-- Автор статьи категорически осуждает варварские методы монетизации, такие как вымогательство с использованием шифрования и хищения данных. Цель данной обзорной статьи – предоставить читателю информацию для общего ознакомления. Она не предназначена для применения в корыстных или противоправных действиях.
В ходе моей профессиональной деятельности мне регулярно приходится решать задачу оценки текущего финансового состояния компании. Это действительно непростая задача, которая зависит от множества факторов. Нередко мои клиенты ссылаются на данные, представленные на таких ресурсах, как ZoomInfo и им подобных. Однако, как правило, эта информация является обобщенной, зачастую непроверенной, особенно если речь идет о компаниях, не зарегистрированных в США. Я постараюсь быть максимально информативным и лаконичным, сосредоточившись на сути. Надеюсь, данная статья избавит меня от лишней работы и позволит вам самостоятельно оценивать уровень компании, чтобы понять, стоит ли тратить на неё своё драгоценное время. В рамках статьи я рассмотрю два варианта подхода. Первый — это простой способ, который подходит для случаев, когда данных не так много и всю работу можно выполнить вручную. Второй — более сложный вариант, применимый в ситуациях, когда корпоративный документооборот исчисляется терабайтами, и для его обработки требуется многоуровневый парсинг и автоматизация.
Итак начнем, если вам удалось определить принадлежность корпоративных машин, поиск необходимо осуществлять на финансовом (бухгалтерском) отделе. С другой стороны, если отделы не были выделены, это не сильно повлияет на работу, возможно немного замедлив поиск в общем объеме данных.
Будем считать что данные слиты в полном объеме и хранятся на вашем Win дедике или локальной машине. В большинстве случаев финансовые данные формируются и аккумулируются в таблицах форматов .xlsx или .xls, которые используются в операционных системах Windows и MacOS. Однако стоит также учитывать, что на устройствах Apple могут применяться файлы с расширением .numbers, что особенно актуально, если компания предпочитает продукцию Apple. Важно отметить, что финансовые директора (CFO), генеральные директора (CEO), а также главные бухгалтеры компаний часто используют устройства Apple для работы, что делает формат .numbers весьма значимым. Поэтому при поиске финансовых документов не стоит пренебрегать файлами этого редкого, но важного формата, так как они могут содержать необходимую информацию для анализа. Не редко ценность представляет слепок ERP системы, а именно его учетно-управленческий и казначейский модуль - работа с этими данными требует отдельного обсуждения, если у кого то возникнут вопросы по этому направлению, я с радостью отвечу в ПМ.
========================================================
Способ #1. [Простой]
Листинг таблиц.
Чтобы избежать потери времени и не запутаться в бесконечном множестве файлов, важно сосредоточиться на тех, которые потенциально являются самыми актуальными на данный момент. Даже если вам кажется, что удалось отделить нужные файлы и вы уверены, что поиск производится непосредственно среди директорий бухгалтерского отдела, важно применять стратегический подход к выбору документов для анализа. Для начала рекомендуется получить список всех файлов таблиц, чтобы сузить круг документов. Один из эффективных способов сделать это — воспользоваться командой, которая позволит создать полный список файлов с необходимыми расширениями. Например, можно использовать следующую команду в терминале или командной строке: dir /s /b *.xlsx *.xls > xlsx_listing.txt
Эта команда рекурсивно просканирует все директории и выведет полный список файлов с расширениями .xlsx и .xls в текстовый файл xlsx_listing.txt. Таким образом, у вас будет полный перечень таблиц для дальнейшего анализа и отбора самых актуальных данных. Как известно, txt фалы прекрасно сжимаются в архив что позволяет без труда "скормить" его всеми-любимому GPT. Используйте специальный модуль для анализа данных "Data Analyst", важно сформулировать максимально развернутую задачу для GPT.
Приведу пример (отредактируйте по вашему усмотрению):
-- Начало промта --
"Перед вами файл xlsx_listing.txt, содержащий список всех файлов форматов .xlsx и .xls с полными путями к ним. Ваша задача — провести анализ этого списка, основываясь на именах директорий и именах файлов, с целью выявить файлы, которые могут содержать важные данные для оценки финансового состояния компании.
Для выполнения задачи необходимо:
1. Определить кодировку файла, язык и полный объем фала до последней строки.
2. Анализ имен директорий:
Определить, в каких директориях могут находиться файлы, имеющие отношение к финансовой отчетности, например, такие как 'финансовый отчет', 'баланс', 'доходы', 'отчеты', 'budget', 'finance' и другие.
Учитывать временные рамки директорий (если в них указаны года или кварталы), чтобы приоритизировать файлы, относящиеся к последнему завершенному отчетному периоду (например, год 2023 или кварталы 2024 года).
3. Анализ имен файлов:
Определить файлы, названия которых могут указывать на их важность для анализа финансового состояния компании. Например, файлы с такими ключевыми словами как 'P&L', 'Баланс', 'Доходы', 'Расходы', 'Бюджет', 'Финансовый отчет', 'Profit', 'Loss', 'Financial Statement' и другими подобными.
