✅ Правила написания промптов для ИИ

Многие смотрят на возможности искусственно интеллекта скептически, указывая на его постоянные ошибки. Однако не стоит ставить крест на его способностях, а лучше внимательно отнестись к тому, как вы ставите задачу перед ним.

Сегодня разберем основные рекомендации, которые помогут внедрить его в работу и облегчить себе жизнь.

1️⃣ Чем подробнее, тем лучше. Если вы дадите ИИ расплывчатую задачу, то, скорее всего, он даст достаточно распространенный ответ, который вы и так знали. В качестве уточнений можно задать ему роль («представь, что ты финансист с 10-летним опытом»), прописать текущее состояние и целевое.

2️⃣ Последовательность. Бывают сложные задачи, которые требуют этапности в выполнении. Для ИИ лучше описать эту последовательность, чтобы он не запутался в порядке действий.

3️⃣ Итеративность. Тесно связана с предыдущим пунктом. Некоторые задачи и вовсе лучше разбить по частям. Если, например, вам нужна презентация по отчету, лучше будет сначала подготовить буллиты и проверить их, а потом перенести с помощью ИИ в вашу презентацию.

4️⃣ Взаимодействие. Для некоторых задач требуется уточнения, поэтому можете формировать запрос так, чтобы ИИ мог задать нужные вопросы для выдачи готового результата.

PS Можно обойтись без спасибо-пожалуйста к ИИ. Эти слова ИИ воспринимает также как задачу тратит ресурсы для их обработки, а итоговый результат не зависит от их использования.

PPS Восстания машин на ближайшем горизонте не ожидается.

✅ Выстраиваем систему финансового моделирования

🎉 Точность расчетов и управляемость финансовыми показателями предприятий зависит от того, насколько структурированы данные компании.

✅ Структура – этот тот первый шаг, который лежит в основе всех аналитических процессов компании. Сегодня более подробно разберем, как построить структуру для моделирования и бонусом уйти от множества версий финальных отчетов.

1️⃣ Формируем уровни. Любой аналитический процесс состоит из трех уровней: данные, логика или расчеты и результаты в виде отчетов и дашбордов.

2️⃣ Исходные данные. Массив фактических и плановых данных должен быть оформлен в виде одной или нескольких баз данных, которые доступны сотрудникам. Это поможет формировать остальные отчеты без разницы в исторических и плановых показателях от разных владельцев.

3️⃣ Модульность. Удобнее всего формировать консолидированные отчеты из отдельных блоков. Например, можно формировать плана по производству, другую часть по дистрибуции, инвестициям, выручке, а потом соединять нужные показатели в консолидированных отчетах. Такой подход обеспечивает максимальную прозрачность процесса.

4️⃣ Переход к сценариям. Часто бывает, что бюджет требует учета вариации базовых параметров, и на этот счет лучше формировать сценарии, где есть единое поле с вводными данными для разных ситуаций, а итоговый результат считается отдельным отчетом.

5️⃣ Автоматизация. Когда данных становится слишком много и требуется более глубокая работа с ними, процесс моделирования лучше всего перенести в систему. Она обеспечивает мгновенное переключение между сценариями, автоматическое формирование план-фактных отчетов, а также точность и ликвидацию ошибок.

✅ Data-Driven, OLAP и других подходах работы с данными - интервью Никиты Лашина на портале IaaSSaaSPaaS

🎉 Портал IaaSSaaSPaaS опубликовал интервью с Никитой Лашиным, управляющим партнером Планум, о современных тенденциях в сфере работы с данными.

✅ Сложность моделей данных у бизнеса увеличивается с каждым годом. И дело не только в органическом росте, но и особенностях планирования: теперь, чтобы сформулировать точный план в условиях неопределенности, требуется более детальная оценка показателей с глубиной анализа до самых уникальных операций в бизнесе.

🎉 В этом океане нестабильности на помощь корпоративным аналитикам приходят такие инструменты и технологии, как data-driven подход для управления планированием и прогнозированием.

