Transcription
А, добрый вечер, уважаемые участники. Рады вас приветствовать в Хок-тренинг на самом актуальном вебинаре нашего времени по нейросетям. AIволюция в финансах. Как автоматизировать рутину и повысить точность отчётов.
Уважаемые участники, спасибо, что вы к нам сегодня присоединились. У нас будет интересный, насыщенный вечер. А будем надеяться, что вы максимум пользы от него сможете получить. Поэтому просим а не отключаться, не переключаться и, соответственно, максимально погрузиться, чтобы максимальную пользу для себя получить. Можете задавать вопросы, но лучше уже мы на них сфокусируемся в конце вебинара, да, чтобы всё успеть по теме пройти запланированное.
Хотелось бы представить спикера нашего сегодняшнего вебинара. А с нами Екатерина Соловьёва. Екатерина является экспертом по внедрению AI решений и оптимизации бизнес-процесса в компаниях, а с учётом при помощи нейросетей. И также Екатерина является нашим ведущим экспертным преподавателем по курсу нейросети для финансистов. Добрый вечер, Екатерина. Спасибо, что нашли время сегодня быть с нами.
>> А, добрый вечер, Юля. Добрый вечер, дорогие участники вебинара.
>> Спасибо большое. Да, Екатерина, если есть что-то добавить, да, по вашему опыту, а, поделитесь. И далее уже вам передаю слово для участников вебинара. Раскройте секреты нашей сегодняшней темы.
>> А, да, благодарю, а, Юля. А, и ещё пару слов обо мне. Да, я уже более 15 лет работаю в сфере учёта, финансов. А в данный момент я являюсь внутренним аудитором, бизнес-психологом. И, как уже говорила Юля, преподаю, а, на курсе нейросети для бизнеса непосредственно, а, курса по финансам. И сегодня мы с вами поговорим о возможностях финансах с применением М-технологий.
А в целом, а, наш мир такой строится сейчас и растёт очень быстро. всё больше, а мы сталкиваемся с большими объёмами информации, с беспрецедентными вызовами, а, которые требуют от нас быстрых решений, а, быстрых обработок информации, а данные и объёмы этой информации растут. И в связи с этим, я думаю, что уже многие из вас сталкивались с проблемой того, что начинаешь закапываться в рутинных задачах и нет возможности а на какие-то стратегические задачи, на какие-то более аналитические задачи, а просто из-за того, что тратится очень много времени на какие-то простые механические работы.
И тут нельзя не игнорировать революцию нейросетей, которые просто ворвались в наш современный мир, принеся с собой, а, как много пользы, так и много противоречий, много сомнений в лице, а, пользователей, в лице тех людей, которые ещё не знакомы с нейросетями. И сегодня я попробую, в том числе немножко развеять ваше противоречия, ваши сомнения. А поделитесь в чате, как ваш опыт работы с нейросетями, удалось ли уже поработать, применяете ли вы в работе нейросети? Если применяете, то какие? А будет очень интересен ваш опыт. Он поможет в целом, а, доработать, что-то более полезное рассказать. А если вы а уже что-то знаете, я сегодня подготовила, а несколько кейсов, на которых мы остановимся уже в конце а вебинара, насколько у нас хватит времени, а чтобы показать вам основные вообще такие элементарные а моменты а по а работы а в финансах, использования в анализе финансовых данных нейросетей.
А, вижу, да, ваши ответы. Есть те, кто уже начал применять, да, чат GPT. Вот как раз сегодня хочу показать вам, а что даже такая языковая модель, как CH GPT, а может являться помощником, а, в работе не с финансовыми данными. Мария, супер, у вас уже достаточно хороший, а, объём, в том числе, языковых моделей. А, думаю, что всё равно найду что интересного вам рассказать.
Так, и продолжим. Да, как я уже и сказала, что а наши рутинные задачи абирают часы работы, отвлекают от аналитической работы, в том числе, а, увеличивают, э, количество возможных ошибок и критических последствий для бизнеса, а, в том числе, а, застревая в рутинных задачах, мы, а, можем упускать возможности, а, и, а, допускать какие-то неточности. прогнозов.
А что же нам даёт М система в работе? А это, конечно же, сокращение времени на рутину. То есть по каким-то подсчётам, да, в зависимости, конечно, от объёма ваших работ. Объёмы можно сокращать два-три, даже в 10 раз, а используя автоматизацию сбора обработки данных, а, создавая быстрые отчёты аналитики. А готовя вместо длительных, да, вместо длительных написаний отчётов, аналитических записок для руководства, а готовя их буквально там за 10-15 минут, а если вы обучите свой языковой а помощник, а также повышается точность отчётов и готовятся практические инструменты, которые уже можно внедрять, да? То есть вы можете, а, готовить промты, сценарии для своей работы, а также, а, можете это всё внедрять в свою практику.
