基于ChatGPT的財務分析：框架、應用與效果評估

金 源（正高級會計師），莊璐怡，魏 振，李成智

一、引言

2022 年國務院國資委發(fā)布的《關于中央企業(yè)加快建設世界一流財務管理體系的指導意見》指出，企業(yè)要構建業(yè)財融合的財務報告分析體系，利用報表、數(shù)據(jù)、模型、管理會計工具，開展價值跟蹤分析，準確反映價值結果，深入揭示價值成因，更好地利用財務語言反映企業(yè)發(fā)展生態(tài)。政策層面的鼓勵支持推動企業(yè)將前沿技術全方位、全過程地應用到財務管理中，以更科學、更精確的方式把握和分析財務數(shù)據(jù)，從而更好地實現(xiàn)戰(zhàn)略的發(fā)展與突破。

ChatGPT 是由OpenAI 發(fā)布的基于深度學習和強化學習技術的生成式AI（Generative Artificial Intelligence）產(chǎn)品，其能夠以自然語言交互的方式分析解決問題、提供創(chuàng)意靈感，以ChatGPT為代表的生成式AI正推動著人工智能突破專用智能的局限，邁向通用智能的全新發(fā)展階段。

隨著全球經(jīng)濟復雜化和資本市場成熟度的提高，財務分析對于企業(yè)經(jīng)營、投融資決策的意義愈加重大。在實務工作中，財務人員需要通過處理財務報表數(shù)據(jù)、搜集內(nèi)外部資料、撰寫分析報告、制作匯報材料等流程展開全鏈路的財務分析工作。然而，傳統(tǒng)的財務分析流程普遍存在自動化和智能化程度較低、分析時效滯后、缺乏深度洞察等痛點。同時，財務分析人員的非理性認知偏差，如過度自信、從眾心理等也會導致其做出次優(yōu)甚至錯誤的決策。ChatGPT 兼具運算智能、感知智能及認知智能，在數(shù)理邏輯計算、上下文理解及長文本生成、代碼理解及編寫、跨學科知識整合等方面均表現(xiàn)優(yōu)異。ChatGPT 的以上特性能夠較好地契合財務分析工作的能力要求，為財務分析體系的優(yōu)化帶來了契機。

基于以上背景，本文提出了基于ChatGPT 的財務分析體系框架，并以Y集團財務分析為例，具體闡述了該框架的實現(xiàn)步驟，在此基礎上進行了實現(xiàn)效果評估與應用價值總結。本文的研究為AIGC（AI Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）時代企業(yè)財務分析體系的優(yōu)化提供了新視角。此外，本文的研究方法和思路也為以ChatGPT為代表的大模型在其他財務場景落地提供了參考與借鑒。

二、ChatGPT 在財務分析中的適用性分析

（一）財務分析方法的演變綜述

財務分析是以財務報表及其他相關資料為依據(jù)，采用一系列專門的分析技術和方法，對企業(yè)的財務狀況、經(jīng)營成果和未來發(fā)展趨勢等進行綜合評價的過程（Ross等，2019）。財務分析歷經(jīng)了財務報表分析、資本市場財務分析、業(yè)財綜合分析、大數(shù)據(jù)財務分析等階段。19 世紀末20 世紀初，隨著工業(yè)化進程的加速和市場競爭的加劇，投資者們需要更多的信息來做出投資決策。為了精準判斷企業(yè)的投資價值和投資風險，財務報表分析隨之產(chǎn)生。為了滿足不同的信息需求，財務報表分析方法也不斷改進和完善，從立足于資產(chǎn)負債表、利潤表和現(xiàn)金流量表的基本財務報表分析，到資本市場財務分析，再到更為全面系統(tǒng)的業(yè)財綜合分析與大數(shù)據(jù)財務分析，逐漸形成了現(xiàn)代財務報表分析理論體系，為企業(yè)財務管理和投資決策提供了重要的數(shù)據(jù)支持（袁天榮，2022）。

1.財務報表分析。基本的財務報表分析是通過資產(chǎn)負債表、利潤表和現(xiàn)金流量表數(shù)據(jù)對營運能力、盈利能力、償債能力、發(fā)展能力等進行分析。營運能力常用的分析指標包括各類資產(chǎn)的周轉率（次數(shù)）和周轉天數(shù)；盈利能力分析指標有營業(yè)毛利率、營業(yè)凈利率、總資產(chǎn)凈利率、凈資產(chǎn)收益率等；償債能力通常從短期償債能力和長期償債能力角度進行分析，其中短期償債能力分析指標有流動比率、速動比率等，長期償債能力分析指標有資產(chǎn)負債率、產(chǎn)權比率等；發(fā)展能力展現(xiàn)了企業(yè)的成長性，常用指標有營業(yè)收入增長率、營業(yè)利潤增長率等。通過比較法、比率法、趨勢分析、因素分析、標桿分析法等方法對同一個公司在不同會計期間的財務指標或同一個會計期間內(nèi)不同主體財務指標進行對比研究，可以更精確地衡量企業(yè)某一方面的能力。

