Применяем ChatGPT для анализа – SWOT, PEST и финансового

Чат GPT на русском, бесплатно и онлайн: коротко о главном

Нейросеть ChatGPT живет по адресу https://chat.openai.com. Доступна в двух моделях – бесплатной 3.5 и платной 4 с подпиской за 20$ в месяц. В модели 3.5 пишет текст по вашему запросу (промпту). В модели 4 плюсом анализирует изображения на загруженных картинках и генерирует новые, читает и пересказывает pdf-файлы, изучает материалы по интернет-ссылкам и делает много чего еще, в том числе за счет встроенных плагинов, расширяющих стандартный функционал.

В статье разберемся, насколько хорошо ChatGPT анализирует данные по методикам SWOT, PEST и считает финансовые коэффициенты по данным бухгалтерской отчетности.

Как пользоваться чатом GPT, чтобы получить годный результат

Когда зарегистрируетесь и зайдете в ChatGPT, увидите там такое:

Воспользуемся бесплатной моделью 3.5, чтобы понять, справится ли она настолько хорошо, что не придется платить 20$ за «четверку».

В строчке чата сформулируем запрос. А чтобы получить вменяемый результат, применим правила формулировки эффективных или «сильных» промптов. То есть таких, где не просто пишем нейросетке «Проведи SWOT-анализ», а компонуем запрос из составляющих, каждая из которых улучшает качество ответа.

Вот один из вариантов таких частей для промпта. Их получили и описали активные пользователи в ходе экспериментов с чатом GPT.

Таблица 1. Как спрашивать ChatGPT, чтобы получать качественный ответ

Когда общаетесь с ChatGPT, пóмните, что промпты – это не программный код: одна запятая не там, и все сломалось. Экспериментируйте с тем, что и как спрашиваете. Возможно, так найдете свои «фишки» для качественного результата. К примеру, вот что интересное удалось отыскать авторам публикации «Principled Instructions: Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4»:

Какие вводные используем в статье

SWOT, PEST и финансовый анализ проведем для условной компании «Мое дело». Одно из направлений работы компании – аутсорсинг бухгалтерского и налогового учета. Компания работает с апреля 2015-го.

Данные об организациях можно взять из открытых источников:

Чтобы провести анализ, загрузим информацию с сайтов в ChatGPT, а он сам скомпилирует ее и сделает выводы.

Ему не нужно объяснять, как что делать, потому что он хорошо знает про методику SWOT, PEST и умеет считать финансовые коэффициенты. Это мы увидим из его сообщений. Но если бы не знал, то, чтобы научить, могли бы «скормить» ему статьи по этим темам с нашего сайта. К слову, вот эти публикации – посмотрите, если хотите освежить подходы в памяти и проверить, не врет ли искусственный интеллект в ответах:

SWOT-анализ

Когда мы попросили чат GPT помочь со SWOT-анализом, он «радостно» отозвался вот так:

Тогда мы поняли: он в теме, поэтому сразу дали ему вводные про нашу условную компанию. Вот каким был диалог.

Какими промптами направляли

Промпт 1. Давай проведем SWOT-анализ для компании, которая занимается аутсорсингом бухгалтерии. Представь, что ты опытный бизнес-аналитик, который поможет выявить сильные и слабые стороны бизнеса, а также указать на возможности и угрозы.

Будет здорово, если отметишь какие-то неочевидные моменты – те, которые не лежат на поверхности и не сразу понятны без глубокого исследования и понимания вопроса.

Если ты понял задачу, ответь «Да», и я предоставлю тебе сведения о компании.

Промпт 2. Компания существует с 2015 г. В ней работает 250 человек. К видам деятельности относятся:

У компании нет налоговых долгов. На начало 2024 года компания участвует как ответчик по одному арбитражному делу на 184,8 тыс. руб.

Основные финансовые показатели в млн руб. следующие:

Это часть информации о компании. В следующем сообщении я отправлю еще данные. Пока ничего не анализируй, просто принимай к сведению то, что я тебе пишу.

Промпт 3. В сфере бухгалтерского аутсорсинга компания работает так: предприниматель или организация оставляют заявку на сайте, чтобы подключить сопровождение. По одной подписке можно получить бухгалтерское, налоговое, юридическое и кадровое сопровождение. Заказчик сам выбирает, что из этого ему нужно.

Количество предоставляемых услуг, а также масштаб компании заказчика определяют стоимость подписки. Ее стартовая цена – 7 152 руб. в месяц.

