ar nenoteiktības valodu (“saskaņā ar pieejamajiem datiem, pieņemot”).
Četras kopējamas veidnes
1) Attiecību aprēķina skice (ar soļu displeju):
Aprēķiniet šādus koeficientus, izmantojot tālāk norādītās tabulas vērtības, un katram parādiet formulu un starpposmus: pašreizējā attiecība, tīrās peļņas norma, parāds/kapitāls. Vienkārši veiciet matemātiku; “Spēcīga/vāja” sprieduma pieņemšana. Vērtības: [apgrozāmie līdzekļi, īstermiņa saistības, tīrā peļņa, pārdošanas apjomi, kopējais parāds, pašu kapitāls]
2) Tendenču un naudas plūsmas kopsavilkums:
Jūsu loma: finanšu analītiķa kopsavilkuma palīgs. Neitrāli apkopojiet tendences no pārbaudītajiem trīs ceturtdaļas datiem, ko es jums sniedzu. Atsevišķi izvērtēt rentabilitāti un naudas plūsmu; Ja abi ir pretrunā viens otram, izceliet to. Galīgo investīciju lēmumu pieņemšana. Dati: [skaitļi]
3) Pieņēmumu un nenoteiktības kontrole:
Kādi pieņēmumi ir balstīti uz šādiem finanšu komentāriem? Skaidri uzskaitiet katru pieņēmumu un norādiet, kuri no tiem mainītu rezultātu, ja tie netiktu realizēti. Pārmērīgi precīzi paziņojumi (“absolūti”, “garantēti”). Teksts: [komentārs]
4) Scenārija (jutīguma) uzmetums:
Jūsu loma: scenārija sastādīšanas palīgs. Izveidojiet divus scenārijus, pamatojoties uz bāzes datiem: (1) ja pārdošanas apjomi samazinās par 10%, (2) ja procentu izdevumi palielinās par 20%, kā tiks ietekmētas bāzes likmes? Skaidri pierakstiet katra scenārija pieņēmumu. Šis ir melnraksts; Es pieņemšu galīgo lēmumu par aizdevumu/ieguldījumu. Bāzes dati: [skaitļi]
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Apskatiet šī uzņēmuma paziņojumus un izlemiet, vai mums vajadzētu dot aizdevumu, es vēlos skaidru atbildi: jā vai nē.
Tas pārceļ lēmumu uz modeli, slēpj pieņēmumus, ignorē nenoteiktību un aicina uz pārmērīgu precizitāti.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: lēmumu atbalsta asistents, nevis lēmumu pieņēmējs. Aprēķiniet koeficientus ar formulu, novērtējiet tendences un naudas plūsmu atsevišķi. Skaidri uzrakstiet pieņēmumu, uz kuru balstās katrs komentārs, un norādiet visas neskaidrības. Neizmantojiet tādus izteicienus kā "absolūti". Es pieņemšu lēmumu par kredītu, norādot neskaidrības.
Spēcīga griba padara aprēķinu caurspīdīgu, padara redzamu pieņēmumu un nenoteiktību un atstāj lēmumu cilvēka ziņā.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — laika ietaupījums. Analītiķis liek AI aprēķināt 15 uzņēmumu portfeļa pamatā esošos koeficientus, izmantojot aptuvenu projektu, un pēc tam tos visus pārbaudīt no avota. Manuālais 4 stundu aprēķins tiek samazināts līdz 1 stundai; Analītiķis savu laiku velta pieņēmumu interpretācijai un apšaubīšanai.
2. gadījums — pārrēķinos tiek konstatēta kļūda. Mākslīgais intelekts dod uzņēmuma pašreizējo koeficientu "2,4". Analītiķis pārrēķina: modelī tika izmantots kopējais parāds, nevis īstermiņa parāds; reālā strāvas attiecība ir 1,1, un pastāv likviditātes problēmas. Validācija novērš nepareizu iespaidu par "cietu".
3. gadījums — pārāk precīzi pārtraukumi. Mākslīgais intelekts saka "uzņēmums ir ļoti solīds, kredīts noteikti jādod". Analītiķis aplūko naudas plūsmu: lai gan uzņēmums šķiet rentabls, pēdējie divi ceturkšņi ir radījuši negatīvu darbības naudas plūsmu. Komentārs ir pārrakstīts, pievienojot nenoteiktību kā "rentabla, bet naudas ģenerēšana ir vāja, ieteicams papildu nodrošinājums un rūpīga uzraudzība." Ar šo niansi lēmums tiek iesniegts komisijai.