財務報表綜合分析是指將營運能力、償債能力和盈利能力等諸多方面的分析納入一個有機的整體之中，全面地對企業(yè)的經(jīng)營狀況、財務狀況進行解剖和分析，從而對企業(yè)綜合經(jīng)濟效益的優(yōu)劣做出準確的評價與判斷。常用的分析方法包括杜邦分析法、沃爾比重評分法、經(jīng)濟增加值（EVA）法、修正的經(jīng)濟增加值（REVA）法。

2.資本市場財務分析。隨著資本市場的成熟發(fā)展，傳統(tǒng)的財務報表分析已經(jīng)不能滿足投資者和分析師全面、深入了解企業(yè)經(jīng)營和財務狀況的要求，此時資本市場財務分析應運而生。資本市場財務分析不僅涵蓋了傳統(tǒng)的財務分析，還包括了行業(yè)分析、市場分析等戰(zhàn)略層面分析。

哈佛分析框架（Harvard Analytical Framework）創(chuàng)新性地從財務高度分析企業(yè)的財務經(jīng)營狀況。哈佛分析框架由哈佛大學Palepu K.G.、Healy P.M.以及Bernard V.L.三位學者提出，主要包括戰(zhàn)略分析、會計分析、財務分析和前景分析四個維度。戰(zhàn)略分析作為財務分析的起點，主要包含PEST模型下的環(huán)境分析、波特五力模型下的行業(yè)分析和SWOT 模型下的競爭戰(zhàn)略分析等；會計分析主要包含會計信息披露質(zhì)量、會計政策的選擇以及關鍵會計項目分析等；財務分析主要采用比率分析法、趨勢分析法以及杜邦分析法；前景分析通常采用各種模型對企業(yè)、行業(yè)前景進行預測（石冬蓮和王博，2019）。哈佛分析框架將財務數(shù)據(jù)和非財務數(shù)據(jù)較好地結合起來，提高了財務分析的客觀性和前瞻性。

為了在戰(zhàn)略視角下更好地分析企業(yè)財務狀況，張新民（2012）基于中國情境提出了“張氏財務分析框架”，聚焦戰(zhàn)略的有效性、經(jīng)營資產(chǎn)管理與企業(yè)競爭力、效益與質(zhì)量、成本決定機制、企業(yè)價值、財務狀況質(zhì)量、風險、企業(yè)前景等八個方面，從質(zhì)量分析和戰(zhàn)略分析出發(fā)延伸了資本市場財務分析的視角。

3.業(yè)財綜合分析。傳統(tǒng)的財務報表分析基于企業(yè)對外公布的財務報表，主要關注數(shù)字本身的變化，對數(shù)字變化的原因及背后的業(yè)務無法“知其所以然”。為了財務分析日益深入到業(yè)務層面和經(jīng)營層面，促進財務人員及時了解業(yè)務的運作情況，基于業(yè)財融合的財務分析得到廣泛應用。通過掌握業(yè)務進行過程中的薄弱環(huán)節(jié)和關鍵環(huán)節(jié)，業(yè)財綜合分析能夠精準地對內(nèi)部控制中的潛在風險點和不足進行控制、監(jiān)督，并實施有針對性的改進（張嶸和毛麗霞，2020）。

在業(yè)財融合的背景下，財務分析的成果具有更高的時效性、廣度和深度，能幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)和解決業(yè)務中存在的問題以及提高經(jīng)濟效益。

4.大數(shù)據(jù)財務分析?！按笾且圃莆飬^(qū)”時代，財務分析的外部環(huán)境和內(nèi)在條件也在發(fā)生著深刻變化。越來越多的企業(yè)開始采用數(shù)據(jù)分析工具，結合內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的價值，以期更好地理解業(yè)務、創(chuàng)造價值。大數(shù)據(jù)財務分析主要存在如下優(yōu)勢：

在財務分析數(shù)據(jù)上，獲取數(shù)據(jù)的速度更快、處理數(shù)據(jù)的效率更高。大數(shù)據(jù)財務分析更有機會突破財務數(shù)據(jù)滯后的局限性，對即時數(shù)據(jù)開展分析，企業(yè)也可以第一時間調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略，更加快捷地運用財務分析成果。

