收益：
- 能够理解优秀管理报告的金字塔结构（执行摘要、关键发现、细节），并为人工智能提供框架以生成决策导向的报告
- 能够编写防欺骗提示，防止人工智能添加数据中不存在的数字和赞美
- 能够养成在将报告连接到源进行验证后对报告中的每个数字进行签名的习惯
撰写报告是最耗时但最不受欢迎的管理任务之一。每周运营报告、每月绩效总结、向董事会汇报、部门状况备忘录……其中大多数都重复相同的框架：将数字相加，与上期进行比较，突出重要内容，保持简短。这正是人工智能的闪光点。在本单元中，我们将学习如何从分散的数据中生成清晰、可读、面向决策的管理报告。再次强调，界限很明确：人工智能撰写报告草稿；经理负责验证其中的每个数字并签署报告。
剖析一份优秀的管理报告
一份糟糕的报告又长又平淡：一页又一页的数字，没有强调，没有“那又怎样？”这个问题没有答案。一份好的报告是一个金字塔。顶部是执行摘要——包含 3-5 项的摘要，即使最挑剔的读者也能在 30 秒内理解。下面有重要的发现，底部有支持细节。忙碌的主管只会阅读顶部；好奇的人就下来吧。
一份好的报告具有三个特点。优先级：首先是最重要的三件事。比较：每个数字都给出一个参考（上个月、目标、预算）。行动导向：除了“发生了什么”之外，还有“要做什么”。如果您在向人工智能打印报告时明确请求这三个功能，输出就会从一堆数字转变为决策工具。
提示：不要告诉人工智能“写一份报告”，而是给它一个像“执行摘要+3个关键发现+2个建议行动”这样的框架。如果你确定了骨架，报告就会遵循你的思维方式，而不是人工智能的随机结构。
将数字转化为叙述——但不是虚构的
人工智能的最大优势在于，它将枯燥的数字翻译成流畅的句子：“本周发货延误减少了四分之一，支持了客户满意度”，而不是“延误率从 0.12 下降到 0.09”。但这就是最大的风险所在：人工智能可以添加数据中没有的数字、原因和荣誉来丰富叙述。所以黄金法则：人工智能只会使用你给它的数字；其解释将基于数据；他会将他不确定的区域标记为“无数据”。
报告的第二个要点是一致性。相同的结构、相同的 KPI、每周相同的顺序。所以读者很快就能看到变化。为人工智能提供一次好的模板并让它在每个周期都使用相同的模板可以提高速度和信心。
三个迷你箱子
情况 1 — 90 分钟到 15 分钟。一家制造公司的计划主管每周要花 90 分钟准备一份运营报告。创建了一个固定的 AI 模板：执行摘要、本周/上周 5 个 KPI 的比较、3 个关键发现、2 个行动。现在粘贴匿名数据并在 15 分钟内完成；他把剩下的时间都花在了实地考察上。他亲自控制着每一个数字。
案例 2——捕获捏造的赞美。一位销售经理让人工智能编写月度报告。 YZ还热情地补充了一句：“这个月球队以非凡的表现打破了纪录”；然而，数据中并没有“记录”，销售额比目标低了6%。校长注意到了这一点并进行了纠正，并在她的提示中永久执行“不夸大，不加赞扬，只依靠数据”的规则。
案例 3 — 向两个受众提交两份报告。区域经理需要来自相同数据的两份单独的报告：现场团队的详细操作备忘录，总经理的半页摘要。他给人工智能提供了相同的匿名数据，并让它生成两份报告，并有两种不同的提示——一份详细，一份提炼。验证两者后，我有两个现成的打印输出，而不是一个工作表。
四个可复制模板
1）每周运营报告模板：
您的角色：运营经理的助理记者。使用所附的每周匿名数据。写一份结构如下的报告：1) 执行摘要：不超过 4 项，每项一句话。2) 关键绩效指标表：本周/上周/变化 (%).3%) 关键发现：不超过 3 个，每项均基于数据。4) 建议采取的行动：不超过 2 个。只需使用我给出的数字即可；不要添加赞美/夸张；在不确定的地方写“无数据”。
2）执行摘要蒸馏：
下面是一份长篇报告。将其缩减为包含 5 项的执行摘要，忙碌的主管只需 30 秒即可读完。每一项都应包含一个句子、一个数字，从最重要的开始。添加细节；组成新的数字。
3）将数字转换为叙述（拟合证明）：
将这些 KPI 变更翻译成流畅但低调的句子：[变更列表]。让每个句子仅基于我给出的数字。不要添加因果断言；只要写清楚“发生了什么变化”就可以了。使用土耳其语，正式且简单的语言。
4）针对两种受众的适应：
将以下报告改编成两个版本： (A) 对于现场团队：操作细节，以及待办事项列表。 (B) 对于总经理：半页，仅战略标题。使用相同的数字，因此两个版本不存在矛盾。
弱提示/强提示
弱提示：
使用这些数据准备一份报告。
没有结构、没有质量、没有长度、没有配件保护。人工智能会转储凌乱、冗长、无重音的文本，并可能添加不存在的注释。
强力提示：
你的角色：记者。使用所附的匿名每月数据。为总经理写一份半页报告：(1) 4 项执行摘要，(2) 3 个偏离目标的 KPI，(3) 单一建议行动。就用我给的数字吧，不夸张，把不明确的地方标记为“无数据”。
尺寸
糟糕的方法
强硬的做法
结构
不确定的
清晰的骨架
质量
未定义
总经理
长度
无限
半页
配件保护
无
是的
决策值
低
高
常见错误
- 要求报告但不发表声明。如果不指定结构，AI将构建随机结构。
- 忘记了配件保护。没有了“不要夸大，只靠数据”的规则，人工智能增加了赞扬和理由。
- 就不放对比参考了。如果没有经过的时间/目标/预算，这个数字就没有意义。
- 每个学期使用不同的模板。不一致的结构使得很难看到变化。
- 无需验证即可签名。报告中的每个数字都不应在未经您控制的情况下分发。
注意：报告一旦发送，将无法检索；当董事会上有错误的号码时，声誉就会受损。不要被人工智能流畅的语言所困扰——流畅并不意味着准确。将每个图形与其来源连接起来。
总之
由于其重复结构，管理报告是人工智能最有效使用的领域之一。一份好的报告是一个金字塔：执行摘要在顶部，关键发现在下面，细节在底部。你把骨架交给人工智能；要求优先级、比较和行动导向。最大的风险是人工智能会添加你数据中没有的数字和赞美；每次提示时都遵循“仅基于数据，不要夸大”的规则。一致的模板可以提高速度和信心。签名永远是你的。
应用任务
选择您定期（每周或每月）准备的报告。根据您自己的 KPI 调整上面的“每周运营报告模板”，并使用匿名数据生成一次。将输出中的每个数字与源数据进行比较；如果您发现哪怕有一个数字不匹配，请加强提示。记下您节省的时间和您纠正的错误。
清单
- [ ] 我是否确定了报告骨架（结构、长度、质量）？
- [ ] 我的提示中是否包含了“仅基于数据，请勿夸大”的规则？
- [ ] 我是否将每个 KPI 与参考（上一期间/目标）进行了比较？
- [ ] 我是否使用源数据验证了输出中的所有数字？
- [ ] 在分发该报告之前我是否亲自核实了该报告？