Фінансові аналітики витрачають 49% часу на те, щоб збирати та управляти даними — тобто майже половина робочого тижня йде не на те, щоб думати над цифрами, а на те, щоб ці цифри взагалі зійшлися. Водночас McKinsey підрахували: близько 61% задач у фінансах можна частково або повністю автоматизувати.
Валентин Воробйов — викладач курсу «Фінансовий аналіз» — на практиці довів цю статистику. Він поділився 6 готовими промптами, які допомогли йому автоматизувати свою рутину. За його підрахунками, лише на обробці виписок, звітів і нотатках після зідзвонів це повертає близько 15 годин щомісяця.
#1. Обробка банківських виписок та оборотно-сальдової відомості
Перша задача, де AI почав економити мені години часу, — це обробка сирих даних:
— банківські виписки
— оборотно-сальдові відомості
— документи контрагентів
— первинка у форматах, які не лягають у модель напряму. Наприклад, скани або великі таблиці з неуніфікованими даними. AI допомагає витягнути, очистити й привести ці дані до структурованого формату.
Як було раніше: виписка з банку приходить як CSV або XLS: дати в одному стовпці та одразу двома форматами, призначення платежу склеєне з іменем контрагента, комісії розкидані між іншими рядками. На місячну виписку фінансів для SME йшла година ручної роботи — лише після цього файл можна було вставити в модель.
Окремо — оборотно-сальдова відомість. Це основний документ, з якого фінансист будує звіт. Але в тому вигляді, в якому вона вивантажується з облікової системи, працювати з нею неможливо: обʼєднані комірки, нелогічна структура й дані, які треба вручну розбирати рядок за рядком. Бухгалтери витрачають на приведення оборотки до ладу близько 4 годин. А з урахуванням того, що на весь місячний звіт іде 2–3 дні, саме очищення даних займає приблизно 2 з них.
Зараз файл іде в AI разом з інструкцією: дати в ISO-форматі, контрагент окремим полем, комісії окремим рядком, призначення платежу без злиття з реквізитами. Результат — готова таблиця за дві хвилини.
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
У вкладенні — банківська виписка за листопад у форматі CSV.
Приведи її до плоскої таблиці:
Дата у форматі ISO (YYYY-MM-DD), одна колонка
Контрагент окремою колонкою (відокремити від призначення платежу)
Призначення платежу — окрема колонка, без склейки з реквізитами
Сума й валюта — окремі колонки
Комісії — окремими рядками з типом операції «commission»
Після обробки звір контрольну суму: підсумок твоєї таблиці має збігатися із загальним оборотом у вихідному файлі. Якщо не сходиться — покажи розбіжність.
Результат в Excel
З оборотною відомістю — та сама логіка: завантажуєте неструктурований файл, описуєте, який хочете результат, — і отримуєте чисту таблицю. Далі я перевіряю контрольну суму до загального обороту виписки — і дані готові до мепінгу в управлінські статті.
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
У вкладенні — оборотка з облікової системи за листопад. Структура неробоча: об'єднані комірки, заголовки у два рівні, рядки-підсумки всередині таблиці.
Приведи до плоскої таблиці:
1. Один рядок = один рахунок
2. Колонки: код рахунку, назва, сальдо на початок (Дт / Кт), оборот за період (Дт / Кт), сальдо на кінець (Дт / Кт)
3. Прибрати міжсумки та порожні рядки
4. Контроль: сума оборотів Дт = сума оборотів Кт
Поверни таблицю та окремо рядок із контрольною сумою.
Результат в Excel
❌ Без автоматизації: 1 година на місячну виписку + 4 години на оборотки — і це лише очищення даних. З урахуванням того, що весь місячний звіт займає 2–3 дні, підготовка цифр зʼїдає більшу частину цього часу.
✅ З AI: 2–3 хвилини на файл.