✅ Однако, несмотря на общие преимущества, для эффективной работы data-driven подхода требуется наличие соответствующих инструментов, которые позволяют настроить оптимальное хранение и калькуляцию данных, как OLAP-кубы.

🎉 Рост использования Искусственного интеллекта является ключевым этапом в изменении специфики аналитической работы. Сотрудники все больше передают рутинные операции на RPA-системы и увеличивают использование ИИ для более высокой продуктивности.

✅ Ну и конечно, обсудили аналитические инструменты, какие они бывают, и в каких случаях они подходят.

👏 Ознакомиться с полной версией интервью можно по ссылке.

✅ Порядки автоматизации

Многие компании, которые подходят к порогу, когда пора внедрять автоматизированные системы, задумываются о том, что же автоматизировать в первую очередь.

Сегодня разберем, что и в каком порядке и почему необходимо переводит в систему.

1️⃣ Шаг 1. Управленческий учет - база для всего. Он формирует единый источник достоверных данных (P&L, баланс, ДДС по управленческой логике, а не бухгалтерской), и именно на этом этапе закладываются ЦФО, статьи, аналитики, центры прибыли и затрат, структура планов счетов и базы данных, которые нам пригодятся на следующих шагах.

2️⃣ Шаг 2. Управленческая отчетность показывает, что происходит сейчас, и позволяет быстро находить узкие места. Она собирает P&L по ЦФО, Баланс и ДДС, KPI, маржинальность, аналитика отклонений.

Дальше могут идти две независимые ветки, которые могут быть автоматизированы параллельно или в любом порядке.

🟢 Бюджет и план, с которыми все сверяются. Предполагает автоматизацию прогнозов, сценариев и стратегического планирования, в том числе планирование P&L, Баланса, ДДС, сценарное моделирование (план/факт/прогноз), а также версионность, согласование, workflow. Чтобы точно приходить к намеченным целям.

🟢 Казначейство – для управления движением денег. Казначейство собирает заявки на платежи и сверяет их с лимитами, а значит помогает с управлением ликвидности.

Всем продуктивной недели!

✅ Риски убытков и блокировки расчетов

🎉 Сегодня рассмотрим основные типы рисков в расчетах, которые чаще всего приводят к убыткам, задержкам, блокировкам платежей или заморозке операций.

Читайте в нашем новом материале.

✅ Автоматизируем планирование промо

Промо-акции важный элемент продаж FMCG, Retail и E-commerce, который при грамотном использовании приносит компании дополнительную прибыль. Однако просто разработать и запустить акцию. Сегодня разберем, что нужно сделать, чтобы все промо-акции был успешными.

1️⃣ Определить цель промо. Цель задает метрику, по которой можно будет судить об успешности проведения промо. Это могут быть рост объема, увеличение дитрибуции, сокращение складских остатков, запуск нового продукта и т.д. Главное помнить, что у каждой промо-акции может быть только одна ключевая цель.

2️⃣ Анализ истории. Сбор и анализ исторических данных помогает понять какой тип промо работает лучше всего, какая маржинальность промо-акций, как реагируют на промо конкуренты и покупатели.

3️⃣ Определить тип промо и механики. Промо бывают разных типов: ценовые, объемные, коммуникационные, трейд-промо. Однако Тип промо всегда должен быть обусловлен целью. Например, если компании требуется «снизить склад», то подойдет объёмное промо, а если важна дистрибуция - трейд-промо и бонус сетям.

4️⃣ Разработка промо-модели. В модели должны рассчитываться сценарии для прироста продаж, изменения цен, степень каннибализации других продуктов производителя, а также ROI промо-акции.

5️⃣ Годовой промо-календарь. Все разработанные промо-акции должны быть оформлены в календаре, где будут учтены сезонные изменения спроса, выход новых конкурентов на рынок, товарные запасы и запуск новых продуктов. Такой подход дает возможность предотвратить сокращение маржи продаж, формирование скидочной зависимости у потребителя и самой компании.

