Искусственный интеллект не просто автоматизирует рутину — он меняет саму суть работы финансового аналитика. Задачи, которые вчера требовали часов работы в Excel, сегодня выполняются за минуты с помощью ИИ.

ИИ в финансовой аналитике сегодня — это не просто модный тренд, а реальный инструмент для автоматизации и ускорения процессов. Он помогает сократить время на рутину и повысить качество работы.

ИИ уже активно используется для:

• Автоматизации расчётов. Больше не нужно часами вручную обновлять отчёты и таблицы: ИИ берёт на себя расчёты, проверку данных и создание сводок.
• Анализа больших данных. ИИ умеет быстро находить закономерности и тренды, которые сложно увидеть вручную. Это даёт аналитикам новые инсайты для принятия решений.
• Прогнозирования финансовых показателей. ИИ использует исторические данные, чтобы строить прогнозы и сценарии развития бизнеса. Это помогает управлять рисками и принимать стратегические решения.
• Базовое понимание процессов. Чтобы ИИ приносил пользу, важно знать, как работают финансы в компании. Базу знаний и системное понимание финансовой аналитики можно получить на курсе «Финансовый аналитик».

ИИ уже умеет помогать аналитикам в составлении различных отчётов, но ключевые решения и стратегический взгляд по-прежнему за человеком. Например, в практике финансового аналитика часто встречаются задачи, которые можно делегировать ИИ с помощью правильных промтов:

ИИ может помочь с подготовкой таблиц, прогнозов и отчётов, но не заменяет аналитика, который отвечает за интерпретацию данных и принятие решений. Финансовый аналитик должен проверять каждую цифру, задавать вопросы и сопоставлять результаты ИИ с реальными бизнес-данными.

Например, если ИИ составил прогноз чистой прибыли на квартал, аналитик должен проверить, насколько корректны исходные допущения — рост выручки, маржинальность и уровень расходов. Кроме того, важно сопоставить прогноз с реальными трендами бизнеса: есть ли сезонные колебания, учтены ли изменения в поставках или курсе валют. Без этого отчёт ИИ может ввести руководство в заблуждение.

Чтобы уметь проверять такие отчёты, аналитик должен знать основы финансовой аналитики, понимать бизнес-модель компании и уметь критически оценивать выводы. Именно этим навыкам обучают на курсе «Финансовый аналитик» в SF Education.

ИИ меняет профессию финансового аналитика, но не отменяет необходимости в базовых и продвинутых навыках. Финансовый аналитик в современных реалиях должен уметь:

Сложные задачи — это отчёты с множеством взаимосвязанных данных, прогнозы с десятками допущений и расчёты с нестандартными формулами.

Чтобы упростить процесс, аналитик может использовать ChatGPT. Например, начать с промта: «Составь сценарный анализ EBITDA на следующий квартал, учитывая рост себестоимости на 7% и падение выручки на 5%». ChatGPT быстро создаст предварительную таблицу или текстовый отчёт, на основе которых аналитик проверяет корректность допущений и уточняет детали.

Для сложных отчётов с графиками и таблицами аналитик может загружать в ИИ файлы в формате CSV или Excel с исходными данными и просить: «Обнови отчёт с учётом новых данных по выручке и затратам». Это сокращает рутинную часть работы и помогает сосредоточиться на проверке цифр и интерпретации результатов. Главное — аналитик всегда должен контролировать результаты: проверять формулы, логику расчётов и сопоставлять выводы с реальными показателями бизнеса.

Чтобы ИИ, например ChatGPT, корректно работал с финансовыми данными, важно правильно «кормить» его исходной информацией. Для этого аналитик должен подготовить данные в структурированном виде: таблицы с колонками (выручка, себестоимость, валовая прибыль, EBITDA и чистая прибыль), отчёты в формате CSV или Excel и пояснительные комментарии. Чем чище и структурированнее данные, тем точнее будет результат.

Например, можно загружать в память ChatGPT таблицы с квартальными результатами, чтобы он анализировал тренды и строил прогнозы. Аналитику важно помнить, что ChatGPT не хранит данные между сессиями, поэтому каждый раз нужно загружать актуальный отчёт, проверять, как он используется в анализе, и интерпретировать результаты самостоятельно.

Таким образом, ИИ становится помощником, но без системного подхода к работе с фактурой его возможности будут ограничены.

ИИ не только ускоряет работу финансового аналитика, но и помогает избавиться от рутинных операций. Например, ИИ может:

• Автоматически собирать данные из разных источников (CRM, ERP, бухгалтерских программ) в единые отчёты.
• Сравнивать плановые и фактические показатели, подсвечивая отклонения.
• Выявлять тренды и закономерности в больших массивах данных, которые сложно найти вручную.
• Готовить первичные прогнозы на основе исторических данных и заданных допущений.

Это позволяет аналитику сосредоточиться на стратегических задачах: формировании гипотез, проверке отчётов ИИ, создании рекомендаций для бизнеса. Всё это делают на курсе «Финансовый аналитик» в SF Education, где учат совмещать ИИ с профессиональными навыками аналитика.

ИИ активно меняет профессию финансового аналитика, помогая автоматизировать рутинные задачи и ускорять процесс анализа.

Однако ключевые решения, проверка корректности данных и формирование рекомендаций для бизнеса всё ещё требуют человеческого участия.

Финансовый аналитик должен уметь работать с ИИ-инструментами, понимать, как правильно готовить данные для анализа, и критически оценивать результаты. Только так ИИ становится эффективным помощником, а не заменой экспертизы.