हर वित्तीय विश्लेषक को सेव करने चाहिए ये 25 AI प्रॉम्प्ट

अपडेट किया गया 16 अक्टूबर 2026 · Zekai संपादकीय टीम द्वारा समीक्षा

जनरेटिव AI एक शक्तिशाली टूल है, लेकिन इसका आउटपुट उतना ही अच्छा होता है जितना आपका इनपुट। फाइनेंस प्रोफेशनल्स के लिए, जहां सटीकता और संदर्भ सब कुछ हैं, सामान्य एक-लाइन प्रॉम्प्ट बेकार होते हैं। एक अच्छी तरह से तैयार किया गया प्रॉम्प्ट Claude या ChatGPT जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) को एक सक्षम जूनियर विश्लेषक में बदल सकता है; एक आलसी प्रॉम्प्ट विश्वसनीय लगने वाली बकवास उत्पन्न करता है जो गंभीर त्रुटियां पैदा कर सकता है।

यह एक प्रोफेशनल-ग्रेड प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी है। हमने “इस 10-K का सारांश दें” से आगे बढ़कर ऐसे प्रॉम्प्ट तैयार किए हैं जो वित्तीय योजना और विश्लेषण (FP&A), वित्तीय मॉडलिंग, माह-अंत क्लोज, ट्रेजरी और ऑडिट तैयारी के लिए विशिष्ट, दैनिक कार्यों को संभालते हैं। प्रत्येक प्रॉम्प्ट को कॉपी, पेस्ट और अपने डेटा से भरने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम आपको यह भी दिखाते हैं कि एक अच्छा आउटपुट कैसा दिखता है और हमारे परीक्षण के आधार पर, कार्य के लिए सबसे अच्छा AI टूल सुझाते हैं। इन टूल के आधुनिक फाइनेंस स्टैक में कैसे फिट होते हैं, इसकी पूरी जानकारी के लिए, AI in Finance पर हमारी गाइड देखें AI in Finance।

एक अच्छा फाइनेंस प्रॉम्प्ट क्या बनाता है?

एक सहायक AI प्रतिक्रिया और एक खतरनाक रूप से गलत प्रतिक्रिया के बीच का अंतर प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। सैकड़ों विविधताओं का परीक्षण करने के बाद, हमने पाया कि सबसे अच्छे फाइनेंस प्रॉम्प्ट में चार विशेषताएं होती हैं:

1. भूमिका और लक्ष्य (Role and Goal): AI को यह बताकर शुरू करें कि वह कौन है और उसका उद्देश्य क्या है। उदाहरण के लिए, “आप CFO के लिए एक विचरण टिप्पणी तैयार करने वाले एक वरिष्ठ FP&A विश्लेषक हैं।”
2. संरचित संदर्भ और डेटा (Structured Context & Data): सभी आवश्यक जानकारी स्पष्ट रूप से प्रदान करें। संख्यात्मक डेटा के लिए मार्कडाउन टेबल का उपयोग करें, पूर्ण प्रतिलेख पेस्ट करें, या [insert data here] जैसे ब्रैकेटेड प्लेसहोल्डर का उपयोग करें।
3. स्पष्ट फॉर्मेट (Explicit Format): आउटपुट को परिभाषित करें। क्या आपको एक मार्कडाउन टेबल, एक JSON ऑब्जेक्ट, अंतर्दृष्टि की एक बुलेटेड सूची, या ड्राफ्ट ईमेल कॉपी की आवश्यकता है? इसे निर्दिष्ट करें।
4. बाधाएं और सुरक्षा उपाय (Constraints and Guardrails): AI को बताएं कि क्या *नहीं* करना है। “डेटा का आविष्कार न करें। यदि जानकारी गायब है, तो ‘NOT PROVIDED’ बताएं। केवल प्रदान किए गए डेटा पर ध्यान केंद्रित करें।”

महान प्रॉम्प्ट AI को धोखा देने के बारे में नहीं हैं; वे स्पष्टता और बाधाएं प्रदान करने के बारे में हैं जिनकी एक वास्तविक दुनिया के जूनियर विश्लेषक को सफल होने के लिए आवश्यकता होगी।

FP&A और पूर्वानुमान प्रॉम्प्ट (5)

ये प्रॉम्प्ट मुख्य वित्तीय योजना और विश्लेषण कार्यों में मदद करते हैं, प्रारंभिक पूर्वानुमान ड्राफ्ट बनाने से लेकर प्रमुख व्यावसायिक चालकों का विश्लेषण करने तक।