А тут же, конечно же, у нас возникает а очень много противоречий. А есть такое мнение, что в скором времени нейросети заменят всех нас. А и а нас мы готовим условно сами себе, тех, кто нас заменит, обучая их своей работе. Но а я противник этого мнения. Я всё-таки считаю, что нейросети усиливают наши возможности, усиливают наши компетенции. А также существует миф о том, что работа с нейросетями требует глубоких технических знаний. А, совершенно нет. Я человек без технического образования. У меня, а, финансовое образование, а, магистр экономики. Вот, соответственно, я далека от технических сфер. И это мне не мешает абсолютно работать с AI инструментами достаточно на высоком уровне. А также есть мнение, что это дорого и сложно к внедрению. А многие инструменты доступны бесплатно. Да, безусловно, более сложные модели, а более а узкоспециализированные модели, они будут платными. А на рынке уже существует множество предложений от крупных корпораций, которые, а, берут и внедряют под ключ. И это тоже будет достаточно дорогостояще. Но даже если, а, вы как специалисты, как эксперты в своей компании обучитесь нейросетям и, пользуясь возможностями нейросетей уже в своей рутине, а это на, по сути, на бесплатном уровне поможет вам, а, сократить расходы а компании а и сократить вообще время своей работы и увеличить результативность.
А вот то, что касается конфиденциальной информации, это, наверное, самый сложный вопрос в работе с нейросетями. А существуют, а, определённые решения, которые позволяют обеспечить безопасность данных. А, но в то же время, а, лично я, как преподаватель курса, а, рекомендую не заливать в нейросети, а, коммерческие документы, коммерческую тайну и максимально их обезвчивать на этапах работы с информацией. Это делать возможно, это всё просто и доступно. И тем не менее это всё равно даже как бы потратя время на обезличивание информации, а вы сократите а время своей работы.
Так, немножко вернусь я, а, вернусь немножко к вашему чату. Вижу комментарий от Екатерины, что, а, не особо вдохновлена а результатами. А, ожидаю всегда большего, но пока много ошибок. А это ещё один момент, который препятствует работе с нейросетями. А это так называемые галлюцинации нейросетей. А, да, это случается. А это, а, всегда а непредсказуемо и может произойти даже, а, если вы достаточно долго работаете с одной моделью. Но тем не менее, как бы многие языковые современные модели обучаемы. И чем более вы с ними работаете, чем больше вы их обучаете, чем более точно вы, а используете инструменты промтгенерации, тем меньше галлюцинирование с ними происходит. Вот. Плюс, конечно же, да, на начальных этапах всегда тратится больше времени для настройки, чтобы нейросеть поняла, а, ваш стиль общения. Ваш подход ваш, допустим, если речь идёт об аналитических, а каких-то, а, записках, которые вы по результатам работы формируете, вам нужна помощь текстового GPT чата, а то тоже там на начальных этапах вам придётся потратить время для того, чтобы обучить его, закатать туда свой шаблон, обучить именно стилистики формирования, а, шаблона, а, оборотом речи. Вот, чтобы всё было, а, идеально, как вы делали раньше. И, условно, ваш руководитель, может быть, даже и не заподозрил, что вы сократили себе работу, а, за счёт использования нейросетей. А также ну, ещё раз, да, повторю, проговорю, что, а, прежде всего избеждать галлюцинирование нейросетей возможно при точной промгенерации. Чуть позже я ещё остановлюсь на промгенерации, когда мы будем говорить о работе с текстами. Пока немножко пойдём дальше.