在財務分析方法上，基于海量數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠不拘泥于傳統(tǒng)的財務分析指標，根據(jù)業(yè)務需要創(chuàng)造性地采用個性化的財務分析指標，在大量數(shù)據(jù)中探索新的相關性因素，形成多維度的分析。

在財務分析結論上，大量的財務數(shù)據(jù)、非財務數(shù)據(jù)能夠幫助分析者獲得更加精準的結論，也便于分析過程中聚焦關鍵環(huán)節(jié)和關鍵產(chǎn)品，得出更有針對性的分析結論。

（二）財務分析的演變趨勢

財務分析在經(jīng)歷財務報表分析、資本市場財務分析、業(yè)財綜合分析到大數(shù)據(jù)財務分析的演變過程中，呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)來源多維化、可視化程度提高、自動化和智能化程度提升的趨勢。

1.數(shù)據(jù)來源多維化。在前文所述財務分析演化的過程中，企業(yè)逐漸不再局限于靜態(tài)報表信息，在分析體系中不斷加入更多非財務指標。從內(nèi)部視角，分析維度經(jīng)歷著從財務分析到業(yè)財綜合分析的演變；從外部視角，企業(yè)也逐漸在財務分析體系中加入外部環(huán)境、行業(yè)特點等指標。數(shù)據(jù)來源的多維化不僅反映了財務分析領域方法論的深化，也突顯了企業(yè)需求對更全面、多角度數(shù)據(jù)分析的依賴，以把握日趨復雜的商業(yè)機會和適應競爭環(huán)境。

2.可視化程度提高。在財務分析方法從財務報表分析到大數(shù)據(jù)財務分析的多階段演進過程中，分析的可視化程度也隨之顯著提高。在財務分析的早期階段，企業(yè)主要依賴基礎圖表來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，如柱狀圖和餅圖等，這些可視化手段相對簡單、易于理解，但信息維度有限。到了大數(shù)據(jù)財務分析階段，企業(yè)開始采用交互式儀表盤和實時數(shù)據(jù)可視化大屏，以動態(tài)和多維的方式呈現(xiàn)信息?？梢暬ぞ叩牟粩嘌葸M，響應了企業(yè)更精細、全面分析的需求，也在實踐中提高了分析的可理解性、即時性以及可定制性，為企業(yè)面對日趨復雜的商業(yè)環(huán)境提供了更為高效的決策支持。

3.自動化和智能化程度提升。在財務分析方法的變化過程中，自動化和智能化產(chǎn)生了越來越重要的影響。在“大智移云物鏈”背景下，財務分析不再依賴人工處理各種數(shù)據(jù)，而是借助自動化技術和數(shù)據(jù)挖掘算法，快速識別、挖掘和分析數(shù)據(jù)中的關鍵信息和趨勢，從而準確預測未來的發(fā)展趨勢和風險。借助機器學習，既能有效識別調(diào)減盈余的年報錯報（曾慶超和許諾，2022），對公司的舞弊風險進行準確衡量（伍彬等，2022），又能有效推動財務風險的智能預警（趙雪峰等，2022），同時也能構建多因子量化選股策略，提升選股效率和投資收益，推動企業(yè)更好地規(guī)劃和決策（謝明柱，2021）。

（三）ChatGPT在財務分析中的適用性

財務分析朝著數(shù)據(jù)來源多維化、可視化程度提高、自動化和智能化程度提升演變的趨勢也為ChatGPT提供了較為廣闊的應用空間。ChatGPT 作為當前AIGC 領域的代表性技術，兼具運算智能、感知智能及認知智能，將在可預見的未來廣泛地應用于會計領域（金源和李成智，2023a）。金源和李成智（2023b）研究指出，在ChatGPT對于13 項會計職能影響的問卷調(diào)查中，參與者總體認為ChatGPT 對財務分析影響最大。大模型除了可以進行常規(guī)的財務比率分析、趨勢分析，還可以依據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行建模，挖掘數(shù)據(jù)背后的隱藏模式，更精準地進行收入、支出預測，進一步擴充和豐富現(xiàn)代財務分析體系的內(nèi)容。同時，大模型的自動摘要功能可以節(jié)省財務人員學習和閱讀的時間，大幅提高財務人員提取年報文本中關鍵信息的能力（金源和李成智，2023b）。此外，ChatGPT 可以高效生成可視化的圖形、以文字制作演示文稿等，提高財務分析人員的工作效率。