Учитывать указания на даты в названиях файлов, чтобы идентифицировать самые актуальные файлы для анализа.
4. Идентификация файлов для анализа:
Выявить и выделить файлы, которые на основе анализа директорий и имен файлов могут содержать данные для оценки текущего финансового состояния компании.
Приоритизировать файлы, относящиеся к последнему финансовому отчетному периоду (например, 2023 или 2024 года).
Особое замечание - Время на анализ не ограничено, однако важно обеспечить глубокую и всестороннюю обработку всего списка файлов, заканчивая строкой XXXXX
В результате анализа нужно получить список файлов, которые могут быть полезны для анализа финансового состояния компании, с приоритизацией самых актуальных на текущий момент. Предоставить файл для скачивания с полученным списком"
-- конец промта --
Наверняка вы замечали, совершенно рандомно GPT и подобные модели могут "лениться", выполняя одну и ту же задачу несколько раз они доходят до определенной строки и считают задачу выполненной. Обратите внимание на то, что бы ИИ модель обязательно определила последнюю строку вашего TXT отчета, укажи ее в тексте промта заменив символы XXXXX.
Если по каким то причинам вы не удовлетворены работой GPT можно сделать все своими руками.
======================================================
Организация поиска файлов по ключевым словам:
Наверняка вы уже подумали, что такие инструменты, как Magnet Axiom, прекрасно справятся с поиском совпадений внутри файлов по ключевым словам (например, с использованием регулярного выражения \srevenu\s ). Действительно, этот софт и аналогичные ему решения весьма эффективны в выполнении подобных задач, однако поверьте моему опыту, вы буквально захлебнётесь в количестве найденных совпадений, даже если предварительно отфильтровали файлы, относящиеся к бухгалтерскому отделу.
Задайте поиск по маске имени файла, например: *finan*.xlsx или *quarter*.xls
Ограничимся английским языком, уверен GPT без проблем поделится с вами корнями на любом языке.
Проведите поиск по всем другим ключевым словам и(или) корням слов.
annual
quarter (возможные фрагменты в имени файлов: q_1 Q2 q-3 q4 )
earning
audit
finan (от "finance")
account (от "accounting")
budg (от "budget")
rev (от "revenue")
prof (от "profit")
loss (от "loss")
stat (от "statement")
bal (от "balance")
ledg (от "ledger")
cash (от "cashflow")
Сохраните потенциально ценные файлы, обращая внимание на их размер (50 кб - 100 мб) Да это не опечатка, действительно финансовые отчеты могут достигать размера в 100 Мб и выше, особенно когда речь идет об азиатских компаниях, бухгалеры экзотических стран не редко дополняют свою работу крупными диаграммами или массивным бэкграундом, а так же логотипом компании. В США и странах ЕС все гораздо прозаичнее.
Немного ручного труда.
Как правило бухгалтеры и фин директора являются очень педантичными персонами и их имена папок и файлов говорят сами за себя, обратите внимание на путь по которому располагается найденные вами файлы, в них наверняка будет указан год. Довольно часто год или месяц фигурирует в самом имени файла. В найденных таблицах придется покопаться руками что бы убедится в их актуальности. Настало время уделить внимание деталям самих финансовых отчетов. Важно хотя бы поверхностно ознакомиться с тем, как выглядит актуальный отчет, а также с основными аббревиатурами и показателями, которые в нем используются. Это позволит лучше понимать ключевые финансовые показатели компании и быстро оценить её состояние.
Rev (Revenue) — выручка, общая сумма доходов компании от продаж.
EBITDA — прибыль до уплаты процентов, налогов, амортизации и износа.
Gross Profit — валовая прибыль, разница между выручкой и себестоимостью проданных товаров.
Net Income — чистая прибыль, итоговая сумма прибыли после вычета всех расходов.
ROA (Return on Assets) — рентабельность активов. Показывает, насколько эффективно компания использует свои активы для получения прибыли.
ROE (Return on Equity) — рентабельность собственного капитала. Показывает, насколько эффективно компания использует свой собственный капитал для получения прибыли.
C&B (Cost and Benefit) — затраты и выгоды. Используется в анализе затрат и выгод (cost-benefit analysis) для оценки целесообразности инвестиций или проектов, сравнивая затраты с ожидаемой выгодой.
D/E (Debt-to-Equity Ratio) — коэффициент долга к собственному капиталу. Этот показатель используется для оценки структуры капитала компании, показывая, насколько компания зависит от заемных средств по сравнению с собственными.
P&L (Profit and Loss) -отчет о прибылях и убытках.
Если в найденных вами таблицах вы встречаете следующие показатели, то вы на верном пути к анализу финансовой отчетности компании.
Сохранив все потенциально интересные файлы в одной папке перейдем непосредтсвенно к работе с ними, разумеется я не буду мучить вас старой-доброй калькуляцией и бух учетом, а вновь обратимся к GPT модели, благо на данный момент существует множество финансовых модулей, остается грамотно сформулировать задачу.