А, и здесь в форме таких кейсов, а, а, я привела, да, небольшие примеры того, с чем мы можем работать. Это, а, автоматизация, а, сбора и обработки данных. А все текстовые языковые модели, а точно также хорошо работают и с, а с данными цифровыми. А тот же GPT чат, он легко справляется с такими, а задачами, как классификация, а прогнозы, а зачистка данных. То есть на аа таких простых задачах можно использовать спокойно GPT, не прибегая к очень сильно а его обучениям. А что конкретно, да, можно делать в виде классификации данных в нейросетях? А это а структурирование, да? То есть, допустим, вам а попался какой-то отчёт, а где просто а собраны данные, это может быть текстовый, допустим, отчёт, где собраны данные за несколько лет, и вам необходимо эти данные структурировать и представить в виде таблицы для дальнейшего анализа. А с этим можно спокойно поработать в нейросетях. А также, например, а можно прогнозировать будущие значения. Ай в нейросетях даже вот будем сегодня всё говорить на примерах GPT, а даже задавать ему, допустим, а если есть статистические данные, то есть чем больше вы данных ему дадите, тем более точный будет прогноз. Соответственно, мы можем это делать как в зависимости от того, какие данные, то есть заливать данные своей компании за разные года, если вам надо построить прогноз конкретно. а, по своей компании заливать статистические данные по отрасли, чтобы он анализировал в целом положение на рынке. Но тут, конечно же, надо а закладывать элементы погрешности, особенно у нас как бы при нестабильном нашем рынке. Вот. Но тем не менее с прогнозами, а, справляются нейросети очень даже хорошо. Вот. А кластеризация данных таже также используется, а с помощью нейросетей можно обработать. А, то есть, соответственно, а мы задаём параметры, при которых происходит группировка схожих данных. А, брез предварительного разметка, сегментации. А, соответственно, как бы, да, используя м подобные, а, инструменты а в работе, промты для обработки данных, мы сокращаем себе время, а, для, мм, дальнейшей работы с данными. То есть условно, там нам поступили какие-то таблицы, а, отчёта о продажах, да, где у нас нет чистых данных, то есть по одной и той же, а, столбцу могут быть разные форматы, а, занесения данных, какие-то опечатки, а, какие-то, мм, искажения по единицам. И всё это можно привести в порядок с помощью нейросети, а не прибегая к долго не проверяя эти моменты, то есть задав определённые параметры, нейросеть с этим справляется и очень ускоряет а работу.
И основное, да, вот как я ещё так это примеры промтов. Да, то есть чуть позже я покажу, как это работает. Я просто на слайд их вывела. А, то есть, что ещё мы можем делать? Мы можем анализировать финансовые отчёты. А, и из этих финансовых отчётов, да, ну, в том числе из числовых, а, текстовых, прошу прощения, а, извлекать ключевые показатели, которые нам необходимы, а, для, а, дальнейшего использования. А, соответственно, а результат будет структурная таблица с показателями. И, допустим, если нам это необходимо, расчёт ключевых коэффициентов.
А следующий момент, очень важный, в том числе, для нашей работы - это, а, генерация текстов, а, генерация деловых текстов. То есть это могут быть, а, черновики аналитических записок. черновики отчётов, а какие-то пояснительные записки, деловые переписки, а анализ любого текста, который необходим в работе. Это всё будет относиться к работе с текстом в нейросетях. А, и тут как раз-таки, в том числе, а, на, э, на манеж выходит промгенерация. И, а, промгенерация - это, по сути, тот язык, которым мы должны общаться с нейросетью. И если мы будем, как и с любым, да, как с любым иностранным языком, если мы вдруг будем общаться, коверкая слова, меняя слова местами, а нас не поймёт нейросеть точно так же, как, допустим, владелец языка, когда мы пытаемся общаться на иностранном языке. Поэтому существует, а, ряд таких схематичных моментов, которые надо использовать промгенерации. И в первую очередь, да, при начале работы мы должны задавать, а, роль нейросети. А если вы, допустим, работаете в одной нейросети, а, и используете её, в основном этот аккаунт, а, для своей работы профессиональной, вы даже можете в настройках этого аккаунта прописать конкретно, что, а, я там, допустим, а, финансовый аналитик, а, работаю в такой-то сфере, мои должностные обязанности такие-то, я вот меня интересует то то и то. И уже на стадии запроса у вас уже нейросеть будет понимать, с кем она общается. И в дальнейшем это также уменьшит количество галлюцинации нейросети. Вот, соответственно, в каждом, если же у вас, да, много задач, много ролей и а вы, а прибегаете к разным, а промтам в работе, с разных ролей смотрите или что-то делаете, то моя рекомендация, во-первых, делить на диалоги, а, в аккаунте, да, а под задачу не платить в одном диалоге, а, большое количество разно плановых задач. Если одного плана задачи, то диалоги могут расширяться просто до бесконечности, да, и а с этим уже будет работать, справляться нейросель. Вот если это разные по ролям запросы, то вот моя рекомендация делить. А, например, да, а я уже там визитки представила, что одно из направлений моей деятельности бизнес-психология. И, соответственно, как бы я не работаю в одном чате и по финансам, и по внутреннему аудиту, и по бизнес-психологии. У меня чаты делятся. Вот это помогает избежать а ошибок. В целом, Алексей, - это общая рекомендация. Аа не везде можно файлы прикладывать. Про файлы я пока ничего не говорила. Я говорила про настройки. А настройки тоже есть не везде. Вот. Ну, в целом я сегодня уже повторюсь, да, я сегодня показываю всё на уровне, а, GPT, а, на уровне доступной достаточно такой нейросети, простой в понимании. Вот. Но в целом, а, по рекомендации, по разделению диалогов, по даже лучше вообще отдельный аккаунт иметь для работы, а, это общая рекомендация, она вам пригодится, чтобы а ваша нейросеть не галлюционировала и не смешивала, не знаю, кошечек с собачками. Вот.