三、基于ChatGPT 的財務分析體系設計

通過前文分析可知，ChatGPT 在財務分析領域擁有較為廣闊的應用前景?；贑hatGPT構建財務分析體系有助于提供快速、精準和個性化的財務分析服務，對于推動財務管理現(xiàn)代化和實現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本章將進一步闡述基于ChatGPT的財務分析體系框架的設計和具體功能實現(xiàn)。

（一）基于ChatGPT的財務分析體系框架

本文認為，基于ChatGPT 的財務分析體系由輸入層、工具層、產(chǎn)出層構成（如圖1所示）。輸入層主要負責業(yè)財數(shù)據(jù)的采集和預處理、模板的準備以及相關理論知識的梳理；工具層負責對輸入的內(nèi)容進行處理和解析，該層主要包括各種智能化、可視化工具；產(chǎn)出層是該體系的最終輸出，主要包括生成年報摘要、財務分析報告以及PPT演示文檔等。

圖1 基于ChatGPT的財務分析體系架構

1.輸入層。

（1）數(shù)據(jù)。財務報表數(shù)據(jù)是財務分析的基礎，其包括標準化的財務報表，以及依據(jù)財務報表計算出來的財務指標、財務報表項目的明細表、變動表等財務報表附注數(shù)據(jù)。財務分析人員通常可以通過相對標準化的數(shù)據(jù)源取得這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的特點是高度概括了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的結果，具有可比性。

在開展財務分析工作時通常還需要搜集除財務數(shù)據(jù)之外的信息，包括：①公司公告和新聞發(fā)布，包括公司的重要公告、新聞發(fā)布、業(yè)內(nèi)動態(tài)等。②同比公司財務報表。同比公司一般是指同行業(yè)、同類型的上市公司，財務分析人員可以通過分析其資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等財務報表，財務報表附注以及管理層的分析和討論等材料進行橫向比較。③行業(yè)報告和研究資料，包括行業(yè)報告、研究報告、市場分析等，以便了解行業(yè)發(fā)展趨勢和公司所處的市場環(huán)境。④公司其他相關信息，包括公司的管理層、股權結構、業(yè)務經(jīng)營數(shù)據(jù)等，以便全面了解公司的經(jīng)營狀況和風險情況。

（2）模板。輸入層的模板主要包括財務分析報告內(nèi)容模板、可視化圖表模板、演示文檔模板等：①財務分析報告內(nèi)容模板是指財務分析人員設計的財務分析報告里包含的主要內(nèi)容結構，可以包括概要、說明、分析、評價和建議等部分，針對每個部分還可設計具體內(nèi)容加以擴展。②可視化圖表模板通常包括一系列高度定制化的圖表和儀表板，以便于在戰(zhàn)略決策、會議或公開報告中用于實時數(shù)據(jù)展示。③演示文檔模板主要用于準備財務分析的口頭報告或演示。這些模板通常包括標題頁、目錄、正文和結論等基礎架構。

（3）理論。鑒于ChatGPT 在財務專業(yè)縱深領域知識的不足，本文還借鑒金源等（2023c）提出的基于ChatGPT的問答式財務知識庫構建思路，將經(jīng)典財務分析理論和大數(shù)據(jù)財務分析等理論知識庫與ChatGPT 對接，以提高其輸出觀點的專業(yè)性。

2.工具層。工具層包括各類智能化、可視化工具。以ChatGPT 為代表的智能技術是工具層的核心，Chat-GPT 可以進行語義理解和報告撰寫，并可以輔助財務分析人員進行數(shù)據(jù)分析語言Python 和R 語言的代碼撰寫，以更低的門檻開展數(shù)據(jù)清洗、篩選和分析工作。此外，GPT-4提供的豐富插件支持PPT 智能生成、PDF 自動摘要等功能。上述功能有效地提高了財務分析流程的智能化程度。該層還包含PowerBI、FineBI、Excel等報表可視化工具。

3.產(chǎn)出層。

（1）年報摘要。ChatGPT 可以利用其內(nèi)嵌的注意力機制來理解年報中的復雜結構和語義關系。它能夠從上百頁的上市公司年報中識別出最為關鍵的財務指標（如營業(yè)收入、凈利潤等）、公司戰(zhàn)略、風險因素等信息并輸出年報摘要。

（2）分析報告?；谪攧請蟊頂?shù)據(jù)、分析參考資料，按照財務分析報告內(nèi)容模板的需求，財務分析人員需要準備相關的數(shù)據(jù)、圖表和分析說明文本。