#2. Excel без формул (вайбкодинг)
Одна з найбільших прихованих втрат часу — це мікрозупинки: коли точно розумієте, що хочете отримати, але не памʼятаєте синтаксис формули. Або памʼятаєте, але формула вкладена в три рівні умов, і поки напишете, відловите помилку та перевірите на нетипових кейсах — минула година.
Зараз замість того, щоб лізти в документацію або Stack Overflow, я описую задачу словами. У відповідь отримую готову формулу або код. Перевіряю на контрольному прикладі та йду далі.
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
Потрібна формула для Excel.
Таблиця «Продажі»:
• A — дата продажу
• B — менеджер
• C — сума
• D — валюта (EUR / USD / UAH)
Таблиця «Курси» на окремому аркуші:
• A — дата
• B — валюта
• C — курс до EUR на цю дату
Зроби формулу, яка рахує суму продажів конкретного менеджера за конкретний місяць у EUR. USD і UAH переводити за курсом на дату продажу.
Без масивних формул, через SUMPRODUCT. Поверни формулу та поясни, що робить кожна її частина.
Результат в Excel
❌ Без автоматизації: до години на складну формулу з відловлюванням помилок.
✅ З AI: хвилини — описуєте задачу словами, отримуєте готову формулу або код.
*Скоротити закриття місяця з трьох днів до одного — реально. На курсі «Фінансовий аналіз» розбираємо саме такі кейси: беремо звіти, знаходимо аномалії, будуємо модель — і автоматизуємо те, що досі робилося руками.
#3. Регламенти й процеси закриття місяця
Закриття місяця — це десятки дрібних задач: хто що робить, в якому порядку, до якого дедлайну, що блокує наступний крок. У більшості компаній ця логістика живе в голові фіндиректора або головного бухгалтера. Поки ця людина є — все працює. Варто їй піти у відпустку або змінити роботу — і процес сиплеться.
Регламент розв’язує цю проблему. Але його ніхто зазвичай не хоче писати — бо це здається довго, нудно і не терміново (поки не стає терміново). AI прибирає головний блокер: не треба писати з нуля. Достатньо описати процес голосом або тезами — і попросити структурувати.
Наприклад: AI перетворює ваші думки на структурований регламент з відповідальними, дедлайнами й чек-листом для кожного етапу.
Далі — доопрацювання під конкретний бізнес: додати нюанси, виправити послідовність, прописати, що робити, якщо щось пішло не так. Але скелет — найважча частина — вже є.
Другий сценарій — аудит наявного процесу. Завантажуєте поточний регламент або описуєте процес — і просите знайти вузькі місця: де найчастіше виникають затримки, які кроки залежать від однієї людини. AI повертає список питань і спостережень.
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
Допоможи структурувати регламент закриття місяця для виробничої компанії середнього розміру.
Як процес виглядає зараз (тезисно, з голосової):
• Бухгалтерія закриває первинку до 5-го числа
• Я отримую оборотку, мепіню в управлінські статті
• Виношу попередній PL до власника до 10-го
• Після правок — фінальна версія до 15-го
Перетвори на регламент:
• Кожен крок з відповідальним і дедлайном
• Що блокує наступний крок (залежності)
• Чек-лист для виконавця на кожному етапі
• Ескалація: що робити, якщо хтось не встигає
Формат — таблиця етапів плюс чек-листи під нею.
❌ Без автоматизації: від 2 днів до тижня залежно від складності процесу.
✅ З AI: від 2 годин до пів дня.
#4. Конвертація з PDF і сканів у таблиці
Банк надсилає виписку як PDF. Контрагент скидає акт звірки відсканованим папером. Щоразу одне й те саме — або переносити руками, або шукати конвертер.
Раніше це означало відкрити PDF, вручну перенести цифри, звірити підсумки, виправити помилки копіювання. Банківська виписка за місяць займала 40–60 хвилин. Скановані документи — ще більше: OCR плутає цифри та погано розпізнає кирилицю в таблицях.
