Финансовый анализ с AI: инструменты и практика

Эта учебная программа создана именно для таких людей: руководителей, финансистов, бухгалтеров, собственников и аналитиков, которые хотят понять, что происходит с деньгами в компании, что влияет на происходящее, можно ли и каким образом повлиять на эти процессы. При создании этой учебной программы, мы отошли от классической формы учебных программ по финансовому анализу. Многие вещи сегодня можно делать гораздо быстрее и точнее, чем даже год назад, с помощью современных AI -инструментов.

На этом практическом обучении вы научитесь: анализировать отчёты, строить бюджеты, прогнозировать движения денежных средств, рассчитывать KPI и корректировать финансовую стратегию. Всё это— с помощью доступных AI-инструментов.

В финале программы вы создадите собственного AI-ассистента, который поможет вам автоматизировать повседневную финансовую работу.

научить участников реально оценивать финансовое состояние компании с опорой на данные, находить слабые места и точки роста, использовать AI для анализа, планирования, контроля и принятия решений.

Предприниматели, владельцы больших и малых компаний, специалисты, отвечающие за развитие предприятия, менеджеры, работающие с финансовыми данными, бухгалтеры, финансовые руководители, работники отдела персонала и т.д. Все заинтересованные в этой теме люди.

1. модуль. Оценка текущего финансового состояния предприятия при помощи AI.

   • Научимся быстро и точно оценивать текущее финансовое положение компании с помощью ИИ-инструментов, интерпретировать ключевые метрики и выявлять зоны риска и роста.
     Диана Бродская Присяжный финансовый аудитор, CFO, ACCA.

     • Основные показатели, определяющие финансовое здоровье компании: ликвидность, рентабельность, устойчивость.

     • Быстрая диагностика финансового состояния на основе управленческой отчётности.

     • Как подготовить данные для анализа с помощью ИИ: структура Excel-файла.

     • Применение ChatGPT для расчёта ключевых коэффициентов и анализа отчётов.

     • Использование Claude.ai или ChatDOC для анализа PDF и таблиц.

     • Интерпретация результатов ИИ-анализа: что означают выявленные проблемы.

     • Практическое задание: участники загружают отчёт и получают финансовую диагностику с помощью ИИ.

     • Что ИИ не видит: как не полагаться вслепую и проверять выводы.

     • Как правильно ставить задачи и формулировать вопросы по финансовому анализу, чтобы получить верные данные.

2. модуль. Финансовое планирование на основе данных: от интуиции к обоснованным решениям.

   • Анализ и систематизация финансовых данных с помощью ИИ для построения обоснованного и устойчивого финансового плана.

     • Какие данные нужны для качественного финансового планирования.

     • Как систематизировать и структурировать финансовую информацию при помощи ИИ.

     • Использование ИИ для выявления трендов, закономерностей и аномалий в данных.

     • Применение ChatGPT, Excel AI и Power BI для анализа больших таблиц и автоматизации выводов.

     • Построение финансовых сценариев на основе исторических данных и прогнозов.

     • Практическое задание: участники анализируют набор данных и формируют предварительный финансовый план.

     • Как интерпретировать результаты ИИ-анализа и принять решения на их основе.

     • Устойчивое планирование: как учитывать риски, неопределённость и переменные факторы.

3. модуль. Бюджетирование и планирование расходов с AI.

   • Анализ и планирование расходов с использованием AI для составления обоснованного бюджета и разработки альтернативных сценариев.

     Александр Гансен Лектор и ментор в TalTech и Tehnopol. Соучредитель WOF Labs и Supplain.

     • Цели бюджетирования: зачем бизнесу нужен бюджет и что с ним делать.

     • Виды бюджетов: операционный, инвестиционный, по подразделениям и проектам.

     • Построение структуры бюджета с учётом целей компании.

     • Подходы к планированию расходов: от «желаемого» к «обоснованному».

     • Как ИИ помогает в составлении бюджета: анализ прошлых данных и выявление закономерностей.

     • ИИ как помощник в сокращении неэффективных затрат

     • Применение ChatGPT и Excel AI для расчётов, классификации и проверки бюджета.

     • Создание сценариев бюджета: реалистичный, пессимистичный, оптимистичный.

     • Практическое задание: участники составляют простой бюджет с использованием ИИ-инструментов.

     • Как проверить бюджет на устойчивость и заложить «подушку» безопасности.

4. модуль. Оценка окупаемости инвестиций: как это сделать быстро и точно при помощи AI .

   • AI для сбора данных, анализа эффективности, прогнозирования и автоматизации оценки окупаемости инвестиционных проектов с целью принятия более точных и обоснованных финансовых решений.
     Марк Канчуков Специалист по финансовому анализу, лектор экономического факультета Тартуского университета (кафедра финансов и бухгалтерского учета)

     • Методы оценки эффективности инвестиций: ROI, NPV, IRR, Payback.

     • Как ИИ помогает собирать и структурировать финансовые данные для анализа инвестиций.

     • Прогнозирование денежных потоков и доходов с помощью нейросетей.

     • Анализ рисков и чувствительности инвестиционного проекта с помощью ИИ.

     • Автоматизация расчётов в Excel и Google Sheets с помощью ChatGPT и других ИИ-инструментов.