На сайте компании есть калькулятор, который считает стоимость услуг аутсорсинга. Нужно выбрать форму собственности, налоговый режим, вид деятельности, выручку за месяц, количество сотрудников, и калькулятор покажет примерную стоимость услуг.

Компания входит в ТОП-3 крупнейших финансовых консультантов России по данным известного рейтингового агентства. У компании собственное программное обеспечение, которое защищено SSL-протоколом, чтобы исключить утечку данных.

Компания застраховала свою ответственность перед клиентами на 100 млн руб. Если сотрудники ошибутся и, к примеру, неправильно посчитают налоги или сдадут декларацию с опозданием, то налоговые штрафы в пределах 100 млн руб. будут оплачены из средств компании.

Пока это вся информация. Если тебе не хватает каких-то данных, пожалуйста, спроси меня о них, и я их предоставлю. Если можно провести SWOT-анализ по тем данным, что я уже написала, пожалуйста, проведи его.

Ответы выдавай структурированно. Напиши минимум по три ответа для каждого блока: сильных и слабых сторон, возможностей и угроз. Сделай общий вывод.

Вот так за полчаса, в которые вошел поиск вводных и передача их чату GPT, мы получили нормальный SWOT-анализ. Если нужно, чтобы нейросеть копнула глубже, дайте ей новые вводные и попросите провести анализ заново с их учетом. Или просто скажите, чтобы «вытянул» еще что-то из уже скормленных ему данных. Мы так и сделали.

Промпт 4. А можешь дополнительно написать еще по две новые характеристики в каждый блок сильных и слабых сторон, возможностей и угроз? Может быть, есть что-то еще, на что нужно обратить внимание?

Заметьте: смысловых повторов нет. Новые пункты – действительно новые, а не пересобранные данные из старых.

Общий вывод по SWOT-анализу нам показался куцым, поэтому попросили нейросетку вот о чем.

Промпт 5. А теперь по общему выводу и по всему SWOT-анализу в целом напиши семь пунктов про то, что нужно сделать компании в ближайшие 12 месяцев, чтобы укрепить позиции на рынке.

Пойди дальше вводной информации и в целом посмотри на бизнес-тренды, например, на сокращение расходов за счет замены части ручного труда специалистов на нейросети, или что-то еще в таком роде.

Мне нужны советы с максимальной конкретикой и примерами реализации. То есть если напишешь, например, про применение нейросетей, тогда посоветуй, какие применить и для чего. Если у тебя есть цифры, которые подтвердят эффективность внедрения, тогда приведи и их.

С цифрами, подтверждающими эффективность, у ИИ не задалось, но в целом ответ приемлемый – семь пунктов и примеры, как и просили. Если хочется большей конкретики, значит, нужно спрашивать дальше. К примеру, так: «Научи, как провести аудит системы информационной безопасности».

Какой результат получили

Подытожим ответы ChatGPT на схеме, чтобы еще раз убедиться: он хорошо справился с задачей.

Рисунок 1. Результаты SWOT-анализа с помощью ChatGPT

PEST-анализ

Про PEST-анализ чат GPT тоже отлично знает. Вот что рассказал нам:

Какими промптами направляли

Чтобы нейросетка провела PEST-анализ, загрузили в нее данные о внешней среде, в которой работает наша условная компания. Потому что если не загружать, ответ будет таким:

Согласитесь: здесь много общих фраз и мало конкретики. Поэтому рассказали чату GPT про рынок учетных аутсорсеров. По сути, просто скопировали в сообщения аналитику, которую нашли на сайте рейтинговой группы RAEX, – ссылки на нее приводили выше. Выглядело это так.

Промпт 1. Сейчас я буду приводить тебе цитаты из аналитики рейтингового агентства и от владельцев аутсорсинговых компаний. Пока просто принимай эти данные.

Когда я дам команду, пожалуйста, еще раз проведи PEST-анализ для компании с учетом новых вводных. Если ты понял задачу, напиши «Да».

А дальше было так – мы «кидаем» данные:

Нейросетка их «переваривает»:

Когда скинули все, что хотели, написали так.

Промпт 2. А теперь проведи PEST-анализ для компании «Моё дело». Учти в нем все сведения об отрасли и о самой компании, которые я приводила выше. Освети как можно больше возможностей и проблем, которые или помогут компании расти дальше или затормозят ее.