1. राजस्व पूर्वानुमान कथा का ड्राफ्ट तैयार करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet। बारीकियों को संभालने और प्राकृतिक, उच्च-गुणवत्ता वाले गद्य उत्पन्न करने में इसकी ताकत इसे कथाओं का मसौदा तैयार करने के लिए आदर्श बनाती है। नमूना आउटपुट: > Q4 के लिए, हम कुल राजस्व $13.8M का पूर्वानुमान लगा रहे हैं, जो Q3 के वास्तविक आंकड़ों से $1.3M की क्रमिक वृद्धि है। यह वृद्धि मुख्य रूप से New Business ARR में अनुमानित $1.5M से प्रेरित है, जो अगस्त में एक नए मार्केटिंग अभियान के लॉन्च द्वारा समर्थित है। यह सकारात्मक गति Expansion ARR में $0.7M तक की अनुमानित मामूली गिरावट से आंशिक रूप से ऑफसेट है, जो हमारे एंटरप्राइज़ सेगमेंट में संतृप्ति को दर्शाता है, जबकि हाल की ग्राहक सफलता पहलों के कारण Churn ARR में -$0.4M तक सुधार होने की उम्मीद है। > > पूर्वानुमान का प्राथमिक चालक नए मार्केटिंग अभियान का प्रदर्शन है; शुरुआती सकारात्मक संकेत $1.5M New Business लक्ष्य पर संभावित वृद्धि का सुझाव देते हैं, जो इस पूर्वानुमान में प्रमुख अवसर का प्रतिनिधित्व करता है। > > इसके विपरीत, Q4 संख्या के लिए मुख्य जोखिम दिसंबर में एक संभावित प्रतियोगी उत्पाद लॉन्च है, जो तिमाही के अंत तक New Business पाइपलाइन को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। हम लीड वॉल्यूम और जीत/हार दरों की बारीकी से निगरानी करेंगे।

2. वित्तीय डेटा से प्रमुख चालकों की पहचान करें

सर्वोत्तम टूल: ChatGPT with GPT-4o। यह संरचित डेटा विश्लेषण और टेबल जनरेशन में उत्कृष्ट है। नमूना आउटपुट: | Rank | Line Item | Variance (vs. Budget) | Hypothesis | | :— | :— | :— | :— | | 1 | Sales & Marketing | ($50,000) | एक नए अभियान पर अनियोजित खर्च या उम्मीद से अधिक लीड जनरेशन लागत ने प्रतिकूल विचरण को बढ़ावा दिया। | | 2 | Revenue | $50,000 | उम्मीद से अधिक बिक्री मात्रा या अनुकूल मूल्य निर्धारण ने राजस्व वृद्धि को बढ़ावा दिया। | | 3 | COGS | $10,000 | अनुकूल इनपुट लागत या विनिर्माण दक्षता के परिणामस्वरूप बेचे गए माल की लागत कम हुई। | | 4 | R&D | $10,000 | विलंबित परियोजना खर्च या बजट से कम हेडकाउंट अनुकूल विचरण की व्याख्या कर सकता है। | | 5 | G&A | $10,000 | उम्मीद से कम कानूनी या प्रशासनिक लागत ने अनुकूल विचरण में योगदान दिया। |

3. Power BI के लिए DAX फॉर्मूला जनरेट करें

सर्वोत्तम टूल: Power BI with Copilot। यह सीधे एकीकृत है और डेटा मॉडल को समझता है, लेकिन ChatGPT with GPT-4o भी स्टैंडअलोन DAX उत्पन्न करने के लिए एक मजबूत विकल्प है। किसी भी उत्पन्न फॉर्मूला की तरह, इसे अपने डेटा मॉडल के विरुद्ध परीक्षण करें इससे पहले कि आप इस पर भरोसा करें। नमूना आउटपुट: “`dax Revenue YoY % = VAR CurrentYearRevenue = SUM ( Sales[Revenue] ) — फ़िल्टर संदर्भ में वर्तमान अवधि के लिए कुल राजस्व की गणना करें।

VAR PreviousYearRevenue = CALCULATE ( SUM ( Sales[Revenue] ), SAMEPERIODLASTYEAR ( ‘Date'[Date] ) ) — पिछले वर्ष की समान अवधि के लिए कुल राजस्व की गणना करें।

RETURN DIVIDE ( CurrentYearRevenue – PreviousYearRevenue, PreviousYearRevenue ) — प्रतिशत अंतर की गणना करें, शून्य से विभाजन त्रुटियों को शालीनता से संभालने के लिए DIVIDE() का उपयोग करें। “`

4. एक रोलिंग पूर्वानुमान बनाएं

सर्वोत्तम टूल: Gemini या ChatGPT जैसा कोई भी सामान्य-उद्देश्य वाला LLM इस सरल डेटा हेरफेर कार्य के लिए अच्छी तरह से काम करता है। नमूना आउटपुट: | Month | Actuals | Budget | Rolling Forecast | | :— | :— | :— | :— | | Jan | $100K | | $100K | | Feb | $105K | | $105K | | Mar | $110K | | $110K | | Apr | | $112K | $112K | | May | | $115K | $115K | | Jun | | $118K | $118K | | Jul | | $120K | $120K | | Aug | | $122K | $122K | | Sep | | $125K | $125K | | Oct | | $128K | $128K | | Nov | | $130K | $130K | | Dec | | $135K | $135K |

5. संवेदनशीलता विश्लेषण सेटअप

सर्वोत्तम टूल: ChatGPT। यह सीधे स्प्रेडशीट में उपयोग के लिए संरचित टेबल बनाने में उत्कृष्ट है। नमूना आउटपुट: | WACC / Growth | 2.00% | 2.25% | 2.50% (Base) | 2.75% | 3.00% | | :— | :—: | :—: | :—: | :—: | :—: | | 7.00% | | | | | | | 7.50% | | | | | | | 8.00% (Base) | | | | | | | 8.50% | | | | | | | 9.00% | | | | | |

