Większość zespołów finansowych spędza od 6 do 14 godzin tygodniowo na formatowaniu danych, które mogłyby wygenerować się same.
Nasze webinaria nie uczą obsługi narzędzi - pokazują, jak zmienia się praca analityka, gdy raport przestaje być zadaniem, a staje się wynikiem.
Każde spotkanie skupia się na jednym konkretnym problemie - bez ogólnych wprowadzeń, bez wypełniaczy. Czas trwania od 75 do 90 minut, z sesją pytań na końcu.
Jak skonfigurować pipeline danych tak, żeby raport miesięczny generował się bez ręcznego kopiowania. Omawiamy strukturę danych wejściowych, szablony wyjściowe i miejsca, w których AI najczęściej się myli.
Zapytaj o terminModele językowe świetnie podsumowują liczby, ale regularnie mylą kierunek zmiany z jej przyczyną. Pokażemy konkretne przypadki z raportów finansowych i sposoby weryfikacji generowanych komentarzy.
Zapytaj o terminGarbage in, garbage out - to nadal obowiązuje. Webinarium skupia się na etapie poprzedzającym generowanie: jak sprawdzić spójność danych, jakie anomalie model zignoruje, a jakie wzmocni.
Zapytaj o terminDane poniżej pochodzą z anonimowych ankiet powebinarowych przeprowadzonych w ciągu ostatnich 18 miesięcy. Nie są to obietnice - są to odpowiedzi na pytanie „co zmieniło się w Twojej pracy po wdrożeniu omawianych metod".
Wyniki różnią się w zależności od struktury organizacji, jakości danych źródłowych i tego, ile czasu zespół poświęcił na wdrożenie. Podajemy je, bo są uczciwe - nie dlatego, że brzmią imponująco.
Mediana czasu odzyskanego przez analityków finansowych po automatyzacji raportowania cyklicznego.
Nie wszyscy - ale większość. Pozostała jedna czwarta zwykle wraca po 2–3 miesiącach z konkretnym pytaniem.
Po webinarium o weryfikacji komentarzy AI uczestnicy zgłaszają, że łapią błędy interpretacyjne zanim raport trafi do odbiorcy.
Od 2015 roku rozwijamy narzędzia AI dla finansów - webinaria są częścią tej samej praktyki, nie osobnym projektem.