И возвращаясь к ромгенерации, да, что нам нужно? Нам нужна чёткость и конкретика. То есть там задаём роль, ясная, чёткая, ясную, чёткую задачу ставим, что условно нам нужны прогнозные значения на такой-то период при таких-то условиях. Дальше мы раскрываем контекст. Чем больше у нас есть информации, которую мы можем положить в контекст, в том числе, Алексей, вот как вы и упомянули, приложить какие-то файлы, приложить уже имеющиеся данные, а, а, приложить какие-то данные, приложить, а, сайты, допустим, да, которые он может изучить, вот, тем больше у нас будут будут более точными у нас будут данные. И также, а, не забывать про ограничения, то есть указывать желаемый объём полученной информации, указывать стиль, тон, ключевые слова, которые надо использовать. А, допустим, можно даже, если мы работаем, нам нужно создать какую-то аналитическую записку, которая уже используется нашей компании, то есть, да, почистив её от конфиденциальной информации, а можно а её а загрузить, и вот этот готовый шаблон уже будет работать, а, непосредственно в этом диалоге.
А вижу момент по поводу базового курса. А у нас как бы сегодня у нас вебинар такой погружённый финансы, но в целом в рамках нашего а полного курса у нас огромный блок по погружению, в принципе, в нейросети, да, по регистрации в ней. Там будет полностью вся подробная информация, начиная с того, как зарегистрироваться, как создать свои аккаунты, а как формулировать в том числе промты. А вот ещё раз поясню, промт, вот если а отходить от этого страшного слова, это тот запрос, который мы закладываем в нейросеть, чтобы она нам сформулировала ответ желаемый. То есть вот когда вот мы пишем там, а, сделай то-то и то-то, это уже промт. И промтгенерация и промнжениринг - это уже когда мы не одну строчку написали, сделай нам там, не знаю, сделай нам отчёт, непонятно что, непонятно кому. А когда мы начинаем его наполнять, сделай нам отчёт за такой-то период, сделай его для такого-то момента, для такого-то. То есть как только мы этот запрос расширяем, это уже по сути промтгенерация или промнжениринг. Промтнжениринг просто это ещё более сложные моменты. которым мы уже будем. Вот я на курсе непосредственно буду уже его давать, а потому что а потому что мы уже будем более глубоко уходить. А там а, конечно, для более точной работы необходимо уже понимать вообще вот в какой промт какую информацию добавить, чтобы тоже опять-таки не росеть не спутала кошачих с собачками. И у нас получилась очень такая красивая картинка на выходе. А, да, прошу прощения, просто за всех не успела посмотреть, кто не работал с нейросетями. А, но в целом, как бы, вот будьте уверены, что у нас на первом потоке у нас точно также были сотрудники, очень высокие специалисты в своей области, но не работавшие с нейросетями. И нам удалось за базовый курс подготовить их уже с более глубокому экспертному работе к нейро с нейросетями. И, ну, информации было достаточно. Поэтому тут я уверена за своих коллег, что они поделятся на базовом модуле а все необходимые для дальнейшей работы информации. И работать со мной по финансовому анализу в нейросетях будет уже не так сложно и страшно. Вот. Это мы всё проговорили. А также, как делать текст, я вам покажу чуточку позже. Сейчас посмотрю, что у нас по времени. Да, сейчас уже скоро будем переходить.
А также есть момент выявления аномалий с помощью нейросетей. А это, по сути, а та же самая история с проверкой отчётности, с проверкой данных. А тут, конечно, больше по практическому опыту, наверное, это больше навык, необходимый внутренним аудиторам, но, возможно, и вы как финансисты, может быть, здесь присутствуют внутренние аудиторы, мм, смогут сможете, да, применять это а в своей работе. А тут при проверках, при контролях часто, а возникает потребность проанализировать сразу же много данных и выявить из них те, которые будут выбиваться. или, допустим, а, проанализировать финансовую отчётность и тоже как бы найти аномалии в показателях и как бы увидеть, да, условно, как бы на начальном этапе, когда мы заходим в проверку, увидеть какие по каким строкам а могут быть допущены ошибки, либо могут быть какие-то нарушения, а либо какие-то мошенничества могут быть здесь. Вот также, допустим, а анализ, допустим, тех же самых ВНД. А также, если мы, а, допустим, как внутренние аудиторы, проверяем какой-то процесс, начинаем захода с анализа НД, особенно где большие крупные компании, у них есть чёткие рекомендации от вышестоящей, а, материнской компании, как должно строиться ВНД, то тут тоже очень хороший помощник. Вот их слечить, составить, найти аномалии, где что. А дочерняя компания сделала не так, а проявила какую-то инициативу, насколько это допустимо, согласовано ли это с материнской. Вот все вот такие вот состыковки, это тоже прекрасно можно сделать с нейротями, а сократив а свои а работу и трудозатраты в зависимости от задачи, да, от 15% до просто, наверное, 200-300. Потому что, если речь идёт о проверке ВНД, о, э, опять же, да, нахождении ВНД аномалий, несостыковок законодательства, вот тоже как бы это часы и часы работы, которые Неросе делает вот просто буквально за 15-20 минут это вместе с настройкой.