-- Начало промта --
Задание по анализу финансовых отчетов в формате XLSX для оценки текущего финансового состояния компании
Цель задания: Провести комплексный анализ данных из предоставленных XLSX-таблиц для объективной оценки текущего финансового состояния компании, выявления ключевых финансовых показателей и потенциальных рисков. Сперва определи кодировку файла, язык и полный объем фала до последней строки, а так же все листы XLSX книги.
Задачи:
Анализ структуры документа: Изучите все листы и таблицы в файле. Оцените корректность представленных данных, наличие формул, взаимосвязей и комментариев.
Оценка ключевых показателей: Проанализируйте основные финансовые показатели, такие как:
Доходы, расходы, прибыль
Денежные потоки
Активы, обязательства
Рентабельность, ликвидность и платёжеспособность
Анализ динамики: Оцените финансовые тренды за период, представленный в отчёте. Выявите изменения в показателях, их влияние на текущее состояние компании.
Выявление рисков и возможностей: Определите финансовые риски (недостаток ликвидности, долги) и возможности для роста, улучшения показателей.
Заключение: Сформируйте обоснованное заключение о текущем финансовом состоянии компании.
Требования: Краткость, точность, полное понимание ключевых показателей, чёткие выводы по финансовому состоянию компании.
Формат: Структурированный отчёт, включающий основные выводы, ключевые данные и рекомендации.
-- конец промта --
Не "скармливайте" ИИ сразу все файлы, делайте это поэтапно, тем самым давая возможность сделать вывод и заключение.
В результате вы получите представление о текущем финансовом состоянии организации, но не стоит забывать что в основе любого ИИ лежит лингвистическая модель, если GPT недополучил данных или предоставленные вами файлы находились на стадии раннего формирования он попросту сочинит вам часть отчета, не предупредив о своей креативности !!! Рекомендую использовать несколько разных модулей для анализа, периодически сравнивая результаты. Идеальным решение является использование собственной, предварительно обученной модели на базе Mistral и т.п. как это делает автор статьи.
===================================================================================================
Способ #2. [Когда бигдата зашкаливает]
1. Предварительный листинг.
Создайте файлы full_listing.ps1, parser.ps1 и root_keywords.txt
===============================================================================
Код full_listing.ps1:
=================================================================
Код parser.ps1:
=====================================================================
Ключевые слова для файла root_keywords.txt:
quarter
annual
earning
outlook
guidance
dividend
announc
financ
consolidat
revenue
audit
====================== инструкция ========================
Этот скрипт стабильно и быстро работает в локальной сети и на отдельных машинах, генерируя отчёт объёмом 1 ГБ за несколько минут. Однако при подключении к дискам и машинам через интернет скорость выполнения значительно снижается, и процесс может занять несколько дней. Во время выполнения скрипта "full_listing.ps1" следите за изменениями в размере файла "file_report.csv". Если он перестанет расти или заполняется слишком медленно, проверьте тип подключения к сетевому диску. Вы можете использовать эти скрипты или создать собственное решение на их основе. В любом случае, оптимальный подход — пошаговое выполнение. Сначала составьте полный список директорий и файлов на всех доступных дисках. Затем локально используйте парсер для очистки и поиска по ключевым словам в соответствии с заданными требованиями для генерации отчёта CSV. Скрипты должны выполняться с правами администратора, иначе некоторые данные, такие как размер файлов, могут остаться пустыми.
Предварительные требования:
Файлы full_listing.ps1, parser.ps1 и root_keywords.txt должны находиться в одной директории. Файл root_keywords.txt содержит корневые ключевые слова на английском языке; при необходимости замените их на нужные ключевые слова в соответствии с вашим языком. Сохраните root_keywords.txt в кодировке UTF-8. Убедитесь, что Python установлен, или установите его, если он отсутствует. Выполняйте все действия через PowerShell, запущенный с правами администратора. Иногда PowerShell не может обнаружить Python; в этом случае используйте версию ISE (x86) или вручную настройте переменную PATH.
Invoke-WebRequest -Uri "https://www.python.org/ftp/python/3.10.8/python-3.10.8-amd64.exe" -OutFile "python-updater.exe" Start-Process -FilePath ".\python-updater.exe" -ArgumentList "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1" -Wait Set-ExecutionPolicy RemoteSigned
Запустите скрипт сбора данных:
python .\full_listing.ps1 Этот скрипт создаст файл file_report.csv с полным списком файлов и директорий.
Запустите парсер:
.\parser.ps1 - Этот скрипт создаст файл filtered_listing.csv, содержащий строки, которые соответствуют ключевым словам и разрешённым расширениям файлов.
Уверен каждый из вас с легкостью перепишет код для использования его в среде *nix, но если вам все-таки лень, могу предоставить .sh файлы по запросу (пишиет в ПМ)
2. Второй уровень парсинга.
Так же как и в первом способе, предоставьте эту работу GPT модулю "Data Analyst". Не забудьте исправить текст промта, заменив входящее имя файла на filtered_listing.csv
3. Анализ.
Собственно как и в первом способе, предоставим эту задачу финансово-аналитическим модулям GPT. Сложно сказать какой из существующих вариантов модулей наиболее надежен, рекомендую попробовать несколько, сравнивая результаты.
