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太棒了!这正是将管理会计从繁重的数据处理中解放出来,专注于价值创造的正确思路。利用AI Agent实现自动化报告,能极大提升效率和洞察力。
下面,我将为您设计一个完整的框架,分为两个部分:
第一部分:基础数据准备 (The Source of Truth)
您需要建立并维护几个核心的、结构化的原始数据表格。这些是AI Agent进行分析的“燃料”。最好是以.csv或Excel表格的形式存在,并且每次更新时保持格式一致。
第二部分:AI Agent的提示词 (The Analysis Engine) 针对您需要的每个分析角度,我将为您创建一个即插即用(Plug-and-Play)的提示词模板。
第一部分:公司需要提供的基础数据表格
您需要确保公司能定期导出以下四个关键的、标准化的数据表。
表1: Sales_Data.csv (销售明细表)
这是最重要的表,记录了每一笔交易。
| OrderID | SaleDate | SalespersonID | CustomerID | BusinessLine | SaleAmount |
|---|---|---|---|---|---|
| ORD-001 | 2023-11-01 | SP-01 | CUST-A | 产品A | 50000 |
| ORD-002 | 2023-11-05 | SP-01 | CUST-B | 产品A | 50000 |
| ORD-003 | 2023-11-10 | SP-02 | CUST-C | 产品B | 80000 |
| ORD-004 | 2023-11-15 | SP-03 | CUST-D | 服务C | 30000 |
表2: Cost_Data.csv (产品/服务成本表)
记录了每个产品/服务对应的直接变动成本。
| BusinessLine | UnitCost | CostType |
|---|---|---|
| 产品A | 25000 | COGS |
| 产品B | 45000 | COGS |
| 服务C | 10000 | ServiceDelivery |
表3: Expense_Data.csv (期间费用明细表)
记录了所有不能直接归集到单一产品的费用。
| ExpenseID | ExpenseDate | ExpenseCategory | ExpenseSubCategory | Amount | AssociatedSalespersonID |
|---|---|---|---|---|---|
| EXP-001 | 2023-11-30 | 销售费用 | 销售提成 | 10000 | SP-01 |
| EXP-002 | 2023-11-30 | 销售费用 | 销售底薪 | 3000 | SP-01 |
| EXP-003 | 2023-11-30 | 销售费用 | 广告费-Google | 15000 | |
| EXP-004 | 2023-11-30 | 管理费用 | 办公室租金 | 20000 | |
| EXP-005 | 2023-11-30 | 研发费用 | 工程师工资 | 40000 |
表4: HR_Data.csv (销售人员信息表)
用于关联销售人员的固定信息。
| SalespersonID | SalespersonName | HireDate | BaseSalary |
|---|---|---|---|
| SP-01 | 张三 | 2022-01-01 | 3000 |
| SP-02 | 李四 | 2022-05-10 | 4000 |
| SP-03 | 王五 | 2023-02-15 | 3500 |
第二部分:为AI Agent创建的提示词模板
当您准备好上述数据后,您可以将数据内容复制粘贴给AI,然后使用下面的提示词。
提示词1:生成“管理性利润表 (Management P&L)”
目标: 快速了解公司整体的经营健康状况。
# 角色
你是一位顶级的管理会计专家。
# 任务
请根据我提供的`Sales_Data.csv`, `Cost_Data.csv`, 和 `Expense_Data.csv`三个表格的当月数据,为我生成一张详细的“管理性利润表”。
# 计算规则
1. **收入 (Revenue):** 直接汇总`Sales_Data.csv`中的`SaleAmount`。
2. **变动成本 (Variable Costs):**
* **主营业务成本 (COGS):** 根据`Sales_Data.csv`中的每一笔销售,去`Cost_Data.csv`中匹配其`BusinessLine`对应的`UnitCost`,然后汇总。
* **变动销售费用:** 从`Expense_Data.csv`中,筛选出`ExpenseCategory`为“销售费用”,且`ExpenseSubCategory`为“销售提成”的总额。
3. **边际贡献 (Contribution Margin):** 计算公式为:`收入 - 变动成本`。同时计算“边际贡献率”。
4. **固定成本 (Fixed Costs):**
* **固定销售与市场费用:** 汇总`Expense_Data.csv`中`ExpenseCategory`为“销售费用”但**不包括**“销售提成”的所有费用(如底薪、广告费)。