Konteksta nozīme: viena un tā pati attiecība, cits stāsts
Finanšu analīzē skaitļi nerunā vien; Tas iegūst nozīmi līdz ar kontekstu. Lai gan tāda pati "pašreizējā attiecība 1,2" ir diezgan normāla mazumtirdzniecības ķēdei, tā var būt satraucoša līgumslēdzējam uzņēmumam ar ilgu savākšanas periodu. AI zina vispārīgus modeļus, bet bieži vien ne konkrēto jūsu nozares, šī uzņēmuma un šī perioda kontekstu; tāpēc to var izmantot īsinājumtaustiņos, piemēram, “zems rādītājs = slikts”. Jūs esat tas, kurš pievieno kontekstu.
Apsverot kontekstu, uzdodiet trīs jautājumus:
- Kāda ir nozares norma? Salīdziniet attiecību ar nozares vidējo rādītāju un konkurentiem; Svarīga ir relatīvā pozīcija, nevis absolūtā vērtība.
- Kāda ir tendence? Viena perioda likme ir maldinoša; Vai likme uzlabojas vai pasliktinās? Virziens bieži vien ir svarīgāks par līmeni.
- Vai ir kādi vienreizēji efekti? Aktīvu pārdošana, nodrošinājums tiesas prāvai vai neparasti ienākumi var padarīt periodu labu vai sliktu un slēpt patieso ainu. Skatiet "attīrīto" attēlu.
Padoms. Ja AI interpretē koeficientu, jautājiet: "par kādu nozares pieņēmumu jūs runājat?" jautāt. Ja modelis nevar izskaidrot savu pieņēmumu, tā interpretācija ir bez konteksta; neuzticams, kamēr nav pārbaudīts ar jūsu nozares zināšanām.
Biežas kļūdas
- Nepārrēķinot likmi. Neapstiprinot modeļa doto attiecību ar formulu; Šeit rodas skaitītāju/saucēju neskaidrības.
- Peļņas jaukšana ar skaidru naudu. Attiecas uz saīsni “rentabla, tāpēc stabila”.
- Pieņēmuma slēpšana. Nejautājot, uz kādu pieņēmumu balstās prognoze.
- Pārmērīgas noteiktības pieņemšana. Izteicieni, piemēram, "absolūti ciets", ir iekļauti pārskatā tādi, kādi tie ir.
- Lēmumu atstājot modeles ziņā. Mēģina deleģēt atbildību, liekot modelim pieņemt galīgo lēmumu par aizdevumu/ieguldījumu.
Uzmanību: visbīstamākais rezultāts finanšu analīzē ir pārliecināts, bet balstīts uz maldīgiem pieņēmumiem. Uzticēties pareģojumam, nezinot, kas aiz tā slēpjas, ir tas pats, kas uzticēties ēkai, kuras pamati nav redzami.
Rezumējot
Finanšu analīze nolasa stāstu par skaitļiem, izmantojot attiecību, tendences, naudas plūsmu un scenāriju rīkus. Mākslīgais intelekts veido kontu un komentāru uzmetumus; bet ekspertam ir jāpārrēķina koeficienti no avota, jāapstiprina ievade, jāpadara redzami pieņēmumi un pārmērīga precizitāte jāaizstāj ar nenoteiktības valodu. Galīgo lēmumu par kredītu/investīciju ar tā nenoteiktību pieņem cilvēks. Vienā teikumā: AI apkopo skaitļus; Kompetentam analītiķim pieder interpretācija, pieņēmumi un lēmums.
Lietojumprogrammas uzdevums
Sagatavojiet nelielu finanšu pārskatu (apgrozāmie līdzekļi, īstermiņa saistības, tīrā peļņa, pārdošanas apjomi, kopējās saistības, pašu kapitāls). Lieciet pirmajai veidnei aprēķināt koeficientus un salīdzināt katru, pārrēķinot tos manuāli. Pēc tam novērtējiet rentabilitāti un naudas plūsmu atsevišķi ar 2. veidni. Izdrukājiet arī apzināti pārāk precīzu komentāru un parādiet, kā tas tiek mīkstināts, pārbaudot pieņēmumu/nenoteiktību ar 3. veidni.
kontrolsaraksts
- [ ] Modeļa dotās likmes pārrēķināju no avota, izmantojot formulu.
- [ ] Es apstiprināju, ka ievades tabulas vērtības ir nolasītas pareizi.
- [ ] Ienesīgumu un naudas plūsmu vērtēju atsevišķi.
- [ ] Esmu padarījis redzamu un apšaubījis pieņēmumu, uz kura balstās katra interpretācija.
- [ ] Es aizstāju pārāk precīzus apgalvojumus ar nenoteiktības valodu.
- [ ] Es pieņēmu galīgo lēmumu par aizdevumu/ieguldījumu un atbildību.