वित्तीय मॉडलिंग और परिदृश्य विश्लेषण प्रॉम्प्ट (5)

मान्यताओं को बनाने से लेकर अपने मॉडल का तनाव-परीक्षण करने तक, ये प्रॉम्प्ट मॉडलिंग प्रक्रिया को तेज करने में मदद करते हैं।

6. मॉडल मान्यताओं पर विचार-मंथन करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet। इसका व्यापक ज्ञान आधार विचार-मंथन और प्रासंगिक तर्क प्रदान करने के लिए बहुत अच्छा है। नमूना आउटपुट: > राजस्व चालक > * समान-स्टोर बिक्री वृद्धि (%): परिपक्व खुदरा के लिए प्रमुख चालक। *तर्क:* मौजूदा स्थानों से वृद्धि को मापता है, ब्रांड स्वास्थ्य का संकेत देता है। *स्रोत:* कंपनी की 10-K/10-Q फाइलिंग, निवेशक प्रस्तुतियां। > * नए स्टोर खोलना (गणना): विस्तार राजस्व का प्राथमिक चालक। *तर्क:* सीधे नए राजस्व स्रोत जोड़ता है। *स्रोत:* कंपनी की तिमाही आय कॉल, प्रबंधन मार्गदर्शन। > * औसत टिकट आकार ($): मापता है कि ग्राहक प्रति लेनदेन कितना खर्च करते हैं। *तर्क:* मूल्य वृद्धि या उत्पाद मिश्रण में बदलाव से प्रभावित हो सकता है। *स्रोत:* अक्सर आय कॉल प्रतिलेखों में चर्चा की जाती है। > * लाइसेंस प्राप्त स्टोर राजस्व वृद्धि (%): स्टोर संचालित करने वाले भागीदारों से वृद्धि। *तर्क:* उच्च-मार्जिन राजस्व धारा। *स्रोत:* 10-K में सेगमेंट डेटा। > > लागत चालक > * हरी कॉफी बीन की कीमतें ($/lb): COGS का प्रमुख घटक। *तर्क:* अस्थिर कमोडिटी मूल्य सीधे सकल मार्जिन को प्रभावित करता है। *स्रोत:* कॉफी वायदा बाजार डेटा (जैसे ICE), हेजिंग पर कंपनी के खुलासे। > * स्टोर श्रम लागत (% राजस्व का): सबसे बड़ा परिचालन व्यय। *तर्क:* वेतन मुद्रास्फीति और स्टोर स्टाफिंग स्तरों द्वारा संचालित। *स्रोत:* कंपनी का परिचालन व्यय ब्रेकडाउन, न्यूनतम मजदूरी कानून। > * किराया व्यय वृद्धि (%): महत्वपूर्ण निश्चित लागत। *तर्क:* लीज नवीनीकरण और नए स्टोर स्थानों को दर्शाता है। *स्रोत:* वित्तीय विवरणों में परिचालन लीज देनदारियों से अनुमानित।

7. एक परिदृश्य विश्लेषण रूपरेखा बनाएं

सर्वोत्तम टूल: कोई भी सामान्य-उद्देश्य वाला LLM। नमूना आउटपुट: | Driver | Downside Case | Base Case | Upside Case | | :— | :— | :— | :— | | Website Traffic Growth | +5% YoY | +15% YoY | +25% YoY | | Conversion Rate | 2.0% | 2.5% | 3.0% | | Average Order Value (AOV) | $75 | $80 | $90 | | Gross Margin % | 48% | 50% | 52% |

8. व्यावसायिक तर्क को Excel फॉर्मूला में अनुवाद करें

सर्वोत्तम टूल: ChatGPT आमतौर पर स्पष्ट, कुशल Excel फॉर्मूला उत्पन्न करने में मजबूत होता है, लेकिन इस पर भरोसा करने से पहले हमेशा अपने डेटा के विरुद्ध फॉर्मूला की सीमा शर्तों को सत्यापित करें। नमूना आउटपुट: “excel =A2 * IFS(A2 > 10000, 0.10, A2 >= 5000, 0.075, A2 < 5000, 0.05)` नेस्टेड IFs का उपयोग करके वैकल्पिक (पुराने Excel संस्करणों के लिए):`excel =A2 * IF(A2 > 10000, 0.10, IF(A2 >= 5000, 0.075, 0.05))“

9. LBO मॉडल एंट्री मल्टीपल औचित्य का ड्राफ्ट तैयार करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet। मेमो और रिपोर्ट के लिए औपचारिक, पेशेवर गद्य तैयार करने के लिए उत्कृष्ट। नमूना आउटपुट: > हम 8.0x LTM EBITDA के एंट्री मल्टीपल का प्रस्ताव कर रहे हैं। यह मूल्यांकन तुलनीय सार्वजनिक कंपनियों (9.5x) और पूर्ववर्ती M&A लेनदेन (9.0x) के औसत LTM EBITDA मल्टीपल की तुलना में लगभग 16% और 11% की आकर्षक छूट का प्रतिनिधित्व करता है। हमारा मानना है कि यह छूट उचित और बचाव योग्य है, जो मुख्य रूप से लक्ष्य की औसत से कम विकास प्रोफ़ाइल और सहकर्मी समूह के सापेक्ष महत्वपूर्ण ग्राहक एकाग्रता जोखिम को दर्शाती है। यह अनुशासित प्रवेश बिंदु सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण मार्जिन प्रदान करता है और बाहर निकलने पर मल्टीपल विस्तार की क्षमता को बढ़ाता है।