=======================================================================
Эпилог.
Описанные мною способы вполне качественно выявляют текущее финансовое сотоянии компании, однако без ложки дегтя не обойдется.
Важным аспектом понимания финансового состояния компании является не только анализ ключевых финансовых показателей, таких как выручка, чистая прибыль, рентабельность активов и капитала, коэффициент задолженности и другие, но и учет ряда дополнительных факторов, которые могут существенно влиять на устойчивость и перспективы компании. Финансовые отчеты, конечно, отражают текущее положение компании в терминах прибыли, убытков и эффективности использования ресурсов, однако за пределами этих данных существуют другие важные элементы. Во-первых, обязательства компании перед кредиторами, поставщиками и клиентами могут сильно повлиять на ликвидность и способность компании справляться с краткосрочными обязательствами. Задолженности по кредитам и долговые обязательства, особенно если условия этих договоров неблагоприятны, могут стать серьезным препятствием для будущего роста компании. Аналогично, условия контрактов с ключевыми поставщиками и клиентами могут повлиять на стабильность доходов в будущем. Во-вторых, текущие судебные дела или споры могут оказать существенное влияние на финансовую устойчивость компании. Эти риски, как правило, не отражаются напрямую в отчетах о прибылях и убытках, но могут привести к значительным убыткам в будущем, если исход дела окажется неблагоприятным. Правовые риски могут включать налоговые споры, патентные нарушения или требования по неисполнению обязательств. Изменения в структуре собственности компании, такие как слияния, поглощения или привлечение новых акционеров, также могут привести к значительным изменениям в управлении, стратегии или операционной деятельности компании. Наконец, общие экономические и политические условия, в которых функционирует компания, включая валютные риски, регулятивные изменения и инфляцию, могут резко изменить прогнозируемое финансовое состояние. Операционные риски, связанные с внутренними процессами компании, такими как производственные проблемы, перебои в поставках, сбои в логистике или человеческие ошибки. Если компания сталкивается с проблемами на производственном уровне, это может негативно сказаться на доходах, даже при хороших финансовых показателях. Положение компании на рынке, её способность противостоять конкуренции и удерживать свою долю рынка также критически важны. Этот список можно продолжать еще очень долго... Таким образом, для создания полной картины финансового состояния компании необходим комплексный подход, включающий не только традиционный анализ финансовых показателей, но и учет факторов, которые могут оказать влияние на будущее развитие компании.
Уверен, что после прочтения вы осознали, насколько ошибочно и поверхностно делать выводы о прибыльности компании исключительно на основе данных, опубликованных на платформах вроде Zoominfo. Эти сведения могут предоставлять лишь ограниченную информацию, таким образом любые ваши решения, основанные исключительно на этих данных, будут не только недостоверными, но и крайне рискованными. Чтобы принимать обоснованные и взвешенные решения, необходим более глубокий и комплексный анализ финансовой и операционной деятельности компании.
Доверьте это профессионалам, ознакомьтесь с другими статьями автора:
В ходе моей профессиональной деятельности мне регулярно приходится решать задачу оценки текущего финансового состояния компании. Это действительно непростая задача, которая зависит от множества факторов. Нередко мои клиенты ссылаются на данные, представленные на таких ресурсах, как ZoomInfo и им подобных. Однако, как правило, эта информация является обобщенной, зачастую непроверенной, особенно если речь идет о компаниях, не зарегистрированных в США. Я постараюсь быть максимально информативным и лаконичным, сосредоточившись на сути. Надеюсь, данная статья избавит меня от лишней работы и позволит вам самостоятельно оценивать уровень компании, чтобы понять, стоит ли тратить на неё своё драгоценное время. В рамках статьи я рассмотрю два варианта подхода. Первый — это простой способ, который подходит для случаев, когда данных не так много и всю работу можно выполнить вручную. Второй — более сложный вариант, применимый в ситуациях, когда корпоративный документооборот исчисляется терабайтами, и для его обработки требуется многоуровневый парсинг и автоматизация.
Итак начнем, если вам удалось определить принадлежность корпоративных машин, поиск необходимо осуществлять на финансовом (бухгалтерском) отделе. С другой стороны, если отделы не были выделены, это не сильно повлияет на работу, возможно немного замедлив поиск в общем объеме данных.
Будем считать что данные слиты в полном объеме и хранятся на вашем Win дедике или локальной машине. В большинстве случаев финансовые данные формируются и аккумулируются в таблицах форматов .xlsx или .xls, которые используются в операционных системах Windows и MacOS. Однако стоит также учитывать, что на устройствах Apple могут применяться файлы с расширением .numbers, что особенно актуально, если компания предпочитает продукцию Apple. Важно отметить, что финансовые директора (CFO), генеральные директора (CEO), а также главные бухгалтеры компаний часто используют устройства Apple для работы, что делает формат .numbers весьма значимым. Поэтому при поиске финансовых документов не стоит пренебрегать файлами этого редкого, но важного формата, так как они могут содержать необходимую информацию для анализа. Не редко ценность представляет слепок ERP системы, а именно его учетно-управленческий и казначейский модуль - работа с этими данными требует отдельного обсуждения, если у кого то возникнут вопросы по этому направлению, я с радостью отвечу в ПМ.