Зараз PDF або скан завантажується в Claude напряму. Claude розпізнає текст, структурує дані та повертає готову таблицю, яку можна одразу копіювати в модель.
Для сканованих документів з низькою якістю або складною структурою потрібен додатковий крок через Adobe Acrobat або спеціалізований OCR-інструмент перед завантаженням в AI. Але навіть у цьому випадку загальний час скорочується.
Що важливо завжди перевіряти: підсумкові суми до загального обороту документа. Це єдиний надійний спосіб переконатися, що жоден рядок не загубився під час конвертації.
❌ Без автоматизації: 40–60 хвилин на банківську виписку за місяць, скановані документи — ще більше.
✅ З AI: хвилина на перевірку контрольної суми після автоматичної конвертації.
#5. Робота зі звітами
Фінансові звіти — P&L, Cash Flow, Balance Sheet — потребують двох речей: розрахунку стандартних коефіцієнтів у динаміці та пошуку аномалій в даних. На один комплект звітів без автоматизації витрачається 3–6 годин: 1–2 на коефіцієнти, ще година на аномалії, до 3 на форматування.
Зараз я завантажую в Claude дані за 12–24 місяці та прошу зробити дві речі:
— побудувати таблицю стандартних коефіцієнтів — рентабельність, оборотність тощо — в динаміці
— виділити статті з нетиповою поведінкою: різкі зміни, розриви в тренді, аномалії
Отримую вихідні дані, пишу коментарі та вирішую, що показувати власнику, а що залишити у внутрішньому списку. Це та частина роботи, яку AI зробити не може: які акценти розставити, що помʼякшити, що винести на перший план — це завжди контекст, який є тільки в мене.
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
У вкладенні — P&L, Balance Sheet і Cash Flow за 24 місяці (січень 2024 — грудень 2025).
Побудуй таблицю стандартних коефіцієнтів за місяцями:
Рентабельність: gross margin %, EBITDA margin %, net margin %
Оборотність: DSO, DPO, DIO, грошовий цикл
Ліквідність: current ratio, quick ratio
Борг: Net Debt / EBITDA, interest coverage
Формат: рядки — коефіцієнти, колонки — місяці.
Додатково: виділи місяці, де показник вийшов за ±15% від медіани за період, і сформулюй питання, яке ці відхилення підіймають.
Результат в Excel
Але найбільший ROI — там, де найвища ціна помилки. Технічні помилки я ловлю окремим аркушем Control в Excel: перевіряю, що баланс сходиться, Cash Flow реконсилюється, цифри з вихідних даних збігаються з управлінським звітом.
Проте бізнес-логіку контролі не ловлять — наприклад, премії, що ростуть на тлі спадного виторгу, або маржу, яка стрибає через зміну методології розрахунку. Тут AI працює як другий погляд.
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
За тими самими даними знайди статті з нетиповою поведінкою. Шукай:
• Різкі зміни — місяць до місяця > 30% без сезонного пояснення
• Розриви в тренді — тренд був стабільний, потім зламався
• Аномальні комбінації — наприклад, виторг падає, а премії ростуть; або маржа стрибає на тлі стабільної ціни
Поверни 5–10 спостережень. Для кожного:
1. Стаття і період
2. Що саме нетипово (з цифрами)
3. Гіпотеза причини, якщо її видно з даних
4. Питання, яке варто поставити фінансовому директору
Не вигадуй пояснень, яких не видно в даних. Краще чесно написати «причина не очевидна».
Окремо — форматування. У фінансистів дуже багато часу йде на те, щоби привести таблиці до нормального вигляду. Щоб люди відкривали звіт — і в них не рябило в очах від 250 кольорів та хаосу в структурі. Для цього я завантажую в Claude стандарти IBCS — і звіт з першого разу виглядає так, як має виглядати документ, який несеш на зустріч.
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
У вкладенні — стандарти IBCS та поточний P&L клієнта (Excel).
