🎓 ИИ в финансах: от экспериментов к рабочим инструментам
1 августа состоялась очередная защита проектов программы ДПО Школы финансов “Искусственный интеллект в корпоративных финансах”.
На защите участники показывали не учебные упражнения, а решения собственных рабочих задач: автоматизацию финансовой отчётности, проверку расчётов, инвестиционный анализ, дашборды, проверку контрагентов, работу с документами и корпоративными данными. В проектах использовались ChatGPT, Claude, Qwen, DeepSeek, Perplexity, Gamma и другие инструменты.
Несколько кейсов, которые особенно запомнились.
🔹 Дашборд за час вместо 2–3 дней.
Участница автоматизировала преобразование оборотно-сальдовой ведомости в плоскую таблицу с помощью созданного при поддержке ИИ Excel-макроса, а затем построила дашборды по производству, отгрузке и маржинальности. Аналог дашборда, который раньше требовал нескольких дней работы, удалось создать примерно за час.
🔹 Полный цикл инвестиционного анализа за одну ночь.
В одном проекте ChatGPT, Perplexity и Gamma использовались последовательно для анализа стратегии компании, исследования конкурентного ландшафта, скрининга потенциальных целей, подготовки инвестиционного меморандума и презентации. Работа, на которую раньше требовалось 4–5 дней, была выполнена за одну ночь.
🔹 ИИ как инструмент оценки бизнеса.
В кейсе по оценке агробизнеса ИИ помог консолидировать финансовые данные, переоценить внеоборотные активы, собрать рыночные цены на транспорт, рассчитать долговые показатели и провести оценку бизнеса двумя методами. Параллельно модель выявила нелогичные ручные корректировки в исходных данных.
🔹 Финансовый Telegram-бот для CEO и CFO.
Еще один проект превратил финансовую отчетность в базу знаний для бота. Руководитель может задать вопрос о расходах, динамике или отклонениях прямо в Telegram, а бот находит показатель, выполняет необходимые расчеты и предлагает связанные запросы.
🔹 AI-агенты для проверки контрагентов и бизнес-планов.
Участники тестировали автоматический сбор данных о контрагентах из официальных источников, а также систему сразу из четырех специализированных агентов: диспетчера, аналитика, аудитора и стратега для анализа бизнес-планов.
🔹 Сценарный анализ магазина в одном HTML-файле.
На защите показали веб-приложение, которое загружает Excel-отчет магазина, рассчитывает финансовые метрики, анализирует арендную эффективность, строит Waterfall-диаграмму и формирует итоговый вердикт: развивать, оптимизировать или закрывать точку. Предусмотрен и сценарный анализ с ручным изменением исходных параметров.
И, пожалуй, самый показательный результат курса можно выразить одной цифрой: во многих кейсах процессы, занимавшие несколько дней, удалось сократить до нескольких часов.
Новый поток программы повышения квалификации НИУ ВШЭ «Искусственный интеллект в корпоративных финансах» стартует уже 17 сентября 2026 года.
#ШколаФинансов #ВШЭ #ИИ #КорпоративныеФинансы
1 августа состоялась очередная защита проектов программы ДПО Школы финансов “Искусственный интеллект в корпоративных финансах”.
На защите участники показывали не учебные упражнения, а решения собственных рабочих задач: автоматизацию финансовой отчётности, проверку расчётов, инвестиционный анализ, дашборды, проверку контрагентов, работу с документами и корпоративными данными. В проектах использовались ChatGPT, Claude, Qwen, DeepSeek, Perplexity, Gamma и другие инструменты.
Несколько кейсов, которые особенно запомнились.
🔹 Дашборд за час вместо 2–3 дней.
Участница автоматизировала преобразование оборотно-сальдовой ведомости в плоскую таблицу с помощью созданного при поддержке ИИ Excel-макроса, а затем построила дашборды по производству, отгрузке и маржинальности. Аналог дашборда, который раньше требовал нескольких дней работы, удалось создать примерно за час.
🔹 Полный цикл инвестиционного анализа за одну ночь.
В одном проекте ChatGPT, Perplexity и Gamma использовались последовательно для анализа стратегии компании, исследования конкурентного ландшафта, скрининга потенциальных целей, подготовки инвестиционного меморандума и презентации. Работа, на которую раньше требовалось 4–5 дней, была выполнена за одну ночь.
🔹 ИИ как инструмент оценки бизнеса.
В кейсе по оценке агробизнеса ИИ помог консолидировать финансовые данные, переоценить внеоборотные активы, собрать рыночные цены на транспорт, рассчитать долговые показатели и провести оценку бизнеса двумя методами. Параллельно модель выявила нелогичные ручные корректировки в исходных данных.
🔹 Финансовый Telegram-бот для CEO и CFO.
Еще один проект превратил финансовую отчетность в базу знаний для бота. Руководитель может задать вопрос о расходах, динамике или отклонениях прямо в Telegram, а бот находит показатель, выполняет необходимые расчеты и предлагает связанные запросы.
🔹 AI-агенты для проверки контрагентов и бизнес-планов.
Участники тестировали автоматический сбор данных о контрагентах из официальных источников, а также систему сразу из четырех специализированных агентов: диспетчера, аналитика, аудитора и стратега для анализа бизнес-планов.
🔹 Сценарный анализ магазина в одном HTML-файле.
На защите показали веб-приложение, которое загружает Excel-отчет магазина, рассчитывает финансовые метрики, анализирует арендную эффективность, строит Waterfall-диаграмму и формирует итоговый вердикт: развивать, оптимизировать или закрывать точку. Предусмотрен и сценарный анализ с ручным изменением исходных параметров.
И, пожалуй, самый показательный результат курса можно выразить одной цифрой: во многих кейсах процессы, занимавшие несколько дней, удалось сократить до нескольких часов.
Новый поток программы повышения квалификации НИУ ВШЭ «Искусственный интеллект в корпоративных финансах» стартует уже 17 сентября 2026 года.
#ШколаФинансов #ВШЭ #ИИ #КорпоративныеФинансы