Так. А, в том числе так я, да, пропустила вопрос Алексея. А можно работать через GPT, а заносить данные в Excel? А это более подробно я буду раскрывать уже непосредственно на курсе, но в целом, да, есть, да, возможно. Вот, то есть, когда мы непосредственно внедряем в Excel или в Google Ships ата, прошу прощения, а, отвлеклась уже на следующий, а, вопрос. Миллион транзакций. Как же конфиденциальность? А тут опять-таки вопрос: в чём вы работаете? как вы работаете. А если, допустим, мы говорим про ЕГчат и внедряете вы его непосредственно со Сбербанком, они гарантируют, то есть у них есть гигачат B2B, если я не ошибаюсь, отдел, который занимается, а, непосредственно внедрением под ключ, а, вам в компанию, а, гигачата с настройкой под технические задания. Они даже предоставляют серверное оборудование в аренду, а если нет необходимого оборудования. И в этом случае они гарантирует конфиденциальность информации. А всё, что касается зарубежных нейросетей, да, в том числе, а гугловских нейросетей, либо GPT Open а тут никакой гарантии конфиденциальности. И в этом случае, конечно же, мы как можно больше зачищаем информации, если мы заливаем её туда. Вот. То есть тут надо понимать, понимать риски, понимать, с чем мы работаем. И, конечно же, если есть возможность зачистить, а, все иннны, зачистить название как минимум своей компании, мы этим занимаемся. Вот. На самом деле это просто а дело нескольких нажатий клавиш. Если у вас вордовский файл и очень быстро всё залива или Excel.
Так, и в общем-то это вкратце всё, что я хотела вам рассказать. Такое небольшой экскурс, то, что мы можем сделать с нейросетями. И сейчас я попробую, а, в таком экспресс-формате продемонстрировать. У нас остаётся буквально 15 минут продемонстрировать, а, хотя бы небольшие примеры того, что мы можем, а, сделать с нейросетями. Так, напишите, пожалуйста, в чат, видно ли вам мой GPT. Я Да, отлично. Просто я не так часто провожу вебинары, а, чтобы не нервничать с презентацией экрана. А в общем, а думаю, что даже если вы активно не работаете с нейросетями, а, вы слышали о том, что большинство нейросетей рабо запрещены на территории РФ и работают с использованием VPN. Поэтому, прежде чем мы начинаем работать, мы подключаем VPN. А на курсе а ВПН, за ВПНом следят наши технические специалисты, а, в начале курса дадут всю информацию, предоставят доступы. Вот это всё также бывает на курсе. Вот я работаю с тем, что мне удобно. даже вам его аа не буду рекомендовать, потому что он тоже такой человек непостоянный, то работает, то не работает.