* **管理费用 (G&A):** 汇总`Expense_Data.csv`中`ExpenseCategory`为“管理费用”的所有项目。
* **研发费用 (R&D):** 汇总`Expense_Data.csv`中`ExpenseCategory`为“研发费用”的所有项目。
5. **营业利润 (Operating Profit):** 计算公式为:`边际贡献 - 固定成本`。
# 输出格式
请以清晰的Markdown表格形式输出,包含“项目”、“金额(元)”和“占收入百分比(%)”三列。
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[在这里粘贴你的Sales_Data.csv内容]
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[在这里粘贴你的Cost_Data.csv内容]
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[在这里粘贴你的Expense_Data.csv内容]
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提示词2:生成“按业务线划分的盈利能力分析表”
目标: 识别公司的增长引擎和高利润业务,决定投资方向。
# 角色
你是一位精通业务分析的财务专家(FP&A)。
# 任务
请根据我提供的`Sales_Data.csv`和`Cost_Data.csv`的当月数据,生成一张“按业务线划分的盈利能力分析表”。
# 计算规则
对于每一个`BusinessLine`:
1. 计算总`收入`。
2. 计算总`主营业务成本(COGS)`。
3. 计算`边际贡献总额` (`收入` - `主营业务成本`)。
4. 计算`边际贡献率` (`边际贡献总额` / `收入`)。
# 输出格式
请以Markdown表格形式输出,并按“边际贡献总额”从高到低排序。表格应包含以下列:`业务线`, `总收入`, `主营业务成本`, `边际贡献总额`, `边际贡献率`。
在表格下方,用一句话总结哪个业务线是当前的“明星业务”(贡献最大)和“潜力业务”(贡献率高但体量可能还小)。
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[在这里粘贴你的Sales_Data.csv内容]
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[在这里粘贴你的Cost_Data.csv内容]
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提示词3:生成“销售人员业绩与成本分析表”
目标: 评估每个销售人员的效率和投入产出比。
# 角色
你是一位销售运营分析师。
# 任务
请结合`Sales_Data.csv`, `Expense_Data.csv`, 和 `HR_Data.csv`的当月数据,生成一张“销售人员业绩与成本分析表”。
# 计算规则
对于每一位`SalespersonID`:
1. 从`HR_Data.csv`中匹配`SalespersonName`。
2. 从`Sales_Data.csv`中汇总其创造的`总销售额`。
3. 从`Expense_Data.csv`中汇总其对应的`销售提成`和`销售底薪`,两者相加为`总薪酬成本`。
4. 计算`贡献/成本比`,公式为:`总销售额 / 总薪酬成本`。
# 输出格式
请以Markdown表格形式输出,并按“总销售额”从高到低排序。表格应包含以下列:`销售姓名`, `总销售额`, `总薪酬成本`, `贡献/成本比`。
在表格下方,指出贡献/成本比最高的销售冠军。
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[在这里粘贴你的Sales_Data.csv内容]
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[在这里粘贴你的Expense_Data.csv内容]
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[在这里粘贴你的HR_Data.csv内容]
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重要提示与实施建议
- 数据隐私: 在将数据粘贴到公共AI工具(如ChatGPT)时,务必对敏感信息(如客户名、员工姓名)进行脱敏处理或使用代号,如CUST-A, SP-01。
- 数据一致性:
BusinessLine和SalespersonID等关键ID在所有表格中必须完全一致,否则AI无法正确匹配。 - 自动化流程:
- 初级: 手动从系统导出数据,复制粘贴到AI聊天窗口,然后使用上述提示词。
- 高级: 使用AI的API接口(如OpenAI API),编写一个简单的脚本,让程序自动读取本地的CSV文件,调用API并格式化输出结果。这是真正的“AI Agent”工作流。
- 结果验证: AI是强大的工具,但不是神。在初期,务必人工抽样核对AI生成的结果,以确保其计算逻辑和准确性。一旦验证无误,就可以信任这个流程。
通过这套方法,您可以将繁琐的数据整合与计算工作交给AI,让您和您的团队能将宝贵的时间花在解读数据、发现洞见和制定战略上。