10. 3-स्टेटमेंट मॉडल के लिए डेटा सूचीबद्ध करें

सर्वोत्तम टूल: कोई भी सामान्य-उद्देश्य वाला LLM। यह एक ज्ञान-आधारित अनुरोध है। नमूना आउटपुट: > आय विवरण (Income Statement) > * राजस्व (Revenue) > * बेचे गए माल की लागत (Cost of Goods Sold) > * परिचालन व्यय (Operating Expenses) (SG&A, R&D) > * मूल्यह्रास और परिशोधन (Depreciation & Amortization) > * ब्याज व्यय और आय (Interest Expense & Income) > * आयकर व्यय (Income Tax Expense) > * शुद्ध आय (Net Income) > * बकाया शेयर (Shares Outstanding) (मूल और पतला) > > बैलेंस शीट (Balance Sheet) > * नकद और नकद समकक्ष (Cash & Cash Equivalents) > * प्राप्य खाते (Accounts Receivable) > * इन्वेंटरी (Inventory) > * संपत्ति, संयंत्र और उपकरण (PP&E), सकल और शुद्ध > * सद्भावना और अमूर्त (Goodwill & Intangibles) > * देय खाते (Accounts Payable) > * उपार्जित व्यय (Accrued Expenses) > * अल्पकालिक और दीर्घकालिक ऋण (Short-term and Long-term Debt) > * शेयरधारकों की इक्विटी (Shareholders’ Equity) > > कैश फ्लो विवरण (Cash Flow Statement) > * परिचालन से नकदी प्रवाह (Cash Flow from Operations) (CFO) > * निवेश से नकदी प्रवाह (Cash Flow from Investing) (CFI), जिसमें पूंजीगत व्यय (CapEx) शामिल है > * वित्तपोषण से नकदी प्रवाह (Cash Flow from Financing) (CFF), जिसमें ऋण चुकौती/जारी करना और शेयर पुनर्खरीद शामिल है > > नोट्स और अनुसूचियां (Notes and Schedules) > * ऋण अनुसूची (Debt Schedule): सभी ऋण ट्रेंच के लिए ब्याज दरों, परिपक्वताओं और वाचाओं का विवरण। > * PP&E अनुसूची: पूंजीगत व्यय, मूल्यह्रास और परिसंपत्ति बिक्री का ब्रेकडाउन। > * शेयर-आधारित मुआवजा (Share-Based Compensation): स्टॉक विकल्प व्यय का विवरण जो एक गैर-नकद शुल्क है। > * खंड जानकारी (Segment Information): व्यावसायिक खंड द्वारा राजस्व और परिचालन आय।

विचरण विश्लेषण और माह-अंत क्लोज प्रॉम्प्ट (5)

ये प्रॉम्प्ट मासिक समापन प्रक्रिया में शामिल दोहराए जाने वाले लेकिन महत्वपूर्ण कार्यों को गति देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

11. एक विचरण स्पष्टीकरण का ड्राफ्ट तैयार करें

सर्वोत्तम टूल: कोई भी LLM। नमूना आउटपुट: > Consulting Fees में $100K का प्रतिकूल विचरण एक अनियोजित रणनीतिक परियोजना और बजट से अधिक कानूनी खर्चों के कारण था। विशेष रूप से, $80K CEO-अनुमोदित “Project Titan” पर खर्च किया गया था और शेष $20K अनुबंध समीक्षा के लिए कानूनी शुल्क पर अधिक खर्च के कारण था।

12. एक GL सुलह चेकलिस्ट बनाएं

सर्वोत्तम टूल: ChatGPT या Claude। नमूना आउटपुट: > 1. शेष राशि प्राप्त करें: GL से अवधि-अंत ट्रायल बैलेंस और संबंधित सब-लेजर (उदा. AP सिस्टम, व्यय उपार्जन अनुसूची) से विस्तृत लेनदेन सूची डाउनलोड करें। > 2. प्रारंभिक शेष राशि सहमत करें: पुष्टि करें कि GL में खाते का प्रारंभिक शेष पिछले महीने से सुलह पर प्रारंभिक शेष से मेल खाता है। > 3. सब-लेजर को GL से जोड़ें: सब-लेजर से विस्तृत लेनदेन सूची का योग करें। कुल GL में खाते के लिए अंतिम शेष से मेल खाना चाहिए। > 4. अंतरों की जांच करें: यदि शेष राशि मेल नहीं खाती है, तो सुलह आइटम की पहचान करें। सामान्य आइटम में समय के अंतर, सीधे GL में पोस्ट की गई जर्नल प्रविष्टियां, या डेटा प्रविष्टि त्रुटियां शामिल हैं। > 5. सुलह आइटम का दस्तावेजीकरण करें: प्रत्येक सुलह आइटम के लिए, एक स्पष्ट विवरण, राशि और अंतर का कारण प्रदान करें। > 6. समायोजन प्रविष्टियां तैयार करें: यदि कोई त्रुटि पाई जाती है (उदा. एक गलत-पोस्ट किया गया चालान), तो आवश्यक समायोजन जर्नल प्रविष्टियां तैयार करें। > 7. हस्ताक्षर करें: तैयार करने वाले और एक समीक्षक को पूर्ण सुलह पर हस्ताक्षर और तारीख करनी होगी।