Так, и сейчас а я покажу вам несколько буквально промтов, которые я подготовила. Так. прошу прощения. И начнём мы с автоматизации подбора информации, сбора, да? А, как я и говорила, прежде чем мы введём этот промт, я задам ему роль. А в целом, как бы, я могу этого уже не делать, но я хочу показать вам, как это работает, а, поэтому я сделаю, потому что в целом меня как бы нейросеть хорошо знает и все мои роли уже выучила. можно вот, ну, в данном конкретном случае, да, я показываю пример, и у нас, а, абсолютно, а, нет, а каких-то сложных высокообъёмных показателей сейчас. И вот такой роли вполне достаточно. Но в целом можно вообще вот углубиться, расписать, какая сфера, а, с каким опытом работы. То есть для точности работы а можно прописывать, допустим, там ты финансовый аналитик с двадцатилетним стажем в области банковской, да, или в области страхования. И чем больше вот таких вот деталей у нас есть, то есть условно вы можете даже себя записать сюда, тем более точный будет ответ. А как бы в данном случае этого нету, не нужно. И, соответственно, я поэтому не буду а тратить много времени. Посмотрим, что у нас получится. Так, пока она сгенрится, в целом я, а, могу отвечать на вопросы. А если что-то, пишите. И вот, пожалуйста. Да, то есть у нас у меня есть пин банковских транзакций. Пожалуйста, извлеки из него даты, описание, сумму и валюту. Зачем преставить эти данные в виде таблицы? И, соответственно, да, мы видим такую таблицу с итоговыми результатами. А сразу же, да, GPTно опережение любят, а, предлагать визуализацию этих данных, например, диаграмму доходов и расходов по дням. А это тоже как вариант того, что можно делать с нейросетями, чтобы не тратить на это время, допустим, в Экселе, да. когда нам нужна быстрая визуализация данных. А что ещё? Так, сейчас посмогрузками тут немножко сложнее. А есть вариант, а просто задать ему параметры, что сформируй эту таблицу, допустим, в Google Google Доксе. А тогда в Google таблицах, тогда он предоставит Google таблицу, файл, который вы сможете экспортировать уже непосредственно а в Excel. А отсюда вот напрямую кнопок на экспорт нет. Есть копирование, но оно будет не совсем корректное. Вот, допустим, я вам сейчас А оно оно будет, во-первых, текстовое, долго грузится, не буду тратить время. Ну, в общем, мы можем, а, с задать ему непосредственно в запросе, а, подготовь файле там XLS или подготовь файле а для выгрузки в Excel. Ну, то есть как бы это всё доступно, он с этим справляется.
Так, а, а если даты в разных форматах, это у нас зачистка данных. А давайте я вам покажу. У меня есть тоже примеры. А сейчас я поищу. Только я этот файл готовила ещё для первого потока. Это структурирование. Сейчас, прошу прощения, я сейчас найду м для зачистки. Вот исходная чистка, переработка а данных. Сейчас мы ставим промт, очисть и проверь корректность данных. А данные вот смотрите, да? А ещё важный момент, тоже такой из страшного слова промтгенерация. Важную информацию мы вставляем, а в скобки. Ну как бы тоже более подробно это всё будет рассказываться на курсе. Я, к сожалению, сейчас ограниченного времени не могу вам рассказать все тонкости. Как бы это именно момент промгенерации. А сюда мы вставляем данные. И дальше мы вставляем задачу. Что именно нам надо с этими данными сделать? Соответственно, выяви пропущенные значения ошибки, приложи способы восстановления пропущенных
данных, а выяви аномалию значений, создай очищенную версию данных. Ну, то есть условно, да, похожий к вашему вопросу формат. Просто не подготовила зачисткой данных промта, взяла то, что сейчас увидела.
А, но в целом, вот видите, а он сначала строит таблицу, а где вставляет а пропуски, соответственно, а по имеющимся данным их можно заполнить. Вот дальше он пишет, что выявлено, и, соответственно, проверяет и восстанавливает. Заодно вот у меня был запрос: проверка на аномалии. Отклонений нет больше 15%. Это допустимо. Вот. И вот таким образом, да, то есть буквально за несколько секунд он нам зачистил данные, когда вот они были элементарно пропущены.
А тут же, да, вот тоже вот пока мысль пришла, а, м какие моменты ещё можно добавлять в работах данных? А, допустим, если мы ищем аномалии, то есть мы добавляем свои, а, нормы отклонений, то есть что для нас норма, что для нас уже критично, это тоже можно всё задать в начале работы. Вот чем больше точной информации вы даёте, тем больше точной информации вы получаете.
Так, ну и пока у нас ещё осталось буквально несколько минут, а я ещё вам хочу показать всё-таки тексты, и пусть это будет черновик письма руководителю. А что тоже вот на что хочу вам обратить сразу внимание, а потому что я понимаю, что у людей, которые не работали с нейросетями, на начальном этапе могут возникнуть какие-то жуткие противоречия, когда я вот так вот быстро всё показываю, рассказываю, тут же показываю какой-то, а результат, говорю, что как это всё здорово и как классно. А это на самом деле а вопрос навыка и вопрос наработки условно черновиков подручных инструментов. То есть когда вы будете работать непосредственно а со своими компаниями, непосредственно с теми задачами, с которыми вы сталкиваетесь каждый день, вы наработаете свою базу промтоп, куда вы сможете просто подставлять данные.