========================================================
Способ #1. [Простой]
Листинг таблиц.
Чтобы избежать потери времени и не запутаться в бесконечном множестве файлов, важно сосредоточиться на тех, которые потенциально являются самыми актуальными на данный момент. Даже если вам кажется, что удалось отделить нужные файлы и вы уверены, что поиск производится непосредственно среди директорий бухгалтерского отдела, важно применять стратегический подход к выбору документов для анализа. Для начала рекомендуется получить список всех файлов таблиц, чтобы сузить круг документов. Один из эффективных способов сделать это — воспользоваться командой, которая позволит создать полный список файлов с необходимыми расширениями. Например, можно использовать следующую команду в терминале или командной строке: dir /s /b *.xlsx *.xls > xlsx_listing.txt
Эта команда рекурсивно просканирует все директории и выведет полный список файлов с расширениями .xlsx и .xls в текстовый файл xlsx_listing.txt. Таким образом, у вас будет полный перечень таблиц для дальнейшего анализа и отбора самых актуальных данных. Как известно, txt фалы прекрасно сжимаются в архив что позволяет без труда "скормить" его всеми-любимому GPT. Используйте специальный модуль для анализа данных "Data Analyst", важно сформулировать максимально развернутую задачу для GPT.
Приведу пример (отредактируйте по вашему усмотрению):
-- Начало промта --
"Перед вами файл xlsx_listing.txt, содержащий список всех файлов форматов .xlsx и .xls с полными путями к ним. Ваша задача — провести анализ этого списка, основываясь на именах директорий и именах файлов, с целью выявить файлы, которые могут содержать важные данные для оценки финансового состояния компании.
Для выполнения задачи необходимо:
1. Определить кодировку файла, язык и полный объем фала до последней строки.
2. Анализ имен директорий:
Определить, в каких директориях могут находиться файлы, имеющие отношение к финансовой отчетности, например, такие как 'финансовый отчет', 'баланс', 'доходы', 'отчеты', 'budget', 'finance' и другие.
Учитывать временные рамки директорий (если в них указаны года или кварталы), чтобы приоритизировать файлы, относящиеся к последнему завершенному отчетному периоду (например, год 2023 или кварталы 2024 года).
3. Анализ имен файлов:
Определить файлы, названия которых могут указывать на их важность для анализа финансового состояния компании. Например, файлы с такими ключевыми словами как 'P&L', 'Баланс', 'Доходы', 'Расходы', 'Бюджет', 'Финансовый отчет', 'Profit', 'Loss', 'Financial Statement' и другими подобными.
Учитывать указания на даты в названиях файлов, чтобы идентифицировать самые актуальные файлы для анализа.
4. Идентификация файлов для анализа:
Выявить и выделить файлы, которые на основе анализа директорий и имен файлов могут содержать данные для оценки текущего финансового состояния компании.
Приоритизировать файлы, относящиеся к последнему финансовому отчетному периоду (например, 2023 или 2024 года).
Особое замечание - Время на анализ не ограничено, однако важно обеспечить глубокую и всестороннюю обработку всего списка файлов, заканчивая строкой XXXXX
В результате анализа нужно получить список файлов, которые могут быть полезны для анализа финансового состояния компании, с приоритизацией самых актуальных на текущий момент. Предоставить файл для скачивания с полученным списком"
-- конец промта --
Наверняка вы замечали, совершенно рандомно GPT и подобные модели могут "лениться", выполняя одну и ту же задачу несколько раз они доходят до определенной строки и считают задачу выполненной. Обратите внимание на то, что бы ИИ модель обязательно определила последнюю строку вашего TXT отчета, укажи ее в тексте промта заменив символы XXXXX.
Если по каким то причинам вы не удовлетворены работой GPT можно сделать все своими руками.
======================================================
Организация поиска файлов по ключевым словам:
Наверняка вы уже подумали, что такие инструменты, как Magnet Axiom, прекрасно справятся с поиском совпадений внутри файлов по ключевым словам (например, с использованием регулярного выражения \srevenu\s ). Действительно, этот софт и аналогичные ему решения весьма эффективны в выполнении подобных задач, однако поверьте моему опыту, вы буквально захлебнётесь в количестве найденных совпадений, даже если предварительно отфильтровали файлы, относящиеся к бухгалтерскому отделу.
Задайте поиск по маске имени файла, например: *finan*.xlsx или *quarter*.xls
Ограничимся английским языком, уверен GPT без проблем поделится с вами корнями на любом языке.
Проведите поиск по всем другим ключевым словам и(или) корням слов.
annual
quarter (возможные фрагменты в имени файлов: q_1 Q2 q-3 q4 )
earning
audit
finan (от "finance")
account (от "accounting")
budg (от "budget")
rev (от "revenue")
prof (от "profit")
loss (от "loss")
stat (от "statement")
bal (от "balance")
ledg (от "ledger")
cash (от "cashflow")
Сохраните потенциально ценные файлы, обращая внимание на их размер (50 кб - 100 мб) Да это не опечатка, действительно финансовые отчеты могут достигать размера в 100 Мб и выше, особенно когда речь идет об азиатских компаниях, бухгалеры экзотических стран не редко дополняют свою работу крупными диаграммами или массивным бэкграундом, а так же логотипом компании. В США и странах ЕС все гораздо прозаичнее.