13. प्राप्य खातों की उम्र का विश्लेषण करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet, डेटा को कथात्मक अंतर्दृष्टि में संश्लेषित करने की अपनी क्षमता के लिए। नमूना आउटपुट: > 1. अवलोकन: ‘Current’ प्राप्य का अनुपात कुल का 75% से घटकर 65% हो गया है, जबकि सभी अतिदेय बकेट कुल के प्रतिशत के रूप में बढ़ गए हैं। > निहितार्थ: यह संग्रह की समयबद्धता में व्यापक गिरावट का संकेत देता है, जो नकदी प्रवाह को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है और खराब ऋण के जोखिम को बढ़ा सकता है। > > 2. अवलोकन: ’31-60 Days Past Due’ बकेट में सबसे बड़ी सापेक्ष वृद्धि देखी गई है, जो $0.5M से बढ़कर $0.8M हो गई है। > निहितार्थ: ग्राहकों के एक विशिष्ट समूह के साथ एक प्रणालीगत समस्या हो सकती है जो अब काफी देर से भुगतान कर रहे हैं, या बिलिंग प्रक्रियाओं में हालिया बदलाव देरी का कारण बन सकता है। इस समूह को 61-90 दिन के बकेट में जाने से पहले तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है। > > 3. अवलोकन: जबकि कुल A/R $1.2M बढ़ गया है, ‘Current’ हिस्सा केवल $0.2M बढ़ा है, जिसका अर्थ है कि वृद्धि का $1.0M अतिदेय खातों में है। > निहितार्थ: कंपनी क्रेडिट का विस्तार कर रही है और राजस्व दर्ज कर रही है, लेकिन यह नकदी को प्रभावी ढंग से एकत्र नहीं कर रही है, जो बिक्री और संग्रह कार्यों के बीच संभावित डिस्कनेक्ट का संकेत देता है।

14. स्पष्टीकरण के साथ एक जर्नल एंट्री का ड्राफ्ट तैयार करें

सर्वोत्तम टूल: कोई भी LLM। नमूना आउटपुट: > जर्नल एंट्री विवरण: [महीना, वर्ष] के महीने के लिए मूल्यह्रास व्यय दर्ज करने के लिए। > > | Account # | Account Name | Debit | Credit | > | :— | :— | :— | :— | > | 65100 | Depreciation Expense | $25,000 | | > | 18110 | Accumulated Depreciation – Equipment | | $25,000 |

15. बजट मालिकों के लिए प्रश्न तैयार करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet, सामाजिक बारीकियों और पेशेवर संचार को समझने की अपनी ताकत के लिए। नमूना आउटपुट: > 1. “Digital Advertising पर वास्तविक खर्च बजट से लगभग $80,000 अधिक था। क्या आप मुझे बता सकते हैं कि किन अभियानों ने इस वृद्धि को बढ़ावा दिया?” > 2. “मैं उच्च खर्च से व्यावसायिक परिणामों में रुचि रखता हूं। क्या हमने लीड वॉल्यूम या ग्राहक अधिग्रहण जैसे प्रमुख मेट्रिक्स में इसी तरह की वृद्धि देखी जिसे हम इस निवेश से सहसंबंधित कर सकते हैं?” > 3. “जैसे-जैसे हम आगे बढ़ते हैं, क्या हमें इस नए $280K स्तर को Digital Advertising के लिए नई रन रेट मानना चाहिए, या यह एक बार का रणनीतिक निवेश था?” > 4. “क्या कोई विशिष्ट चैनल या अभियान थे जिन्होंने उम्मीद से बेहतर प्रदर्शन किया, जहां आपने दोगुना करने का फैसला किया?”