Какой результат получили

Вот что сказал машинный мозг:

И опять неплохо. Смотрите на схеме возможности и проблемы, которые ChatGPT увидел для компании:

Рисунок 2. Результаты PEST-анализа с помощью ChatGPT

Финансовый анализ

Чат GPT знает формулы финансовых коэффициентов и умеет их применять. Правда, сначала немного напутал с расчетами, но потом вырулил за счет наводящих запросов. Смотрите, как все было.

Какими промптами направляли

Промпт 1. Давай еще проведем финансовый анализ компании «Моё дело». Я сброшу тебе цифры из финансовой отчетности. Ты сможешь оценить их динамику, посчитать по ним разные коэффициенты и сделать выводы о том, как развивается компания?

Дальше скинули цифры, причем повторив некоторые из тех, что уже отправляли нейросети. Сделали так, потому что ChatGPT теряет контекст после нескольких вопросов «про другое». А у нас это другое было, ведь после SWOT-анализа, где и были финансовые показатели, мы вклинили блок с PEST-анализом.

Чтобы уменьшить забывчивость нейросетки, применяйте любой из двух подходов:

Мы выбрали первый вариант. Причем скинули лишь часть данных из финансовой отчетности, которые приводит сайт «За честный бизнес». Но их достаточно, чтобы посчитать оборачиваемость, рентабельность и еще кое-что.

Промпт 2. Проведи финансовый анализ по этим данным:

Все расчеты сделай за три года. Напиши выводы по каждому проанализированному показателю. Укажи, какие проблемы возможны в развитии бизнеса, если у показателя отрицательная динамика. Если поймешь, что по исходным цифрам можно рассчитать другие показатели, которые я не упомянула, сделай это.

Выводы получились не самые развернутые, но они логичные и бьются с цифрами. А дальше мы решили проверить расчеты и попросили ChatGPT показать, как он вычислял значения.

Промпт 3. Для показателей оборачиваемости и рентабельности покажи, как ты их рассчитывал – приведи формулу с исходными цифрами.

Это не совсем то, что мы хотели. Кроме формул, нужен был поэтапный расчет, а его нет. Поэтому уточняем.

Промпт 4. Я хотела увидеть, как именно ты получил рассчитанные значения. Мне нужны не общие формулы. Покажи, какую цифру на какую ты делил.

Опять не то. Во-первых, расчет лишь за один период. Во-вторых, эти значения не соответствуют тем, что ChatGPT посчитал выше. Снова спрашиваем.

Промпт 5. Да, все верно. Но только напиши мне такой расчет по конкретным цифрам за 2020-2021 и 2021-2022 годы.

И опять с цифрами нелепица – это уже третий вариант значений.

Промпт 6. Подскажи, почему цифры по оборачиваемости выше были другими? Ты считал их как-то иначе? Если да, то напиши как.

Промпт 7. Еще раз уточняем, что хотим.

Промпт 8. Да, пересчитай. И приведи расчет рядом с итоговым результатом, чтобы я видела, какие исходные цифры ты используешь.

Промпт 9. Теперь сделай то же самое для 2020-2021 года.

Какой результат получили

Результат для всех показателей, кроме оборачиваемости, корректен. К значениям оборачиваемости у нас две претензии.

Первая. Для оборачиваемости дебиторки и кредиторки годовые выручка и расходы зачем-то пересчитываются в дневные делением на 365. Можно поспрашивать у ChatGPT зачем, но мы не стали. Списали на импортный подход – все-таки нейросеть училась на зарубежных данных.

Вторая. ChatGPT запутался в годах – к примеру, среднегодовую дебиторку за 2022-й соотносил с выручкой за 2021-й. Из-за такой подвижки выручки и расходов на год назад по сравнению с балансовыми показателями расчеты неверны. Возможно, проблему с соотнесением цифр можно решить на этапе ввода данных: сразу написать ChatGPT, что цифры по дебиторке и кредиторке – среднегодовые. Тогда он не будет считать их средние арифметические.

Нейросети плотно обосновались в нашей реальности еще в 2023-м. И, кажется, останутся с нами надолго. Поэтому самое время придумать, что рутинного скинуть на машинный мозг, потренироваться писать промпты и поудивляться неплохим – а иногда отличным – результатам работы нейросеток. В наших планах – протестировать ChatGPT на умение писать код для VBA в Excel, создавать рекламные тексты, а еще проводить полноценный финансовый анализ в четвертой модели. В следующих статьях расскажем о результатах тестирования.

Комментарии 0