А по этому же принципу, а я, собственно, и подготовила. Так, ладно, сейчас проговорим, потом немножко расскажу про свой курс, который я подготовила. Он у нас второй поток у нас более расширенный курс по финансовому анализу, а, с помощью нейросетей. И там я подготовила более как бы интересные моменты. А, итак, у нас была задача: напиши человек письма для руководства финансовых результатах компании в октябре двадцать пятого года. Ключи следующие ключевые показатели. Рост такой-то. В общем, всё на экране. А указывает, что рост обусловлен успешным запуском нового продукта, оптимизацией оперативных расходов. Предложи провести встречу для детального обсуждения. Тон письма должен быть деловым и позитивным. Соответственно, тема: уважаемые коллеги, а занесена вся информация, которая была указана в запросе. А дальше так уже более в тексте письма, да, просто показатель обусловлен, который обеспечил, то есть всё-всё-всё так красиво и непосредственно а подпись. А также это можно адаптировать под формат письма или корпоративный шаблон с шапкой, подписью и логотипом. То есть даже вот такие задачи можно делать в нейросетях.
И вернёмся к презентации. Так, это мы это я вам показала. Нет, почему они были в промте? Сейчас вернёмся. Так, нет, вот прот. М. укажи, что рост обусловлен успешным запуском нового продукта и оптимизацией операционных расходов. Всё было. Если вы не укажете, может придумать, да, как бы такое тоже возможно. А иногда можно писать, что не фантазируй. А если, допустим, у нас запрос на поиск какой-то информации, мы не хотим аа изучать интернет и поисковые системы. Сейчас, в принципе, мне кажется, уже все, кто усвоил нейросети, отказались от поисковых систем. А мы прямо в запросе там указываем какой-то вопрос и чётко пишем: "не фантазируй в интернете". Вот. И тогда как бы нейросеть ничего не будет фантазировать, а просто найдёт сайты и покажет вам источники, где он взял эту информацию.
И возвращаясь непосредственно к презентации, немножко расскажу вам о том, что я подготовила на модуле, а не и и для финансовых данных. А, конечно же, более подробно мы будем работать с данными, а, с табличными формами, с отчётностью. Я буду показывать более сложные примеры, а будем обязательно работать с прогнозированием и сцена с сценарным моделированием, а, основываясь на открытые источники в интернете, а, готовлю для вас примеры из бизнеса, чтобы было более интересно работать. А, конечно же, будем работать с автоматизацией, с подготовкой, а, AI ассистентов. А на прошлом потоке был запрос, а, по поводу именно AI ассистентов для, а, в целом упрощения работы как финансовых специалистов, так и аудиторов. И я специально добавила в свой модуль эту информацию, потому что действительно обучить такого помощника, который будет условно знать законодательство какой-то сферы, и можно будет просто быстро ему давать вопрос, он тебе будет находить ответ, не трать на это время с указанием нормативки, ещё чего-то. Это всегда полезно. Вот. И в конце мы запросим, а, подготовим такой итоковый проект, о чём вот я начала говорить в процессе того, как я вам показывала, а, промты, а, что вы наработаете за время обучения, а если вы будете максимально включены в процесс, а вы наработаете для себя а промты для своей отрасли, для своей специализации, для своих конкретных задач. Потому что даже если вы здесь сейчас нас слушаете в основном финансовой аналитики, уверена, что у многих задачи могут отличаться. Вот поэтому жду вас на курсе. Вот буду рада, а услышать какие-то сейчас пожелания, возможно, а ещё что-то захотите предложить, добавить. У нас есть время для подготовки материала. Вот. Но в целом, а программа насыщенная. Целых три занятия а будет по анализу финансовых данных. Это очень даже достаточно для того, чтобы изучить и хорошо погрузиться именно в специфику работы с финансовыми данными.
Так, сейчас я ещё немножко просмотрю ваши ответы и дам а Юле слово, чтобы она более подробно рассказала в целом про курс, потому что он состоит не только из моего блока, но также, как я уже говорила, из базового блока и блока по внедрению. Да, можно прикреплять для анализа и Excel, и PDF, можно прикреплять, а, фотографии там, а, прикреплять скрины какие-то, да, в том числе. А я могу даже вам сказать так, что когда мне сильно лень, но я хочу протестировать тот иной промт, который я увидела где-то в интернете, я могу сделать скрин, а просто промта, его обрезать, чтобы там не было лишней информации и заложить GPT и сказать: "Работай по этому промту". А он её изучает, запоминает, и дальше мы работаем по этому промту. То есть мне не обязательно прописывать текст. То есть он настолько уже хорошо работает, а копировать, вставлять не нужно. Вот ещё раз возвращаясь, да, как бы к тому, что я подготовила на курсе, а а вы сможете подготовить свои шаблоны, а данные там прикреплять в виде Excel либо PDF какого-то отчёта. И а допустим, да, GPT чат будет справляться с задачами. А курс записи, да, будет, будет запись их всего курса. Вот об этом более подробно сейчас расскажет Юля. А, спасибо большое, Екатерина, что поделились. Уважаемые участники, также обязательно завтра вам направим запись сегодняшнего вебинара, презентации. Сможете ещё раз медленно в своём режиме посмотреть, да, какие Екатерина промты давала, и попробовать уже их использовать также и в своей работе. А сейчас хотелось бы пригласить, да, и рассказать вас вам про три формата, которые у нас есть по курсу нейросетя нейросети. А, Екатерина, можно, пожалуйста, следующий слайд? Там подробно у нас э расписаны на три формата.