（3）以演示文稿展示報告。財務分析人員通常會選擇以演示文稿的形式展示工作成果。在研究中筆者也注意到目前已有很多基于大模型的內(nèi)容生成工具，例如以文字生成PPT的工具。

（二）具體功能實現(xiàn)

1.提煉文檔要點。借助GPT-4 的AskYourPDF 等插件，用戶可以獲得PDF 文檔的內(nèi)容摘要。且用戶可以對此提出具體的問題，GPT-4會根據(jù)這份PDF文檔的內(nèi)容給出回復。這項功能的應用場景包括：從某政策原文中獲取要點信息、基于某個文件的內(nèi)容解答問題等。

2.分析財務報表數(shù)據(jù)。用戶可以純文本的形式把財務報表數(shù)據(jù)發(fā)給ChatGPT 并配以適當?shù)奶崾驹~，ChatGPT會給出分析結果。用戶可通過調(diào)整提示詞優(yōu)化和控制產(chǎn)出的內(nèi)容。同時，為了能檢查產(chǎn)出的正確性，用戶可以讓ChatGPT 提供它使用的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)運算過程、基于數(shù)據(jù)的分析和推理過程等。

如果用戶希望對財務報表數(shù)據(jù)做出更加深入的分析，例如結合其他非財務信息挖掘數(shù)據(jù)背后的原因和價值等，那么用戶就需要提供更多的相關信息。一種方式是用戶在提示詞中提供更多的非財務信息，但這種方式下用戶能夠提供的內(nèi)容長度是受限制的。另外一種方式是用戶通過上傳文件提供更多信息，GPT-4允許用戶上傳文本文件，當用戶通過提示詞要求它結合上傳的文本文件做深入分析時，它會先通過Python 代碼讀取文本文件的內(nèi)容，在理解文本內(nèi)容的基礎上呈現(xiàn)分析內(nèi)容并答復用戶的提問。

3.數(shù)據(jù)自助可視化。財務分析人員進行數(shù)據(jù)可視化的工具包括電子表格工具、商業(yè)智能（BI）軟件等，財務分析人員也可以指示GPT-4 預置的Code Interpreter（代碼解釋器）插件工具對數(shù)據(jù)進行可視化展示。用戶可以通過調(diào)整提示詞優(yōu)化展示范圍和效果。Code Interpreter 能夠通過編程的方法完成數(shù)據(jù)可視化的任務，最終它所呈現(xiàn)的是編寫好的程序代碼，以及運行程序得到的數(shù)據(jù)可視化圖片和圖片的下載鏈接。

4.以文本自動生成演示文稿。在撰寫好財務分析報告后，財務分析人員通常會以演示文稿的形式呈現(xiàn)報告的主要內(nèi)容和觀點。在制作演示文稿之前，財務分析人員需要提煉、總結財務分析報告的文字，并且把文字羅列成有明顯層級結構的內(nèi)容。財務分析人員可以將表格數(shù)據(jù)以純文本的形式發(fā)送，指示GPT-4 生成MarkDown 格式大綱，并借助第三方AI生成PPT工具制作演示文稿。

四、基于ChatGPT 的Y 集團財務分析實踐案例

（一）實現(xiàn)目標

本部分將以Y 集團財務分析為例，探索將ChatGPT等工具應用于財務報表分析工作的可行路徑，并進一步評價基于ChatGPT的財務分析體系的實際應用價值。希望通過系統(tǒng)性的研究解決以下問題：其一，如何將以ChatGPT 為代表的新一代信息技術與傳統(tǒng)財務報表分析方法相結合；其二，基于ChatGPT 的財務分析體系在準確性、效率、可用性、財務分析深度和廣度等方面與傳統(tǒng)方法相比有何優(yōu)劣；其三，該體系在實際應用中能為企業(yè)和決策者帶來哪些價值。

（二）實現(xiàn)工具

1.Microsoft Office Excel。Microsoft Office Excel 是微軟辦公套件的基本產(chǎn)品之一，是一個功能強大的數(shù)據(jù)處理平臺，不僅預置了數(shù)學函數(shù)和數(shù)據(jù)分析功能，還通過VBA 代碼、安裝插件拓展更多功能。本案例使用該工具整理財務報表數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)儲存為.xlsx 格式以備后續(xù)使用。