Немного ручного труда.
Как правило бухгалтеры и фин директора являются очень педантичными персонами и их имена папок и файлов говорят сами за себя, обратите внимание на путь по которому располагается найденные вами файлы, в них наверняка будет указан год. Довольно часто год или месяц фигурирует в самом имени файла. В найденных таблицах придется покопаться руками что бы убедится в их актуальности. Настало время уделить внимание деталям самих финансовых отчетов. Важно хотя бы поверхностно ознакомиться с тем, как выглядит актуальный отчет, а также с основными аббревиатурами и показателями, которые в нем используются. Это позволит лучше понимать ключевые финансовые показатели компании и быстро оценить её состояние.
Rev (Revenue) — выручка, общая сумма доходов компании от продаж.
EBITDA — прибыль до уплаты процентов, налогов, амортизации и износа.
Gross Profit — валовая прибыль, разница между выручкой и себестоимостью проданных товаров.
Net Income — чистая прибыль, итоговая сумма прибыли после вычета всех расходов.
ROA (Return on Assets) — рентабельность активов. Показывает, насколько эффективно компания использует свои активы для получения прибыли.
ROE (Return on Equity) — рентабельность собственного капитала. Показывает, насколько эффективно компания использует свой собственный капитал для получения прибыли.
C&B (Cost and Benefit) — затраты и выгоды. Используется в анализе затрат и выгод (cost-benefit analysis) для оценки целесообразности инвестиций или проектов, сравнивая затраты с ожидаемой выгодой.
D/E (Debt-to-Equity Ratio) — коэффициент долга к собственному капиталу. Этот показатель используется для оценки структуры капитала компании, показывая, насколько компания зависит от заемных средств по сравнению с собственными.
P&L (Profit and Loss) -отчет о прибылях и убытках.
Если в найденных вами таблицах вы встречаете следующие показатели, то вы на верном пути к анализу финансовой отчетности компании.
Сохранив все потенциально интересные файлы в одной папке перейдем непосредтсвенно к работе с ними, разумеется я не буду мучить вас старой-доброй калькуляцией и бух учетом, а вновь обратимся к GPT модели, благо на данный момент существует множество финансовых модулей, остается грамотно сформулировать задачу.
-- Начало промта --
Задание по анализу финансовых отчетов в формате XLSX для оценки текущего финансового состояния компании
Цель задания: Провести комплексный анализ данных из предоставленных XLSX-таблиц для объективной оценки текущего финансового состояния компании, выявления ключевых финансовых показателей и потенциальных рисков. Сперва определи кодировку файла, язык и полный объем фала до последней строки, а так же все листы XLSX книги.
Задачи:
Анализ структуры документа: Изучите все листы и таблицы в файле. Оцените корректность представленных данных, наличие формул, взаимосвязей и комментариев.
Оценка ключевых показателей: Проанализируйте основные финансовые показатели, такие как:
Доходы, расходы, прибыль
Денежные потоки
Активы, обязательства
Рентабельность, ликвидность и платёжеспособность
Анализ динамики: Оцените финансовые тренды за период, представленный в отчёте. Выявите изменения в показателях, их влияние на текущее состояние компании.
Выявление рисков и возможностей: Определите финансовые риски (недостаток ликвидности, долги) и возможности для роста, улучшения показателей.
Заключение: Сформируйте обоснованное заключение о текущем финансовом состоянии компании.
Требования: Краткость, точность, полное понимание ключевых показателей, чёткие выводы по финансовому состоянию компании.
Формат: Структурированный отчёт, включающий основные выводы, ключевые данные и рекомендации.
-- конец промта --
Не "скармливайте" ИИ сразу все файлы, делайте это поэтапно, тем самым давая возможность сделать вывод и заключение.
В результате вы получите представление о текущем финансовом состоянии организации, но не стоит забывать что в основе любого ИИ лежит лингвистическая модель, если GPT недополучил данных или предоставленные вами файлы находились на стадии раннего формирования он попросту сочинит вам часть отчета, не предупредив о своей креативности !!! Рекомендую использовать несколько разных модулей для анализа, периодически сравнивая результаты. Идеальным решение является использование собственной, предварительно обученной модели на базе Mistral и т.п. как это делает автор статьи.
===================================================================================================
Способ #2. [Когда бигдата зашкаливает]
1. Предварительный листинг.