     • Построение инвестиционной модели с ИИ: от идеи до финальных показателей.

     • Сравнение нескольких инвестиционных проектов с использованием ИИ-алгоритмов.

     • Создание презентаций и отчётов об инвестициях с помощью ИИ (текст + визуализация).

     • Ошибки и искажения в инвестиционном анализе: как ИИ помогает их выявить.

     • Практическая работа: использование ИИ для оценки реального или типового инвестиционного проекта.

5. модуль. Анализ денежных потоков и их оптимизация.

   • Анализ и прогнозирование движения денежных средств с помощью ИИ для выявления кассовых разрывов и оптимизации финансовых потоков.
     Диана Бродская Присяжный финансовый аудитор, CFO, ACCA.

     • Основные элементы отчёта о движении денежных средств: операционный, инвестиционный и финансовый потоки.

     • Отличие прибыли от денежного потока: Cash Flow vs P&L — где ошибка большинства.

     • Как выявить кассовые разрывы и периоды дефицита ликвидности.

     • Применение ChatGPT для анализа денежных потоков на основе Excel-отчётов.

     • Использование ИИ для классификации платежей и визуализации потоков.

     • Создание прогноза движения денежных средств на 1–3 месяца с помощью ИИ.

     • Практическое задание: участники строят упрощённый прогноз движения денежных средств.

     • Интерпретация результатов прогноза: на что обратить внимание и как корректировать план.

6. модуль 6. AI в оценке финансовых рисков клиентов и контрагентов.

   • Как с помощью AI выявлять финансовые риски компании, моделировать неблагоприятные сценарии и определять критические показатели, при которых бизнес начинает терять финансовую устойчивость.

     Натали Сорокина Юрист и практикующий специалист в области AML/KYC, compliance и финансового мониторинга (CTMA, CAMS, LLM).

     • Что такое риск-профиль клиента или контрагента и какие данные необходимо учитывать при его формировании.

     • Как использовать AI для первичного анализа клиента, поставщика, партнёра или потенциального заёмщика.

     • Сбор и структурирование информации из открытых источников с помощью AI: финансовые данные, реестры, сайты компаний, публикации и другая доступная информация.

     • Как сопоставлять данные из разных источников и выявлять противоречия, отсутствующую или потенциально недостоверную информацию.

     • Поиск факторов риска и red flags с помощью AI.

     • AI-assisted risk scoring: как сформировать систему критериев и присвоить клиенту или контрагенту уровень риска.

     • Как учитывать финансовое состояние, структуру бизнеса, географию деятельности, владельцев, деловую модель и другие факторы при оценке риска.

     • Использование AI для определения возможных условий сотрудничества: лимитов, дополнительных проверок, периодичности мониторинга и других мер по снижению риска.

     • Что такое risk appetite компании и как связать результаты оценки клиента с допустимым уровнем риска.

     • Как с помощью AI подготовить структурированное заключение по клиенту или контрагенту для руководства, внутреннего контроля или аудита.

     • Как проверять выводы AI и избегать ложных выводов при недостатке или противоречивости данных.

     • Практическое задание: участники получают кейс потенциального клиента или контрагента, проводят AI-assisted проверку, определяют основные риски, присваивают уровень риска и формируют рекомендации по дальнейшему сотрудничеству.

7. модуль. Создание собственного ИИ-финансового ассистента.

   • Создание и настройка ИИ-ассистента для автоматизации финансовых задач компании с помощью GPT-инструментов и собственных шаблонов.
     Артур Макаров Эксперт по внедрению ИИ, специализирующийся на автоматизации и улучшении рабочих процессов.

     • Что такое ИИ-ассистент и как он может помогать в повседневной финансовой работе.

     • Обзор возможностей платформы ChatGPT (GPTs) для создания персонализированного ассистента.

     • Подготовка к созданию: какие задачи будет выполнять ваш ассистент (анализ отчётов, расчёт KPI, генерация выводов и т.д.).

     • Пошаговая инструкция по созданию GPT-помощника: от описания роли до настройки поведения.

     • Как правильно формулировать промт, чтобы ассистент давал полезные и точные ответы.

     • Добавление шаблонов, примеров и данных для персонализации ассистента.

     • Практическое задание: каждый участник создаёт собственного ИИ-финансового ассистента под задачи своей компании.

     • Тестирование: как проверить, что ассистент правильно интерпретирует запросы и работает с вашими файлами.

     • Как использовать ассистента на практике: ежедневные задачи, типовые сценарии, расширение функциональности.

Прошедший обучение будет знать: как анализировать финансы своей компании и принимать взвешенные решения при помощи AI-инструментов, как создать и применять на практике AI-финансового ассистента, адаптированного под задачи своей компании.

Сертификат о прохождении учебной программы получат все, кто активно участвовал в обучении.

Оценка учебных результатов в соответствии со стандартом дополнительного обучения: учебные дни имеют интерактивную структуру, включающую диалог между лектором и участниками, а также практические упражнения на каждом занятии. Участники получают персональные ответы на свои вопросы. Участники сами создают свои проекты (таюлицы, бюджеты, анализы планы и т.д.). Лекторы оценивают индивидуально работу каждого участника и дают обратную связь.