ट्रेजरी और कार्यशील पूंजी प्रॉम्प्ट (4)

नकदी प्रबंधन, तरलता और बैलेंस शीट की दक्षता पर केंद्रित प्रॉम्प्ट।

16. नकद रूपांतरण चक्र की गणना करें

सर्वोत्तम टूल: ChatGPT या मजबूत गणना क्षमताओं वाला कोई अन्य LLM। नमूना आउटपुट: > 1. Days Sales Outstanding (DSO): > * फॉर्मूला: (औसत प्राप्य खाते / राजस्व) * 365 > * गणना: ($2,500,000 / $20,000,000) * 365 = 45.6 दिन > > 2. Days Inventory Outstanding (DIO): > * फॉर्मूला: (औसत इन्वेंटरी / COGS) * 365 > * गणना: ($2,000,000 / $12,000,000) * 365 = 60.8 दिन > > 3. Days Payables Outstanding (DPO): > * फॉर्मूला: (औसत देय खाते / COGS) * 365 > * गणना: ($1,500,000 / $12,000,000) * 365 = 45.6 दिन > > 4. नकद रूपांतरण चक्र (CCC): > * फॉर्मूला: DSO + DIO – DPO > * गणना: 45.6 + 60.8 – 45.6 = 60.8 दिन

17. नकदी प्रवाह सुधार सुझाव का ड्राफ्ट तैयार करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet। नमूना आउटपुट: > मैं एक “2/10, नेट 30” प्रारंभिक भुगतान छूट कार्यक्रम शुरू करने का प्रस्ताव करता हूं ताकि हमारे वर्तमान Days Sales Outstanding के 60 दिनों को संबोधित किया जा सके, जो उद्योग के औसत से 15 दिन अधिक है। ग्राहकों को 10 दिनों के भीतर भुगतान के लिए 2% छूट की पेशकश करके, हम तेजी से संग्रह को प्रोत्साहित कर सकते हैं और हमारे नकदी प्रवाह को महत्वपूर्ण रूप से तेज कर सकते हैं, जिससे हमारी समग्र तरलता स्थिति में सुधार होगा। जबकि इस पहल की प्राथमिक लागत प्रारंभिक भुगतान किए गए चालानों पर 2% मार्जिन में कमी है, हमारा मानना है कि प्राप्तियों को नकदी में अधिक तेज़ी से बदलने का लाभ लागत को उचित ठहराता है, खासकर वर्तमान ब्याज दर के माहौल में।

18. कार्यशील पूंजी प्रवृत्तियों का विश्लेषण करें

सर्वोत्तम टूल: कोई भी LLM। नमूना आउटपुट: > डेटा पिछले तीन वर्षों में कंपनी की तरलता और परिचालन दक्षता में नकारात्मक प्रवृत्ति का संकेत देता है। घटते Current और Quick Ratios, Quick Ratio अब 1.0x से नीचे है, तरलता में कमी और इन्वेंटरी बिक्री पर निर्भर हुए बिना अल्पकालिक दायित्वों को पूरा करने की कम क्षमता का सुझाव देते हैं। यह लंबे Cash Conversion Cycle द्वारा और पुष्टि की जाती है, जो 20 दिनों तक बढ़ गया है, यह दर्शाता है कि नकदी लंबे समय तक परिचालन में बंधी हुई है।

19. 13-सप्ताह के नकदी प्रवाह मॉडल की संरचना करें

सर्वोत्तम टूल: ChatGPT। नमूना आउटपुट: > 13-सप्ताह का नकदी प्रवाह पूर्वानुमान टेम्पलेट > > A. नकद प्राप्तियां (इनफ्लो) > * A/R संग्रह – घरेलू > * A/R संग्रह – अंतर्राष्ट्रीय > * नकद बिक्री > * परिसंपत्ति बिक्री आय > * नया ऋण वित्तपोषण > * इक्विटी निवेश > * कुल नकद प्राप्तियां > > B. नकद संवितरण (आउटफ्लो) > * परिचालन व्यय: > * वेतन और लाभ > * किराया और उपयोगिताएँ > * इन्वेंटरी खरीद / आपूर्तिकर्ताओं को भुगतान > * मार्केटिंग और विज्ञापन > * पेशेवर शुल्क (कानूनी, लेखा) > * वित्तपोषण और पूंजीगत व्यय: > * पूंजीगत व्यय (CapEx) > * ऋण सेवा (मूलधन और ब्याज) > * कुल नकद संवितरण > > C. शुद्ध नकदी प्रवाह सारांश > * प्रारंभिक नकद शेष > * (+) कुल नकद प्राप्तियां > * (-) कुल नकद संवितरण > * शुद्ध साप्ताहिक नकदी प्रवाह > * अंतिम नकद शेष

ऑडिट तैयारी और अनुपालन प्रॉम्प्ट (3)

ये प्रॉम्प्ट आपको ऑडिट के लिए तैयार करने और अनुपालन मुद्दों पर विचार करने में मदद करते हैं। कई फर्मों के लिए, यह प्रक्रिया विभिन्न लेखा प्रणालियों से विश्वसनीय डेटा प्राप्त करने से शुरू होती है, एक ऐसी प्रक्रिया जिसे विशेष उपकरण स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