Создайте файлы full_listing.ps1, parser.ps1 и root_keywords.txt
===============================================================================
Код full_listing.ps1:
Python:
import os
import csv
from datetime import datetime
import platform
import subprocess
def get_drive_paths():
"""Get all drive paths, including network drives, and excluding CD/DVD drives."""
drive_paths = []
system = platform.system()
if system == 'Windows':
for drive in range(ord('A'), ord('Z') + 1):
drive_letter = chr(drive)
drive_path = f"{drive_letter}:\\"
if os.path.exists(drive_path):
try:
drive_type = os.path.isdir(drive_path)
if drive_type and "cdrom" not in drive_path.lower():
drive_paths.append(drive_path)
except Exception as e:
print(f"Error accessing drive {drive_path}: {e}")
elif system == 'Linux':
try:
output = subprocess.check_output('lsblk -o MOUNTPOINT,FSTYPE', shell=True).decode()
for line in output.split('\n'):
if any(fs in line for fs in ['ext4', 'ext3', 'ext2', 'btrfs', 'xfs', 'jfs', 'reiserfs', 'zfs', 'fuseblk', 'vfat', 'ntfs', 'fat', 'fat32', 'cifs', 'nfs']):
parts = line.split()
if len(parts) > 1:
mountpoint = parts[0]
fstype = parts[1]
if mountpoint and os.path.exists(mountpoint):
drive_paths.append(mountpoint)
except Exception as e:
print(f"Error obtaining drive paths: {e}")
return drive_paths
def collect_file_info(root_path):
"""Collect file information for the given root path."""
file_info_list = []
for root, dirs, files in os.walk(root_path):
# Skip Windows directory and system temporary files
if "Windows" in root or any(sys_temp in root for sys_temp in ['AppData', 'ProgramData', 'Temp']):
continue
for file in files:
file_path = os.path.join(root, file)
try:
size = os.path.getsize(file_path) / 1024 # Size in KB
size = int(size) # Round size to the nearest integer KB
modification_time = os.path.getmtime(file_path)
modification_date = datetime.fromtimestamp(modification_time).strftime('%Y-%m-%d')
file_info_list.append([file_path, modification_date, size])
except Exception as e:
print(f"Error processing file {file_path}: {e}")
return file_info_list
def write_to_csv(file_info_list, output_file):
"""Write the collected file information to a CSV file."""
with open(output_file, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file, delimiter=';', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
# Do not write header
for file_info in file_info_list:
writer.writerow(file_info + [""])
def main():
output_file = "file_report.csv"
all_file_info = []
drive_paths = get_drive_paths()
for drive_path in drive_paths:
print(f"Collecting data from {drive_path}")
all_file_info.extend(collect_file_info(drive_path))
write_to_csv(all_file_info, output_file)
print(f"Report generated: {output_file}")
if __name__ == "__main__":
main()=================================================================
Код parser.ps1:
Python:
# Name of the input data file and the file with keywords
$input_file = "file_report.csv"
$keywords_file = "root_keywords.txt"
$output_file = "filtered_listing.csv"
# Allowed file extensions
$allowed_extensions = "xlsx:xls:numbers"
# Delete the output file if it already exists
if (Test-Path $output_file) {
Remove-Item $output_file
}
# Create a temporary Python file
$python_script = @"
import csv
import os
input_file = "$input_file"
keywords_file = "$keywords_file"
output_file = "$output_file"
allowed_extensions = "$allowed_extensions".split(":")
# Load the keywords
with open(keywords_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
keywords = [line.strip() for line in f]
# Function to check the allowed file extension
def is_allowed_extension(filename):
extension = filename.split('.')[-1].lower()
return extension in allowed_extensions or '.' not in filename
# Parsing and filtering data
with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as infile, open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile:
reader = csv.reader(infile, delimiter=';')
writer = csv.writer(outfile, delimiter=';')
for row in reader:
path, date, size = row[:3]
filename = os.path.basename(path)
directory = os.path.dirname(path)
# Check for keyword matches in the file name or directory
if any(keyword in filename or keyword in directory for keyword in keywords) and is_allowed_extension(filename):
writer.writerow([path, date, size, ""])
print("Report saved to", output_file)
"@
# Save the temporary Python file
$python_file = "temp_parser.py"
$python_script | Out-File -FilePath $python_file -Encoding utf8
# Run the temporary Python file
python $python_file
# Delete the temporary Python file
Remove-Item $python_file=====================================================================
Ключевые слова для файла root_keywords.txt:
quarter
annual
earning
outlook
guidance
dividend
announc
financ
consolidat
revenue
audit
====================== инструкция ========================
Этот скрипт стабильно и быстро работает в локальной сети и на отдельных машинах, генерируя отчёт объёмом 1 ГБ за несколько минут. Однако при подключении к дискам и машинам через интернет скорость выполнения значительно снижается, и процесс может занять несколько дней. Во время выполнения скрипта "full_listing.ps1" следите за изменениями в размере файла "file_report.csv". Если он перестанет расти или заполняется слишком медленно, проверьте тип подключения к сетевому диску. Вы можете использовать эти скрипты или создать собственное решение на их основе. В любом случае, оптимальный подход — пошаговое выполнение. Сначала составьте полный список директорий и файлов на всех доступных дисках. Затем локально используйте парсер для очистки и поиска по ключевым словам в соответствии с заданными требованиями для генерации отчёта CSV. Скрипты должны выполняться с правами администратора, иначе некоторые данные, такие как размер файлов, могут остаться пустыми.