>> Я уже включила.
>> Угу. Спасибо большое. А вот три формата, которые у нас будут, это нейросети для бизнеса, которые включают в себя базовый блок, максимально погружение, да, всё, что необходимо знать для базового использования инерсетей и как внедрить искусственный интеллект, а, во все бизнес-процессы. То есть такой достаточно будет длительный блок, порядка там 44 академических часов. Занятия будут проходить в основном по выходным дням и несколько дней, несколько раз в будние дни по вечерам. Все занятия будут предоставляться в записи. Если нужно будет, вы сможете довернуться к каким-то темам. И, э, самое ещё главное, что будет у всех бессрочный доступ к курсу. Это важно, потому что мы не знаем, да, что нам сегодня понадобится, что завтра. И всегда нужно будет вернуться, чтобы ещё восполнить материал и, соответственно, его максимально эффективно применять в своей работе. А вот это вот первый модуль такой базовый, да? А далее у нас есть специальные по направлениям разработанные, усиленные блоки. Это нейросети в финансах и бизнесе от базово от базовых концепций к реальным кейсам. А данный курс он включает а нейросети для бизнеса. то, что, да, у нас выше было упомянуто и специальный модуль искусственный интеллект инструменты в финансах и финансовом анализе, где уже вы сможете, а, детально проработать все, да, вот, э, и отчёты, и сценарии, и прогнозы, и так далее. А для того, чтобы уже в области финансов всё это применять. И также для аудиторов есть специальный модуль. он также включает в себя а программу нейросети для бизнеса, потому что без базовой программы, да, сложно, в общем-то, вот эти уже специализированные модули проходить. Поэтому, конечно же, база нужна, знать, как всё внедрять, и, а, это обязательно у всех будет. И, ну, третий модуль добавляется для аудиторов - это искусственный интеллект для внутреннего аудита. это автоматизация проверок и выявление рисков мошенничества, а также, соответственно, очень полезный модуль будет для аудиторов. Модуль финансы будет 3 дня и модуль аудита будет 3 дня. Соответственно, после базового блока и внедрения дальше у нас уже рассредотачиваются люди, да, кто на финансы, кто на аудит, кому, соответственно, что необходимо в практической деятельности. Вот поэтому, соответственно, если вы в области финансов работаете, то, конечно же, мы рекомендуем присоединиться к курсу, который включает в себя модуль финансов. И также, соответственно, для аудиторов. Старт курс он уже 22 октября. Совсем скоро, до Нового года он завершится, поэтому уже в новом году, да, что в новом году, уже сразу после первого занятия вы сможете всё применять в своей работе. Это курс полностью практический. Каждое занятие - это, соответственно, кладис полезного того, что вы сможете использовать здесь и сейчас. Завтра ожидайте, а, все материалы презентации и запись сегодняшнего вебинара. И следите за нашими следующими мероприятиями, которые у нас есть по нейросетям. Обязательно поделимся. Я думаю, что даже мы завтра ещё направим ссылку посмотреть предыдущего вебинара по базовому модулю, чтобы также было понимание, да, и также что-то сможете полезное для себя найти уже сейчас.
>> Я благодарю Юлю. Вот. Благодарю вас. А, да, Юля, тоже к вам вопросы.
>> Угу.
>> А, да. А, Анастасия, вижу ваш вопрос. Ну вот пока у нас ближайший курс 22 октября, следующий, я думаю, это где-то уже февраль, пока ещё точных дат нет, но скорее всего уже, соответственно, будет в новом году, где-то в ноябре появится информация. Я тоже благодарю слушателей за активность, за участие, за ваши вопросы. Я вижу, что все были включены и а рада быть вам полезной. Надеюсь, что сегодня уже немножко просветила, показала вам возможности. Конечно же, жду на курсе. А я на курсе, на связи. Мы всегда после, а, вебинаров на связи, между вебинарами на связи. Поэтому, а, поддержка экспертов вам гарантировано, а, вам нейросети уже не будут казаться такими страшными с самого первого занятия. Вот. Всем спасибо, всем хорошего вечера.
>> Спасибо большое, Екатерина. Спасибо большое, уважаемые участники, что были с нами сегодня. А, будем делиться всем полезным. Пишите вопросы и будьте с нами на связи. Спасибо. До новых встреч.
>> Всем до свидания.