20. एक ऑडिट अनुरोध सूची (PBC) जनरेट करें

सर्वोत्तम टूल: कोई भी सामान्य-उद्देश्य वाला LLM। नमूना आउटपुट: > PBC अनुरोध सूची – इन्वेंटरी > > 1. बैलेंस शीट तिथि के अनुसार विस्तृत सतत इन्वेंटरी सूची, जिसमें आइटम नंबर, विवरण, मात्रा, स्थान और लागत शामिल है। > 2. अंतिम भौतिक गणना तिथि से वर्ष-अंत तक इन्वेंटरी रोल-फॉरवर्ड। > 3. कंपनी के इन्वेंटरी भौतिक गणना निर्देशों और परिणामों की प्रति। > 4. सभी इन्वेंटरी स्थानों की सूची (कंपनी के स्वामित्व वाले, तीसरे पक्ष के गोदाम, कंसाइनमेंट)। > 5. धीमी गति से चलने वाले या अप्रचलित आइटम की पहचान करने के लिए इन्वेंटरी एजिंग रिपोर्ट। > 6. लागत या बाजार का निचला (LCM) या शुद्ध वसूली योग्य मूल्य (NRV) विश्लेषण और कोई भी संबंधित राइटडाउन गणना। > 7. कंपनी की इन्वेंटरी लागत पद्धति (उदा. FIFO, LIFO, भारित-औसत) का सारांश।

नोट: इन अनुरोधों को पूरा करने का पहला कदम डेटा एक्सट्रैक्शन है। Validis जैसा एक टूल क्लाइंट की लेखा प्रणाली से सीधे GL और सब-लेजर डेटा के सुरक्षित एक्सट्रैक्शन को स्वचालित कर सकता है, जिसका उपयोग तब इनमें से कई अनुसूचियों को तैयार करने के लिए किया जा सकता है।

21. एक जटिल लेखा मानक की व्याख्या करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet, जटिल विषयों को सरल बनाने की अपनी क्षमता के लिए। नमूना आउटपुट: > ASC 606 को राजस्व दर्ज करने के लिए 5-चरणीय नुस्खा के रूप में सोचें। हम केवल तभी पैसा नहीं पहचान सकते जब वह हमारे बैंक खाते में आता है; आपको हर सौदे के लिए इन चरणों का पालन करना होगा जिस पर आप हस्ताक्षर करते हैं। > > 1. अनुबंध की पहचान करें: क्या कोई हस्ताक्षरित सौदा है? > 2. हमारे वादों की पहचान करें: हमने क्या देने का वादा किया? (उदा. एक सॉफ्टवेयर लाइसेंस और 10 घंटे का प्रशिक्षण)। > 3. मूल्य निर्धारित करें: कुल सौदे का मूल्य क्या है? > 4. मूल्य आवंटित करें: यदि हमने दो चीजों का वादा किया है, तो हमें उनके स्टैंडअलोन मूल्य के आधार पर कुल मूल्य को उनके बीच विभाजित करना होगा। हम इसे केवल लाइसेंस पर नहीं डाल सकते। > 5. वितरित होने पर राजस्व पहचानें: जब हम पहुंच प्रदान करते हैं तो हम लाइसेंस के लिए राजस्व पहचानते हैं, और जब हम घंटे वितरित करते हैं तो हम प्रशिक्षण के लिए राजस्व पहचानते हैं। > > मुख्य बात यह है कि हमें उस राजस्व को मिलाना होगा जिसे हम अपने पूरे किए गए वादों के साथ दर्ज करते हैं, जो ग्राहक के भुगतान के समय के समान अनुसूची पर नहीं हो सकता है।

22. एक नए उत्पाद के लिए जोखिमों पर विचार-मंथन करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet। नमूना आउटपुट: > क्रेडिट जोखिम > * डिफ़ॉल्ट जोखिम: ग्राहक भुगतान करने में विफल रहते हैं, जिससे सीधा वित्तीय नुकसान होता है। > * अपर्याप्त अंडरराइटिंग: ग्राहकों को अनुमोदित करने की हमारी प्रक्रिया बहुत ढीली है, जिससे उम्मीद से अधिक डिफ़ॉल्ट दर होती है। > * धोखाधड़ी का जोखिम: उपयोगकर्ता चोरी की पहचान के साथ या भुगतान करने के इरादे के बिना साइन अप करते हैं। > > नियामक और अनुपालन जोखिम > * उपभोक्ता संरक्षण कानून: उत्पाद को ऋण के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है, जिससे हमें राज्य और संघीय ऋण कानूनों (उदा. Truth in Lending Act) के अधीन किया जा सकता है जिसके लिए हम तैयार नहीं हैं। > * डेटा गोपनीयता: हम संवेदनशील वित्तीय डेटा एकत्र कर रहे हैं जो GDPR या CCPA जैसे नियमों के अधीन हो सकता है। > * अनुचित और भ्रामक प्रथाएं: यदि शुल्क और दंड स्पष्ट रूप से प्रकट नहीं किए जाते हैं तो मार्केटिंग सामग्री को भ्रामक के रूप में देखा जा सकता है। > > परिचालन जोखिम > * सर्विसिंग विफलताएं: हमारे सिस्टम भुगतान प्रसंस्करण, संग्रह और ग्राहक सेवा पूछताछ को बड़े पैमाने पर संभालने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं हैं। > * सिस्टम एकीकरण: BNPL सुविधा हमारे मौजूदा चेकआउट और लेखा प्रणालियों के साथ ठीक से एकीकृत होने में विफल रहती है, जिससे डेटा त्रुटियां होती हैं। > * प्रतिष्ठा जोखिम: डिफ़ॉल्ट या आक्रामक संग्रह के साथ एक उच्च-प्रोफ़ाइल मुद्दा हमारे ब्रांड को नुकसान पहुंचाता है।

