Gdzie raporty finansowe przestają być problemem
Każdy webinar Vyjafyy zaczyna się od konkretnego pytania: co tak naprawdę zajmuje analitykom finansowym największą część dnia? Odpowiedź jest prawie zawsze ta sama - ręczne zbieranie danych i formatowanie tabel.
Nasze sesje pokazują, jak modele AI generują gotowe raporty w czasie, który wcześniej zajmowało samo otwieranie plików.
Skontaktuj się z nami
Nadchodzące i archiwalne sesje
Każda sesja skupia się na jednym zagadnieniu - bez ogólników, z działającymi przykładami i kodem gotowym do wdrożenia.
Raport miesięczny w 8 minut - architektura pipeline'u AI od zera
Budujemy razem pipeline, który pobiera dane z arkusza, przetwarza je modelem językowym i zwraca sformatowany PDF z komentarzem analitycznym. Żadnych gotowych narzędzi - tylko czysta logika i kod.
Środa, 18 czerwca 2025 · godz. 17:00 CEST · Online (link po rejestracji)
Walidacja danych wejściowych przed generowaniem raportu
Jak model ma wykrywać brakujące wartości i pytać o uzupełnienie zamiast generować błędne liczby.
Formatowanie wyjścia - tabele, wykresy, narracja
Trzy różne formaty wyjściowe z jednego modelu - wybór struktury zależnie od odbiorcy raportu.
Czego uczą te sesje
Nie omawiamy teorii automatyzacji. Każda sesja kończy się działającym fragmentem kodu lub gotowym schematem promptu, który uczestnik może zabrać i wdrożyć.
Każdy zarejestrowany uczestnik otrzymuje dostęp do nagrania i plików z sesji przez 90 dni po webinarze.
Zapytaj o dostęp do archiwumStruktura promptu dla danych finansowych
Modele językowe reagują inaczej na dane tabelaryczne niż na tekst narracyjny. Na każdej sesji pokazujemy, jak napisać prompt, który dostaje liczby i zwraca czytelny komentarz analityczny - bez halucynacji i bez wymyślonych wartości.
Integracja z istniejącymi arkuszami i bazami
Większość firm nie zaczyna od zera - mają Excel, Google Sheets albo starą bazę SQL. Pokazujemy konkretne wzorce integracji, które nie wymagają przepisywania całego systemu.
Obsługa wyjątków i danych niekompletnych
Dane finansowe rzadko są idealne. Omawiamy strategie fallback - co powinien zrobić system, gdy brakuje wartości za dany miesiąc albo format pliku źródłowego się zmienił.
Kontrola jakości wygenerowanego raportu
Automatyzacja nie zwalnia z odpowiedzialności za wynik. Omawiamy proste mechanizmy weryfikacji - jak sprawdzić, czy model nie pominął kluczowej pozycji albo nie zaokrąglił błędnie.