Финансовый аналитик привык строить модели в Excel: формулы, связи, сценарии через таблицы подстановки. Но когда нужно за пару часов прикинуть юнит-экономику нового продукта или прогнать P&L по трём сценариям, Excel становится неповоротливым. LLM не заменяет Excel, но может быстро сгенерировать черновик, подсказать структуру и найти аномалии, которые легко пропустить вручную.
В этой подборке — 14 промтов для финансового анализа. Для каждого: задача, готовый промт и пример результата. Мы не обещаем, что LLM заменит аудитора, но покажем, как использовать её как ускоритель мышления, а не как источник истины.
Базовые промты: фундамент юнит-экономики и P&L
Эти промты помогают быстро собрать каркас модели, проверить логику и не утонуть в деталях.
1. Юнит-экономика с нуля: от переменных к метрикам
Задача: быстро построить структуру юнит-экономики для нового продукта, не забыв ключевые метрики.
Промт:
Ты — финансовый аналитик. Помоги построить юнит-экономику для продукта [описание].
Выдели: переменные затраты, доходы на единицу, маржинальную прибыль, точки безубыточности.
Предложи формулы для расчёта LTV, CAC, payback period.
Учти, что продукт продаётся по подписке. Ответ дай в виде таблицы с пояснениями.
Пример результата: LLM выдаёт таблицу с колонками «Показатель», «Формула», «Комментарий». Например, для SaaS: «LTV = ARPU * срок жизни в месяцах * маржинальность». И предупреждает: «Если отток превышает 5% в месяц, LTV резко падает — проверьте удержание».
2. P&L: структура и типичные ошибки
Задача: составить скелет отчёта о прибылях и убытках для компании с несколькими направлениями.
Промт:
Составь структуру P&L для компании, которая продаёт услуги и товары.
Раздели выручку и затраты по направлениям. Укажи, какие статьи часто ошибочно относят к COGS, а какие — к операционным расходам.
Приведи пример распределения коммерческих расходов.
Пример результата: LLM предлагает разбить выручку на «Услуги» и «Товары», COGS — на прямые материалы и зарплату производственного персонала. Предупреждает: «Маркетинговые расходы не включайте в COGS, если они не связаны напрямую с производством».
3. Быстрый расчёт точки безубыточности
Задача: рассчитать BEP для нового проекта с учётом постоянных и переменных затрат.
Промт:
Рассчитай точку безубыточности в units и в деньгах. Дано: постоянные затраты — 500 000 руб./мес, цена за единицу — 5 000 руб., переменные затраты на единицу — 3 000 руб.
Покажи формулы и проверь расчёт двумя способами (через маржинальную прибыль и через уравнение).
Пример результата: BEP = 500 000 / (5 000 – 3 000) = 250 единиц. В деньгах: 250 * 5 000 = 1 250 000 руб. LLM добавляет: «При плане продаж 300 единиц запас прочности — 16,7%».
Продвинутые промты: сценарии, чувствительность, аномалии
Здесь LLM помогает не просто считать, а исследовать модель на прочность.
4. Сценарное моделирование: три варианта P&L
Задача: сгенерировать три сценария (пессимистичный, базовый, оптимистичный) для P&L на год.
Промт:
На основе следующих данных построй три сценария P&L на 12 месяцев: [вставить базовые показатели].
Для каждого сценария укажи ключевые допущения (рост выручки, маржинальность, затраты).
Выведи таблицу с итоговой прибылью и рентабельностью по каждому сценарию.
Пример результата: LLM формирует таблицу, где пессимистичный сценарий предполагает падение выручки на 10% и рост затрат на 5%, базовый — рост 5% и стабильные затраты, оптимистичный — рост 15% и экономию на масштабе. В конце — вывод: «В пессимистичном сценарии прибыль уходит в минус на 3-й месяц — нужен резерв».
5. Анализ чувствительности: что если цена упадёт на 20%?
Задача: оценить, как изменение одного параметра влияет на итоговую прибыль.
Промт:
Проведи анализ чувствительности для P&L: изменяй цену продукта от -30% до +30% с шагом 10%.