2.GPT-4。ChatGPT 是2022 年12 月由OpenAI 推出的專注于對話生成的語言模型，它是OpenAI 基于GPT（Generative Pre-Trained Transformer）架構開發(fā)的對話AI模型，用戶可以通過自然語言指示其完成特定任務并給出結果，它能夠進行邏輯分析、數(shù)據(jù)運算，并且以自然語言的形式給出答復以及答復背后的邏輯推理過程。本案例使用GPT-4生成財務報表分析文本以及MarkDown格式的PPT大綱。

3.Code Interpreter 插件。Code Interpreter 是GPT-4

的代表性功能，其可以通過自動編寫和運行Python 代碼的方式解決問題，可以理解、分析和解釋數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)可視化、由圖像生成視頻、從圖像里摘錄文字等。借助編程Code Interpreter 可以彌補ChatGPT 在數(shù)據(jù)處理方面的不足。在本案例中，Code Interpreter 用于自動生成財務指標變化趨勢圖。

4.ChatPPT。ChatPPT 是一款基于語言模型驅動智能生成與輔助創(chuàng)作PPT 演示文稿的產(chǎn)品，可以幫助用戶快速生成高質(zhì)量的演示文稿，從而節(jié)省用戶的時間和精力。它可以根據(jù)用戶指定的主題自動構思內(nèi)容，并生成演示文稿的正文、圖示，渲染、制作動畫效果，為每一頁演示文稿生成演講詞。它也可以根據(jù)用戶上傳的文本生成演示文稿。在本案例中，ChatPPT 工具將作為輔助工具被用來制作財務報表分析匯報材料。

（三）實現(xiàn)步驟

在實踐中，本文通過以下步驟實現(xiàn)目標。

1.數(shù)據(jù)準備。本文案例測試準備數(shù)據(jù)如下：①Y 集團2022年度年報；②Y集團資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表；③從新浪股票獲取的Y集團關鍵財務指標；④Y集團所在乳制品行業(yè)研究報告。其中，Y 集團2022 年度年報為PDF 格式，財務報表數(shù)據(jù)及財報關鍵指標被下載并保存在Microsoft Office Excel 表格里。Y 集團的關鍵財務指標包括2018 ～2022 年的盈利能力指標、成長能力指標、收益質(zhì)量指標、財務風險指標、營運能力指標。

2.生成年報摘要。本文首先將長達267 頁PDF 格式的Y 集團2022 年度年報以URL 鏈接的形式上傳Chat-GPT，并讓其總結該年報中與財務最相關的五點核心內(nèi)容，如圖2 所示，ChatGPT 認為資產(chǎn)減值損失、股權收購、商譽減值測試、股本變動以及內(nèi)部控制制度是Y集團年報中與財務相關的最值得關注的內(nèi)容。

圖2 ChatGPT生成年報摘要

3.生成財務分析報告。在實驗過程中，首先在GPT-4的Code Interpreter 模式下上傳財報分析所需的Y 集團資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表以及關鍵財務指標。

接下來更為關鍵的一步是進行提示詞工程（Prompt Engineering），該步驟是提高ChatGPT輸出內(nèi)容質(zhì)量至關重要的一環(huán)。提示詞的內(nèi)容由角色與場景、任務與具體要求、財務報表數(shù)據(jù)三個部分組成。提示詞的內(nèi)容具體如圖3 所示。在提示詞中，本文設定了任務背景和Chat-GPT要扮演的角色，并且描述了任務目標和詳細要求。

圖3 財報分析Prompt提示詞設計

ChatGPT 最終依據(jù)提示詞要求，輸出了總字數(shù)超過1500字的財務分析報告。該報告內(nèi)容包括財務指標分析和財務風險分析兩個部分：財務指標分析是對盈利能力、成長能力、營運能力、收益質(zhì)量四個方面指標的趨勢進行分析；財務風險分析是對流動比率、速動比率、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負債率、產(chǎn)權比率五個指標進行分析。最后，ChatGPT 對Y 集團的財務報表進行了如下總結：“綜上，公司盈利能力和成長能力強，但營運效率和財務風險增加。未來應關注存貨和應收賬款管理，以及減少財務風險?！?/p>

從圖4 可以看出，ChatGPT 對指標的分析僅限于指標發(fā)生的變動，以及對指標質(zhì)量進行簡單判斷，沒有進一步說明這些指標變化的原因。

圖4 ChatGPT財務分析結果

接下來，本文將提供2022 年乳制品行業(yè)發(fā)展報告，借助ChatGPT 對Y集團相關指標變化的可能原因展開進一步剖析。由圖5可見，ChatGPT結合行業(yè)發(fā)展報告，對Y集團“公司盈利能力和成長能力強，但營運效率和財務風險增加”的原因給出了較為合理的推斷。