Відформатуй звіт за IBCS:
• Сценарії в колонках: AC (фактичні), PL (план), FC (прогноз), PY (минулий рік)
• Колонки відхилень: AC vs PL, AC vs PY — абсолют і %
• Колір — суворо палітра IBCS (чорний, відтінки сірого, без декору)
• Числовий формат: тисячі з пробілом, від'ємні в дужках, % з одним знаком після коми
• Без об'єднаних комірок
• Заголовки — bold, без заливки
• Підсумкові рядки — тонка верхня лінія, жирна нижня
Поверни готовий xlsx без зайвих елементів.
Результат в Excel
❌ Без автоматизації: 3–6 годин на один комплект звітів (1–2 год на коефіцієнти, 1 год на аномалії, до 3 год на форматування).
✅ З AI: дані й форматування готові з першого разу, час потрібен лише на коментарі та акценти.
#6. Систематизація нотаток після дзвінків
Раніше я робив нотатки в блокноті або писав швидкі повідомлення собі в месенджер. Контекст губився між дзвінками, і на наступній зустрічі перші 10 хвилин йшли на те, щоби пригадати, де ми з цією людиною зупинились.
Зараз я завантажую запис дзвінка в інструмент транскрибації — Whisper, або можна робити це через Otter AI, Fireflies та подібні сервіси. Отриманий текст іде в Claude або GPT з простим промптом: виділи список рішень, дедлайни та відкриті питання. На виході — структуроване саммарі на пів сторінки. Його можна одразу надіслати клієнту як підсумок зустрічі або залишити собі до наступного дзвінка.
*Усі ці інструменти — не про те, щоб замінити фінансиста. А про те, щоб він думав над цифрами, а не збирав їх. Саме це й розбираємо на курсі «Фінансовий аналіз».
⛓️💥 Текст промпту для копіювання:
У вкладенні — транскрипт дзвінка з клієнтом, тривалість 58 хвилин (~9 000 слів).
Зроби саммарі на пів сторінки в такому форматі:
1. Прийняті рішення — список з відповідальними
2. Дедлайни — дата + конкретна дія
3. Відкриті питання — що залишилось на наступний дзвінок
4. Action items для мене — окремим блоком
Без переказу розмови. Тільки факти. Якщо щось у транскрипті звучить неоднозначно — позначай як «потребує уточнення», не домислюй.
❌ Без автоматизації: 4–5 годин на тиждень при 5 дзвінках.
✅ З AI: 10 хвилин від закінчення дзвінка до готового саммарі.
Де AI помиляється — і що я завжди перевіряю руками
Коли справа доходить до складної фінансової логіки, AI потрібно постійно контролювати й перевіряти. Ось три зони, де я ніколи не делегую повністю — і навіть те, що делегую, перевіряю:
1. Інтерпретація бізнес-контексту. AI бачить, що цифра нетипова — і може навіть позначити її як аномалію. Але він не знає, що в липні звільнився комерційний директор і впала конверсія, а в серпні відкрили новий канал продажів і виторг стрибнув з іншої причини. Без цього контексту висновок може бути формально правильним, але нічого не пояснювати. А якщо він потрапить у звіт для власника без правок, може скласти хибне враження про реальний стан справ.
2. Локальна податкова специфіка. ПДВ, ЄСВ, нюанси українського обліку, особливості різних юрисдикцій — AI плутається навіть у базових кейсах. Він може впевнено дати відповідь, яка виглядає логічно, але суперечить законодавству.
3. Архітектура фінансової моделі під інвестраунд. Структура, в якій модель розгортається перед інвестором, залежить від галузі, стадії компанії, профілю фонду і навіть від того, яке запитання інвестор, швидше за все, поставить першим. AI допоможе із sanity-чеками, перевіркою формул і форматуванням, але саму логіку й послідовність подачі я будую сам. Це та частина роботи, де досвід не замінюється промптом.
У промптах до цих зон я завжди прошу модель двічі звірити дані перед тим, як давати результат.
Бажаєте отримувати дайджест статей?