Остальные параметры фиксированы. Покажи, как меняется чистая прибыль и маржинальность.
Определи, при каком снижении цены прибыль становится нулевой.
Пример результата: LLM выдаёт таблицу с колонками «Изменение цены», «Выручка», «Прибыль», «Маржа». И делает вывод: «При снижении цены на 20% прибыль падает на 45% — высокая операционная зависимость».
6. Поиск аномалий в P&L: где «дыры»?
Задача: проверить готовый P&L на нетипичные отклонения.
Промт:
Дан P&L за 12 месяцев. Найди статьи, где расходы растут быстрее выручки, или где маржинальность резко падает.
Укажи возможные причины и задай уточняющие вопросы.
Формат: таблица с колонками «Статья», «Аномалия», «Вероятная причина», «Что проверить».
Пример результата: LLM замечает: «Реклама выросла на 40% при росте выручки на 10% — возможно, снизилась эффективность каналов. Проверьте CAC по каналам». Или: «Себестоимость выросла на 15% — проверьте закупочные цены».
7. Юнит-экономика с учётом когорт
Задача: построить юнит-экономику для подписочного бизнеса с когортным анализом.
Промт:
Построй юнит-экономику для подписки с учётом когорт. Даны: CAC = 3000 руб., ARPU = 1000 руб./мес, отток по месяцам: 5%, 4%, 3%, 2%, 1% (далее 1%).
Рассчитай LTV для когорты за 24 месяца, payback period и средний срок жизни.
Покажи таблицу с накопленным доходом и LTV по месяцам.
Пример результата: LLM рассчитывает LTV как сумму дисконтированных доходов с учётом оттока. Выдаёт: «LTV ≈ 18 500 руб., payback ≈ 3,5 месяца». Предупреждает: «Если отток вырастет до 7%, LTV упадёт до 12 000 руб.».
Экспертные промты: глубокий анализ и автоматизация
Эти промты требуют чётких данных и понимания контекста, но дают инсайты, которые сложно получить вручную.
8. Стресс-тест P&L: что если выручка упадёт на 30%?
Задача: проверить устойчивость бизнеса к резкому падению выручки.
Промт:
Проведи стресс-тест P&L: снизь выручку на 30% и 50%, сохранив постоянные затраты.
Рассчитай, хватит ли резервного фонда (укажи сумму) для покрытия убытков.
Определи, через сколько месяцев наступит кассовый разрыв.
Ответ дай в виде графика (текстового) и таблицы.
Пример результата: LLM строит таблицу, где при падении выручки на 30% прибыль становится отрицательной уже во 2-м квартале. Резервный фонд в 1 млн руб. покрывает убытки в течение 4 месяцев. Вывод: «Нужно сократить постоянные затраты или увеличить резерв».
9. Прогноз cash flow с учётом сезонности
Задача: спрогнозировать денежный поток на год с учётом сезонных колебаний.
Промт:
Построй прогноз cash flow на 12 месяцев. Даны: среднемесячная выручка 2 млн руб., сезонность: +20% в декабре, -15% в январе-феврале, остальные месяцы — база.
Затраты: 70% от выручки, но с фиксированной частью 500 тыс. руб./мес.
Учти налоговые платежи (20% от прибыли) и кредитные выплаты (100 тыс. руб./мес).
Определи месяцы с минимальным остатком на счёте.
Пример результата: LLM рассчитывает поток по месяцам, выявляет январь как месяц с отрицательным cash flow. Рекомендует: «Создайте буфер на январь или перенесите крупные закупки на декабрь».
10. Анализ отклонений факт vs план
Задача: сравнить фактические показатели с планом и найти причины отклонений.
Промт:
Сравни факт и план по P&L за квартал. Данные: [вставить таблицу].
Выдели статьи с отклонением более 10%. Для каждой укажи возможные причины и вопросы к менеджерам.
Предложи корректирующие действия.
Пример результата: LLM находит, что расходы на логистику превысили план на 25%. Предполагает: «Возможно, изменились тарифы перевозчика или выросли объёмы внепланово. Уточните, был ли рост продаж в региональных поставках».