圖5 ChatGPT結合行業(yè)發(fā)展報告展開進一步分析

4.形成可視化圖表。在形成財務分析報告的文字部分之后，可以進一步在GPT-4 的Code Interpreter 模式下，自動生成可視化圖表（圖略）。

5.轉化為MarkDown。接下來，讓ChatGPT 把上述財務報表分析報告的內(nèi)容轉換為MarkDown 文本，以便后續(xù)用于生成PPT 演示文稿（圖略）。MarkDown 是一種輕量級標記語言，它允許人們使用易讀易寫的純文本格式編寫文檔，例如MarkDown語言使用“#”把文本的格式標記為標題，用“-”把文本標記為列表文本，用“*”表示加粗等。

6.制作演示文稿。下面，使用ChatPPT 工具制作演示文稿。第一步，用戶在ChatPPT插件里上傳MarkDown格式文件，ChatPPT會解析文件內(nèi)容，生成內(nèi)容大綱標題并要求用戶確認。第二步，用戶修改并確認內(nèi)容大綱標題，ChatPPT就會開始生成演示文稿。

經(jīng)過比對MarkDown 格式文件與生成的演示文稿的內(nèi)容，本文發(fā)現(xiàn)MarkDown 格式文件里的內(nèi)容均被包含在演示文稿里，并且ChatPPT 把總結部分原內(nèi)容由兩句話擴展成一段話作為財務管理建議。此外，演示文稿的內(nèi)容結構符合MarkDown格式文件的格式標記，ChatPPT還為演示文稿增加了主題頁、目錄頁、章節(jié)過渡頁，同時在頁面中適當添加了配圖。

在ChatPPT 生成的演示文稿的基礎上，還需對內(nèi)容進行進一步修改，包括把Code Interpreter 生成的指標圖片插入到適當?shù)奈恢?、調(diào)整內(nèi)文的布局和格式等，最終得到一份可用的演示文稿。

（四）實現(xiàn)效果評估與應用價值總結

1.實現(xiàn)效果評估。

（1）財務分析報告生成。通過仔細對比本文設定的提示詞與ChatGPT 所生成的財務分析報告發(fā)現(xiàn)，ChatGPT的輸出內(nèi)容基本滿足提示詞中有關分析框架規(guī)范性、用詞專業(yè)性以及分析結果可解釋性的要求。然而，細節(jié)方面仍有不符合預期之處，特別是關于報告字數(shù)的要求，模型輸出僅1500 余字，未滿足提示詞中所要求的最少2000字標準。本文認為造成該現(xiàn)象的原因可能是在內(nèi)容生成過程中，ChatGPT 受到內(nèi)置算法的限制，無法生成更多與提問具有高相關度的文本。

此外，本文認為使用ChatGPT 進行財務分析仍存在一定的門檻，主要體現(xiàn)在兩個方面：一是恰當?shù)奶崾驹~設計；二是財務分析報告模板設計。同時，由于ChatGPT本身隨機初始化的技術特性，即便使用相同的提示詞，每次生成的報告內(nèi)容也會不同，這為高度標準化的財務分析報告生成帶來了一定挑戰(zhàn)。

（2）財務指標繪圖。Code Interpreter基于財務報表數(shù)據(jù)進行繪圖會產(chǎn)出圖片和程序代碼兩部分內(nèi)容，它能理解用戶提示詞的意圖并產(chǎn)出符合要求的圖片，它撰寫的程序代碼具有易讀、易懂的特點，代碼里也有恰當?shù)淖⑨屛谋編椭脩衾斫獯a各部分的功能。如果在理解程序代碼時遇到問題和困難，用戶可以進一步讓Code Interpreter對所寫的代碼進行解釋。

在研究過程中，本文發(fā)現(xiàn)Code Interpreter 繪圖時編寫的程序代碼運行會出錯，最終導致繪圖失敗。盡管Code Interpreter 發(fā)現(xiàn)程序報錯后會立即著手更正代碼，但是它更正的代碼往往僅限于報錯部分和局部代碼，并會單獨運行更正的局部代碼，這樣一來程序運行報錯內(nèi)容就變成了未定義某個變量的錯誤，最終的結果會導致繪圖失敗。在這種情況下，用戶有兩種選擇：一是重復操作過程讓Code Interpreter 重新繪圖；二是把Code Interpreter 生成和更正的代碼段復制出來，組合成正確的代碼，讓Code Interpreter 運行或者粘貼到Python 編譯器里運行，以得到要求的圖形。