Поскольку формирование сложных промо-моделей требует учета множества факторов, а также консолидации данных из разных источников, мы рекомендуем использовать для планирования промо Планум. Записаться на демонстрацию системы можно по ссылке.

Всем удачных промоакций!

✅ Почему автоматизация бюджетирования может провалиться?

🎉 Мы всегда настаиваем на том, что автоматизация – это производная от управления. Если управление процессом и данными простроено, то даже Excel будет показывать неплохие результаты до определенного объема данных и сложности моделей.

✅ Автоматизация – это инструмент, и не сработать этот инструмент может, если его использовать неправильно или для того, для чего он изначально не предполагался.

🎉 Сегодня рассмотрим ключевые ошибки, которые могут привести к неудачной автоматизации бюджетирования.

Почему автоматизация бюджетирования может провалиться?

✅ Как правильно сформулировать KPI для автоматизации планирования?

🎉 Корректная постановка KPI – основа для получения предсказуемого результата работ по автоматизации.

Для постановки KPI обычно используется методика SMART, согласно которой цель должна быть конкретной, измеримой, достижимой, релевантной и ограниченной сроком выполнения.

✅ Однако на какие аспекты процесса необходимо обратить пристальное внимание?

Мы сформировали список основных метрик, которые помогут сформировать итоговый перечень KPI автоматизации. Для его эффективного внедрения мы рекомендуем компаниям зафиксировать результаты до внедрения автоматизированной системы, после первых 3-х месяцев использования продуктивной версии, а также через 6-12 месяцев использования.

1️⃣ KPI по скорости и эффективности процессов
- Сокращение цикла бюджетирования
- Время подготовки прогноза
- Доля процессов, выполняемых автоматически, без ручного труда.

2️⃣ KPI по качеству данных и точности прогнозов
- Точность прогноза, а именно интервал смещения факта от плана
- Количество ошибок в данных

3️⃣ KPI по прозрачности и управляемости
- Время на получение управленческой отчётности
- Доступность данных в режиме реального времени

4️⃣ KPI по экономическому эффекту
- Снижение трудозатрат сотрудников
- Экономия затрат на внешние сервисы или ручные процессы

✅ «Что-если»-сценарии: как планировать в условиях нестабильности

🎉 В этому году у наших клиентов стал наиболее остро запрос на автоматизацию «что-если» сценариев. Рынок меняется быстрее, чем формируются бюджетные отчеты, именно поэтому компаниям необходимо иметь несколько вариантов бюджетов на перспективу – для эффективной адаптации к будущему.

Для решения этой задачи подходят сценарии «что-если».

✅ Сценарии «что-если» - это моделирование альтернативных вариантов развития событий. Например, что будет, если:
- продажи сократятся на 1,5%?
- вырастет себестоимость?
- необходимо увеличить объемы производства?
- и многие другие.

Для автоматизации планирования «что, если» необходимо определить следующие параметры.

1️⃣ Ключевые драйверы. Драйверы – это такие показатели, которые оказывают наиболее существенное влияние на весь бизнес. Например, выручка, объемы продаж, курс валют, производственные нормативы, ФОТ и другие. Показатели могут различаться в зависимости от модели бизнеса.

2️⃣ Альтернативные сценарии. После выбора драйверов, необходимо определить, как они могут меняться и какому сценарию эти изменения могут соответствовать. Например, можно выделить 3 сценария: базовый, где выручка растет на уровень Х, с учетом существующей структуры компании, оптимистичный, который будет учитывать выручку от запуска новых каналов сбыта, и пессимистичный, где ожидается снижение выручки за счет более агрессивной политики конкурентов.

3️⃣ Стресс-тесты. К существующей модели «что-если» добавляем рост издержек, возможные задержки и отсрочки, моделируем кассовые разрывы. Такой подход помогает сформировать план и ожидания в отношении всех зависимых элементов.

🟢 Основное преимущество сценарного планирования состоит в том, что компания может видеть риски заранее, быстро принимать решения, сохранять управляемость даже при резких изменениях, обеспечивать стабильно положительный ДДС, подстраивать бюджет под реальность, а не наоборот.