11. Юнит-экономика для маркетплейса: учёт комиссий и возвратов
Задача: рассчитать юнит-экономику товара на маркетплейсе с учётом всех комиссий.
Промт:
Рассчитай юнит-экономику для товара на маркетплейсе. Даны: цена продажи 2000 руб., закупка 800 руб., комиссия маркетплейса 15%, логистика 200 руб., возвраты 10% (за счёт продавца).
Учти налог УСН 6% с выручки.
Определи маржинальную прибыль на единицу и точку безубыточности по объёму.
Пример результата: LLM считает: выручка с учётом возвратов = 2000 * 0,9 = 1800 руб. Затраты: 800 + 300 (комиссия) + 200 + 108 (налог) = 1408 руб. Маржа = 392 руб. BEP = постоянные затраты / 392. Предупреждает: «При росте возвратов до 20% маржа падает до 200 руб.».
12. Сценарный анализ для инвестора: IRR и NPV
Задача: оценить инвестиционный проект с помощью NPV и IRR при разных сценариях.
Промт:
Рассчитай NPV и IRR для проекта. Инвестиции: 5 млн руб. в начале. Денежные потоки по годам: 1 год — 1,5 млн, 2 год — 2 млн, 3 год — 2,5 млн, 4 год — 3 млн. Ставка дисконтирования 15%.
Построй три сценария: базовый, с задержкой потоков на год, с падением потоков на 20%.
Сделай вывод о чувствительности проекта.
Пример результата: LLM рассчитывает NPV базового сценария ≈ 1,2 млн руб., IRR ≈ 25%. В сценарии с задержкой NPV падает до 0,4 млн, IRR — до 18%. Вывод: «Проект остаётся привлекательным, но задержка на год снижает запас прочности».
13. Автоматическая проверка формул в Excel через LLM
Задача: проверить корректность формул в финансовой модели.
Промт:
У меня есть Excel-модель P&L. Вот формулы из ключевых ячеек: [список].
Проверь, нет ли циклических ссылок, ошибок в ссылках на другие листы, неверных диапазонов.
Укажи, какие формулы могут давать неверный результат при изменении допущений.
Пример результата: LLM находит, что формула =SUM(B2:B10) не включает строку 11, где добавлена новая статья. Или что ссылка на лист «Затраты» может сломаться при переименовании. Рекомендует использовать именованные диапазоны.
14. Генерация вопросов для аудита модели
Задача: подготовить чек-лист вопросов для проверки финансовой модели коллегой или аудитором.
Промт:
Составь список из 10 вопросов для аудита финансовой модели P&L и юнит-экономики.
Вопросы должны выявлять типичные ошибки: двойной учёт, неверную классификацию затрат, отсутствие сценариев.
Раздели вопросы на блоки: допущения, расчёты, презентация.
Пример результата: LLM предлагает вопросы: «Как учтены возвраты в выручке?», «Проверялась ли модель на отрицательные значения?», «Есть ли сценарий с падением выручки более чем на 30%?». Это помогает провести быструю самопроверку.
Где промты проигрывают Excel
Промты не заменят Excel в задачах, где нужен аудиторский след и точность до копейки. Если финансовая модель идёт в банк или инвестору, каждый расчёт должен быть воспроизводим и проверяем. LLM может ошибаться в арифметике, особенно при длинных цепочках вычислений.
Кроме того, LLM не знает вашего бизнес-контекста, если вы не передали его в промте. Поэтому для финальных моделей используйте Excel, а промты — для черновиков, идей и проверки гипотез.
Промты для финансового анализа — это не волшебная таблетка, а инструмент для ускорения рутины. Начните с базовых промтов для структуры, затем переходите к сценариям и стресс-тестам. И всегда перепроверяйте цифры: LLM ошибается, но помогает думать шире.
Если хотите глубже разобраться в промпт-инжиниринге, посмотрите пошаговый план освоения. А для практики в Excel — кейс по HR-аналитике и дашборду текучести.