（3）演示文稿。本文經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，使用ChatPPT工具生成的演示文稿內(nèi)容較為完整，演示文稿的排版、配圖基本可以滿足日常匯報要求。另外，從ChatPPT 工具本身的設計角度，它把以文字生成PPT 的過程簡化成人機協(xié)作的幾個簡單步驟，改善了用戶體驗。

2.應用價值總結。本文認為對于財務報表分析場景，上述應用框架的價值主要體現(xiàn)在：①節(jié)省撰寫文字分析內(nèi)容的時間，用戶可將精力集中在分析維度確定、分析方法設計等更高附加值的工作上，并且可以通過調(diào)整提示詞得到更滿意的分析結果。②一鍵生成演示文稿的模式可以大幅減輕尋找演示文稿模板、搜集圖片素材、美化文稿格式等工作的負荷，幫助財務分析人員將更多精力投入文字提煉、整理財務分析邏輯等高附加值工作上，可以將一份財務分析PPT的制作時間縮短至幾十分鐘。③能有效降低財務分析的門檻，經(jīng)過簡單的入門培訓，非財務人員也可以自助得到財務分析報告。④基于ChatGPT強大的語義理解能力，本文將行業(yè)研究報告納入財務分析體系，對財務比率分析的結果進行了進一步解釋，得到較為理想的結果，有效地提升了財務分析深度。

除上述優(yōu)勢外，在測試過程中也發(fā)現(xiàn)基于ChatGPT進行財務分析存在如下不足之處：一方面，利用ChatGPT開展財務分析的細節(jié)有待完善，尤其在涉及復雜財務模型和多變量計算的場景下，其精度和可靠性尚未達到專業(yè)財務分析軟件的水平。另一方面，ChatGPT 財務分析仍需要一定量的人工操作和手動調(diào)整，與全過程自動化存在差距。

五、結論與展望

（一）主要結論

通過深入研究，本文構建了基于ChatGPT的財務分析體系框架，并且通過Y 集團的案例驗證了該框架在財務分析方面的可行性和有效性。測試結果表明，本文搭建的應用框架除了可以實現(xiàn)財務比率計算及解釋等基礎財務分析工作，還可以勝任一些更為復雜的任務。如：通過編程將復雜的數(shù)據(jù)轉換成直觀的可視化圖表；還可以在第三方工具的加持下，快速創(chuàng)建包含關鍵觀點的演示文稿。

從現(xiàn)實意義來看，基于ChatGPT 的財務分析方法可以自動執(zhí)行財務分析中常規(guī)但費時的基礎工作，從而讓財務分析人員有更多的時間和精力去進行分析維度、分析方法優(yōu)化等工作。這不僅提升了分析的效率，也提高了整體的決策質(zhì)量。

（二）未來展望

本文依據(jù)公開財務報表、年報和行業(yè)研究報告，對ChatGPT 在財務分析領域的應用性能進行了全面測試。測試結果表明，ChatGPT 能有效完成財務比率分析、指標變化趨勢解釋等多項任務。然而，當企業(yè)考慮將Chat-GPT 用于內(nèi)部財務指標分析或業(yè)財綜合分析時，數(shù)據(jù)安全問題就顯得尤為重要。這不僅涉及企業(yè)核心機密的保護，也關系到合規(guī)性問題。因此，企業(yè)在使用ChatGPT進行內(nèi)部分析時，應采取適當?shù)臄?shù)據(jù)脫敏措施，并構建數(shù)據(jù)分類分級制度，對可以輸入ChatGPT 等大模型用于分析的數(shù)據(jù)進行明確規(guī)定。

盡管在財務分析方面的實踐已然證明ChatGPT 行之有效，但是仍待拾遺補缺。首先，未來的研究可以通過固定場景的模板設置，提高ChatGPT 在特定財務分析場景下的精準度。其次，大模型與其他財務工具或系統(tǒng)的集成也是一個值得關注的方向。目前，許多企業(yè)已經(jīng)有較為成熟的財務分析工具，讓ChatGPT 與這些系統(tǒng)對接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時更新和分析，將極大地提升其應用價值。最后，未來的研究可探索如何進一步提高ChatGPT在財務分析中的專業(yè)性，例如通過引入更多的財務指標、行業(yè)知識、財務分析報告示例數(shù)據(jù)等來精調(diào)大模型，從而使得大模型在從事財務分析工作時更加游刃有余。在解決了上述問題之后，以ChatGPT 為代表的大模型有望成為財務分析領域不可或缺的輔助工具，與人類智慧優(yōu)勢互補，構建起人機協(xié)同的財務決策模式，這將是一個值得期待的未來。

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