ก่อนนำเสนอผลการวิเคราะห์ทางการเงินต่อลูกค้าหรือผู้บริหาร ทีมงานต้องผ่านขั้นตอนสุดท้ายที่สำคัญ ซึ่งรวมถึงการกระทบยอดหลักฐาน การจัดรูปแบบ การตรวจสอบตัวเลข และการเชื่อมโยงข้อกล่าวอ้างกับแหล่งข้อมูล
Model ML ซึ่งผู้ร่วมก่อตั้งคือ Arnie และ Chaz Englander ได้สร้างซอฟต์แวร์ขึ้นเพื่อช่วยในกระบวนการนี้ โดยมีเอเจนต์หลักทำหน้าที่วางแผนงาน เลือกเครื่องมือ ตรวจสอบหลักฐาน และรันการคำนวณ โดยมักจะใช้ GPT‑5.6 Sol เป็นโมเดลหลัก
สำหรับงานใน Excel เอเจนต์สามารถรับเทมเพลตหรือไฟล์เปล่า รวบรวมข้อมูล สร้างสูตรและตรรกะในหลายชีต และนำเสนอเป็นแบบจำลองทางการเงินที่สมบูรณ์
การแก้ปัญหาขั้นตอนสุดท้ายของงานการเงิน
สำหรับงาน Excel เอเจนต์สามารถเริ่มต้นจากเทมเพลตลูกค้าหรือเวิร์กบุ๊กเปล่า รวบรวมข้อมูลที่จำเป็น สร้างสูตรและตรรกะในหลายแท็บ ก่อนจะใช้การจัดรูปแบบเฉพาะทางด้านการเงินเพื่อสร้างสเปรดชีตหรือแบบจำลองทางการเงินที่สมบูรณ์
GPT‑5.6 Sol ส่งมอบผลลัพธ์ทางการเงินที่พร้อมทบทวนด้วยโทเค็นที่น้อยกว่า
การทดสอบเปรียบเทียบของ Model ML แสดงให้เห็นว่า GPT‑5.6 Sol มีความแม่นยำสูงในการสร้างผลลัพธ์ โดยมีค่าเฉลี่ยความถูกต้องของหัวข้อเทียบกับโมเดลอ้างอิงอยู่ที่ 83.3% และสามารถสร้างโมเดลที่ถูกต้องทั้งหมดได้ถึง 60.0% ในขณะที่ใช้โทเค็นและเวลาทำงานที่ต่ำกว่าโมเดลอื่น ๆ อย่างเห็นได้ชัด
ศัพท์ที่ควรรู้
- Model ML – บริษัทที่พัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อช่วยในกระบวนการวิเคราะห์ทางการเงินที่ซับซ้อน
- GPT‑5.6 Sol – โมเดล AI ที่ถูกนำมาใช้เป็นแกนหลักในการวางแผนงาน การคำนวณ และการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
- Agent – ตัวแทนซอฟต์แวร์ที่ทำหน้าที่วางแผนงาน เลือกเครื่องมือ และรันการคำนวณตามที่ได้รับมอบหมาย
- Tokens – หน่วยวัดปริมาณการประมวลผลที่ใช้ในการรันโมเดล AI ซึ่งส่งผลต่อต้นทุนและประสิทธิภาพ
ที่มา: OpenAI