Предварительные требования:
Файлы full_listing.ps1, parser.ps1 и root_keywords.txt должны находиться в одной директории. Файл root_keywords.txt содержит корневые ключевые слова на английском языке; при необходимости замените их на нужные ключевые слова в соответствии с вашим языком. Сохраните root_keywords.txt в кодировке UTF-8. Убедитесь, что Python установлен, или установите его, если он отсутствует. Выполняйте все действия через PowerShell, запущенный с правами администратора. Иногда PowerShell не может обнаружить Python; в этом случае используйте версию ISE (x86) или вручную настройте переменную PATH.
Invoke-WebRequest -Uri "https://www.python.org/ftp/python/3.10.8/python-3.10.8-amd64.exe" -OutFile "python-updater.exe" Start-Process -FilePath ".\python-updater.exe" -ArgumentList "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1" -Wait Set-ExecutionPolicy RemoteSigned
Запустите скрипт сбора данных:
python .\full_listing.ps1 Этот скрипт создаст файл file_report.csv с полным списком файлов и директорий.
Запустите парсер:
.\parser.ps1 - Этот скрипт создаст файл filtered_listing.csv, содержащий строки, которые соответствуют ключевым словам и разрешённым расширениям файлов.
Уверен каждый из вас с легкостью перепишет код для использования его в среде *nix, но если вам все-таки лень, могу предоставить .sh файлы по запросу (пишиет в ПМ)
2. Второй уровень парсинга.
Так же как и в первом способе, предоставьте эту работу GPT модулю "Data Analyst". Не забудьте исправить текст промта, заменив входящее имя файла на filtered_listing.csv
3. Анализ.
Собственно как и в первом способе, предоставим эту задачу финансово-аналитическим модулям GPT. Сложно сказать какой из существующих вариантов модулей наиболее надежен, рекомендую попробовать несколько, сравнивая результаты.
=======================================================================
Эпилог.
Описанные мною способы вполне качественно выявляют текущее финансовое сотоянии компании, однако без ложки дегтя не обойдется.
Важным аспектом понимания финансового состояния компании является не только анализ ключевых финансовых показателей, таких как выручка, чистая прибыль, рентабельность активов и капитала, коэффициент задолженности и другие, но и учет ряда дополнительных факторов, которые могут существенно влиять на устойчивость и перспективы компании. Финансовые отчеты, конечно, отражают текущее положение компании в терминах прибыли, убытков и эффективности использования ресурсов, однако за пределами этих данных существуют другие важные элементы. Во-первых, обязательства компании перед кредиторами, поставщиками и клиентами могут сильно повлиять на ликвидность и способность компании справляться с краткосрочными обязательствами. Задолженности по кредитам и долговые обязательства, особенно если условия этих договоров неблагоприятны, могут стать серьезным препятствием для будущего роста компании. Аналогично, условия контрактов с ключевыми поставщиками и клиентами могут повлиять на стабильность доходов в будущем. Во-вторых, текущие судебные дела или споры могут оказать существенное влияние на финансовую устойчивость компании. Эти риски, как правило, не отражаются напрямую в отчетах о прибылях и убытках, но могут привести к значительным убыткам в будущем, если исход дела окажется неблагоприятным. Правовые риски могут включать налоговые споры, патентные нарушения или требования по неисполнению обязательств. Изменения в структуре собственности компании, такие как слияния, поглощения или привлечение новых акционеров, также могут привести к значительным изменениям в управлении, стратегии или операционной деятельности компании. Наконец, общие экономические и политические условия, в которых функционирует компания, включая валютные риски, регулятивные изменения и инфляцию, могут резко изменить прогнозируемое финансовое состояние. Операционные риски, связанные с внутренними процессами компании, такими как производственные проблемы, перебои в поставках, сбои в логистике или человеческие ошибки. Если компания сталкивается с проблемами на производственном уровне, это может негативно сказаться на доходах, даже при хороших финансовых показателях. Положение компании на рынке, её способность противостоять конкуренции и удерживать свою долю рынка также критически важны. Этот список можно продолжать еще очень долго... Таким образом, для создания полной картины финансового состояния компании необходим комплексный подход, включающий не только традиционный анализ финансовых показателей, но и учет факторов, которые могут оказать влияние на будущее развитие компании.
Уверен, что после прочтения вы осознали, насколько ошибочно и поверхностно делать выводы о прибыльности компании исключительно на основе данных, опубликованных на платформах вроде Zoominfo. Эти сведения могут предоставлять лишь ограниченную информацию, таким образом любые ваши решения, основанные исключительно на этих данных, будут не только недостоверными, но и крайне рискованными. Чтобы принимать обоснованные и взвешенные решения, необходим более глубокий и комплексный анализ финансовой и операционной деятельности компании.
Доверьте это профессионалам, ознакомьтесь с другими статьями автора:
http://xssforum7mmh3n56inuf2h73hvhnzobi7h2ytb3gvklrfqm7ut3xdnyd.onion/threads/77632/
http://xssforum7mmh3n56inuf2h73hvhnzobi7h2ytb3gvklrfqm7ut3xdnyd.onion/threads/110431/
Последнее редактирование: