掌握AI工具進行財報和行業分析的五大步驟和關鍵提示詞，提升數據分析效率與洞察力。

對于想學習某個行業、研究某個公司的人來說，看財報是最好的選擇，因為里面會披露這個公司乃至這個行業的發展趨勢，并且報告是經過審計才發表的，數據可以信任。

但報告是過去的反映，僅靠財報本身無法快速了解外部突發事件（如政策、市場變動）對公司的具體影響，所以我們在看財報的時候往往要結合最新的新聞來看——例如美國懂王加關稅。

加上， 財報（尤其是年報）通常篇幅冗長（動輒上百頁），包含大量密集的數據、表格和專業術語，通讀并理解需要大量時間和精力。

所以這個場景就非常適合我們借助AI工具來完成。

不過話說回來，現在人人都會用AI，不就是把財報直接扔到AI對話框里，然后提問就好了嗎？

是，也不是。

形式上可以這樣，但讀財報是一個很嚴謹的數據分析過程，想要獲得正確的解讀和結論，還是需要對AI有著比較深入的理解和應用——這是一個多AI協作的工作流，例如長達幾百頁的財報需要支持長上下文閱讀的AI、數據處理和分析需要理性嚴謹的AI….況且對于一些新同學來說可能也不知道要問什么…

廢話少說，接下來我們就來看看用AI進行財報分析的完整流程是怎么樣的？

（當然，這也是我自己的看法，對于某個部分如果有什么不同的意見，歡迎評論留言交流）

步驟一：獲取報告和數據

1.?獲取原始報告 (PDF)：

用秘塔的時候，在搜索加上「含PDF」，然后在搜索結果里就有很多PDF資料了，都是我們需要的文檔。操作：?訪問官方指定信息披露網站（如：巨潮資訊網 www.cninfo.com.cn）或大型財經門戶網站（如：東方財富網），下載目標公司的最新及歷史（用于對比）財務報告（年報、季報等）的?PDF?文件。

最佳實踐：?優先使用官方發布的PDF報告，確保信息權威性和完整性?？梢允褂?秘塔AI?等工具輔助查找特定報告或相關研究資料。

2.?提取結構化數據：

方法1:?在?東方財富網?等財經網站的財務分析模塊，找到關鍵財務報表（資產負債表、利潤表、現金流量表），手動復制粘貼數據到?Excel?。

方法2:?使用?WPS Office?等軟件的付費功能（如“PDF轉Excel”），將PDF財報直接轉換為?Excel?格式，以便提取更詳細的表格數據。

方法3 :?直接將下載的?PDF報告?上傳給能夠處理文檔的AI模型（如 Kimi, Minimax, DeepSeek），讓AI后續步驟中自行讀取。

步驟二：利用AI進行核心財務數據分析 (基于財報本身)

1.?上傳數據/報告：

操作：?將步驟一獲取的?PDF報告?或處理好的?Excel文件?上傳到選定的AI工具。

推薦工具：?Minimax, Kimi, Gemini?(這幾個都是長上下文領域的強者，能輕松應對長篇報告)。

關鍵設置：?務必關閉AI的“聯網搜索”功能！?確保所有分析嚴格基于你上傳的財報內容，避免外部信息的干擾。

2.?基礎信息提取與對比：

相比2023年，2024年小米公司的經營情況如何，主營業務有哪些亮點和不足？尤其是小米汽車板塊。從關鍵財務指標（如營收、凈利潤、毛利率、資產總額、負債總額等），進行同比/環比分析，總結主要變化。

操作：?向AI提問，要求提取關鍵財務指標（如營收、凈利潤、毛利率、資產總額、負債總額等），并進行同比/環比分析，總結主要變化。

參考提示詞

3.?關鍵科目與結構分析：提取以下財務報表數據并整理為結構化表格：

1. 資產負債表：列出2024年占比前10的重點科目，以及同比變化率 (或：列出2024年絕對值變化前10名的科目及同比變化率，按絕對值從高到低排列)。

2. 利潤表：提取營業收入、毛利率、四費（研發/銷售/管理/財務費用）占比和同比變化率。

3. 現金流量表：分類展示經營/投資/籌資活動凈現金流，重點標注同比變動幅度較大的項目。操作：?要求AI識別并分析主要財務報表（資產負債表、利潤表、現金流量表）中的重點科目及其變動。

參考提示詞

4.?財務比率計算與診斷：

請計算并分析以下關鍵指標：

1. 償債能力：流動比率、速動比率、利息保障倍數。

2. 盈利能力：ROE分解（凈利率×資產周轉率×權益乘數）。

3. 運營效率：應收賬款周轉率、存貨周轉率、現金循環周期。

4. 增長質量：凈利潤現金含量（經營現金流/凈利潤）。

操作：?讓AI計算關鍵財務比率，并解讀其反映的經營狀況。參考提示詞

5. 風險排查（“排雷”）：結合附件表格分析：

1. 是否存在存貸雙高。

2. 預收賬款是否存在下降趨勢。

3. 經營現金流與凈利潤長期背離。

4. 勾稽關系矛盾點（如營收增長但應收賬款下降）。

步驟三：利用AI進行定性信息和管理層分析操作：

提出具體問題，讓AI檢查財報中是否存在常見的財務風險信號。

參考提示詞

1.?管理層討論與分析（MD&A）

解讀：附件中【管理層討論和分析】章節，識別公司下階段主要戰略方向是什么？管理層提出的關鍵風險因素有哪些？下一階段的業績增長驅動因素有哪些？識別管理層潛在傾向/預警信號。

操作：?將完整的?PDF年報?上傳給擅長處理長文本的AI。

推薦工具：Kimi?在處理長篇幅PDF方面表現較好。

參考提示詞

2.?深入追問與理解：

小米汽車如何應對像電池、芯片等關鍵零部件的價格波動風險？小米汽車在發布初期可能收取了大量客戶定金（或計入“合同負債”）。這個客戶定金/合同負債是什么？結合小米汽車的銷售模式（例如SU7的預訂），能用舉例的方式講解它是如何產生和進行會計處理的嗎？

操作：?基于AI的初步回答，針對不理解的術語、業務細節、風險應對措施等進行追問。

最佳實踐：?此時可酌情開啟聯網功能?，讓AI結合外部知識解釋專業術語或行業背景，但要明確區分是財報內容還是外部補充信息。參考提示詞

步驟四：結合外部信息進行綜合分析與預測

1.?時效性問題分析：

美國對華加征34%關稅，對小米公司的影響有多大？

操作：?對于財報發布后發生的、可能影響公司的外部事件（政策、市場、新聞、關稅等），使用AI進行分析。推薦工具：?“問小白” (集成DeepSeek+聯網), Kimi (開啟聯網或使用搜索插件), Coze Bot (配置必應搜索等插件), DeepSeek (開啟聯網)。關鍵設置：必須開啟AI的“聯網搜索”功能！

參考提示詞

2.?趨勢預測與模擬：

基于歷史數據（2019-2024），請分析：

1. 建立線性回歸模型預測未來三年營收增長率。

2. 敏感性分析：若毛利率下降1pp對ROE的影響。

3. 蒙特卡洛模擬下一年度凈利區間（設定±15%波動率）。

操作：?要求AI基于歷史數據進行簡單的預測或模擬分析。

參考提示詞

注意：?AI進行的此類預測通?；诤唵文Ｐ?，結果僅供參考，需謹慎對待。

步驟五：整合信息，形成結論與報告

1.?信息匯總與結構化：請扮演一位資深的商業分析師。你的任務是整合前面步驟分析得出的所有關鍵信息，包括核心財務指標分析、管理層討論與分析解讀、外部信息影響等。

請將這些信息結構化地組織起來，側重于：

1. ?關鍵業績亮點與不足：

總結公司在報告期內的核心財務表現和經營成果（例如，哪些業務/指標表現突出？哪些方面未達預期？）。

2. ?戰略執行與偏差：

評估財務表現與公司在【管理層討論與分析】中闡述的戰略目標、計劃是否一致，是否存在顯著偏差或新的進展。

3. ?核心驅動因素：

識別影響業績（增長或下滑）的關鍵內部因素（如產品創新、成本控制、運營效率）和外部因素（如市場需求變化、政策影響、競爭格局）。

4. ?主要機遇與風險：

基于所有分析（財務風險排查、MD&A風險披露、外部事件分析），提煉出公司面臨的最突出的增長機遇和需要關注的潛在風險點。

請將上述內容整理成一個邏輯清晰、層次分明的摘要或大綱，突出商業洞察而非純粹的數字羅列，為后續撰寫最終分析報告或進行內部決策討論提供結構化基礎。

操作：?讓AI將前面各步驟的分析結果，按照特定框架或邏輯進行整理和總結。參考提示詞實踐技巧：可以用KIMI的閱讀助手插件在不同的網頁（例如秘塔搜索結果頁）進行操作，讓KIMI把搜索結果整理成分析報告，體驗很絲滑。

2.?簡化語言與解釋：

你是一名專業的價值投資者和資產分析專家，現在需要你篩選并且總結上述分析結果中的專業數據，用非金融專業的客戶能聽懂的語言，向客戶傳達上述信息。

操作：?如果需要向非專業人士匯報，可以要求AI用通俗易懂的語言解釋專業術語和分析結論。

參考提示詞：

3.?生成報告初稿：

請作為資深財務分析師，為[公司名稱]創建定制財務分析報告。

報告重點：[填寫具體重點，如盈利能力和現金流]。公司收入表信息：[可在此提供，或讓AI后續提問]。你將通過提問收集資產負債表詳情、現金流量表數據等信息…最終將生成包含所有分析維度的完整報告。

操作：?利用AI（如?Kimi, ChatGPT, DeepSeek?等）整合所有分析內容，生成分析報告的初稿?？梢允褂脧碗s的“主控提示詞”引導AI逐步完成。

參考提示詞：

4.?人工核對、修正與最終判斷：

數據準確性：?核對關鍵數字是否與原始財報一致。

計算正確性：?檢查比率計算等是否有誤。邏輯合理性：?分析AI的解讀是否符合邏輯和商業常識。

結論可靠性：?結合自身的專業知識、市場理解和風險偏好，評估AI結論的可靠性，進行必要的修正、補充或否決。

操作：?這是整個流程中最關鍵、不可或缺的一步！?仔細審閱AI生成的所有內容，包括：? 最佳實踐：?永遠不要直接采信AI的分析結果進行投資決策。?AI是強大的輔助工具，但最終的判斷必須由人做出。注意AI可能會出現的“幻覺”、數據錯誤或計算失誤。

這個過程可以體現多AI工具的協調是最佳實踐：例如，Kimi擅長長文檔閱讀，DeepSeek在數據分析和特定任務指令上表現不錯，Minimax也有其特色，秘塔適合信息搜集。