हितधारक संचार प्रॉम्प्ट (3)

ये प्रॉम्प्ट आपको जटिल वित्तीय डेटा को विभिन्न दर्शकों के लिए स्पष्ट, संक्षिप्त संदेशों में अनुवाद करने में मदद करते हैं।

23. बोर्ड डेक के लिए वित्तीय शब्दजाल को सरल बनाएं

सर्वोत्तम टूल: कोई भी LLM। नमूना आउटपुट: > हम ग्राहकों से भुगतान तेजी से एकत्र करके और अपने स्वयं के बिलों का भुगतान थोड़ा धीमा करके अपने नकदी प्रवाह में सुधार करेंगे। इससे हमारे नकदी भंडार में वृद्धि होगी और व्यवसाय वित्तीय रूप से मजबूत होगा।

24. एक निवेशक संबंध Q&A का ड्राफ्ट तैयार करें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet। नमूना आउटपुट: > “प्रश्न के लिए धन्यवाद। हम इस तिमाही में अपने राजस्व मार्गदर्शन से कम रहने से निराश हैं। 5% की चूक मुख्य रूप से अप्रत्याशित पोर्ट देरी के कारण हुई जिसने लगभग $10 मिलियन के उत्पाद वितरण को Q3 के अंत से Q4 की शुरुआत में धकेल दिया। यह एक समय का मुद्दा था, मांग का मुद्दा नहीं, क्योंकि ऑर्डर स्वयं ठोस बने हुए हैं। इस जोखिम को आगे कम करने के लिए, हम सक्रिय रूप से अपने शिपिंग भागीदारों में विविधता ला रहे हैं और क्षेत्रीय हब पर अपने बफर इन्वेंटरी को बढ़ा रहे हैं। हमें विश्वास है कि ये कार्रवाइयां लॉजिस्टिक्स अस्थिरता को कम करेंगी, और हमारे दीर्घकालिक मांग चालक पहले की तरह मजबूत बने हुए हैं।”

25. कंपनी-व्यापी ईमेल के लिए प्रदर्शन का सारांश दें

सर्वोत्तम टूल: Claude 3.5 Sonnet। नमूना आउटपुट: > * लक्ष्य पर राजस्व: हमने तिमाही के लिए अपने $12.5M के राजस्व लक्ष्य को पूरा किया, जो सभी की कड़ी मेहनत और फोकस का प्रमाण है। > * विकास में निवेश: हमने “Project Titan” में निवेश में तेजी लाने का एक रणनीतिक निर्णय लिया, जिसका अर्थ था कि हम अपनी लाभप्रदता लक्ष्य से कम रहे। यह दीर्घकालिक निर्माण के लिए एक जानबूझकर किया गया विकल्प था, और हम उत्साहित हैं कि यह क्या प्रदान करेगा। > * रिकॉर्ड ग्राहक वृद्धि: बिक्री और मार्केटिंग टीमों ने एक शानदार तिमाही रही, 100 नए ग्राहक लाए और हमारे लक्ष्य को 33% से हराया! हमारे सभी नए भागीदारों का स्वागत है।

सत्यापन वैकल्पिक नहीं है

AI टूल भ्रमित कर सकते हैं, पुराने जानकारी उत्पन्न कर सकते हैं, या सूक्ष्म गणना त्रुटियां कर सकते हैं। AI-जनित आउटपुट को सीधे किसी वित्तीय रिपोर्ट या बोर्ड डेक में सत्यापन के बिना कभी भी कॉपी और पेस्ट न करें।

आपकी फाइनेंस AI चेकलिस्ट:

• गणित की जांच करें: AI द्वारा प्रदान किए गए किसी भी आंकड़े की हमेशा पुनर्गणना करें।
• स्रोत का पता लगाएं: यदि AI किसी तथ्य या मीट्रिक का हवाला देता है, तो मूल स्रोत दस्तावेज़ ढूंढें और उसकी पुष्टि करें।
• अपने निर्णय का उपयोग करें: क्या कथा समझ में आती है? क्या निष्कर्ष आपकी अपनी विशेषज्ञता के आधार पर सही लगता है? AI एक उपकरण है, आपके पेशेवर निर्णय का प्रतिस्थापन नहीं।
• अपने डेटा को सुरक्षित रखें: संवेदनशील, गैर-सार्वजनिक महत्वपूर्ण जानकारी को सार्वजनिक AI टूल में पेस्ट न करें। डेटा गोपनीयता नियंत्रणों के साथ एंटरप्राइज़-ग्रेड संस्करणों का उपयोग करें, जैसे ChatGPT Enterprise या एक निजी Azure OpenAI इंस्टेंस।

इस लाइब्रेरी में प्रॉम्प्ट एक शुरुआती बिंदु हैं। सर्वोत्तम परिणाम आपकी कंपनी, आपके डेटा और आपके उद्देश्यों के विशिष्ट संदर्भ के साथ उन्हें परिष्कृत करने से आते हैं। अपने दैनिक कार्य में AI को एकीकृत करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, ZEKAI AI for Finance & Business Analytics हब पर संसाधनों का अन्वेषण करें।