Промпты для извлечения ключевых показателей из годовых отчетов

Используйте шаблон: «Извлеки из отчёта за [год] таблицу: Выручка (Revenue/Доход), EBITDA (операционная прибыль до амортизации), Чистая прибыль (Net Income), Долг (Total Debt), Операционный денежный поток (OCF). Все цифры — в млрд ₽. Выдай строкой по годам из отчёта. Источник строк укажи прямо в ответе». Названия столбцов уточните по МСФО (Revenue, Net Income) или РСБУ (выручка, чистая прибыль). Если отчёт многостраничный — добавьте «Пролистай весь документ, а не первое вхождение».

Уточните в промпте: «Долг = Total Debt (обязательства по кредитам и займам, включая краткосрочные и долгосрочные). Не путай с Net Debt (чистый долг), не учитывай финансовый лизинг отдельно». В ответе попросите показать разбивку: краткосрочный и долгосрочный долг. Если модель всё равно ошибается — загрузите не полный отчёт, а только выдержки из раздела «Финансовые показатели» (Pages 30–40). Это снижает шум.

Да. Добавьте в промпт: «Операционный денежный поток (OCF) — строка „Чистые денежные средства от операционной деятельности“ (Cash from Operating Activities) по МСФО или РСБУ». Уточните, что вас интересует прямой метод или косвенный. Для косвенного — попросите модель показать сходимость от чистой прибыли к OCF. Если данные не находятся — дайте инструкцию: «Ищи в отчёте о движении денежных средств, а не в балансе».

По состоянию на 2026 год Claude (Sonnet 4) и Gemini 2.5 лучше обрабатывают объёмные PDF (300+ страниц) — реже «забывают» цифры из середины документа. ChatGPT (GPT-4.5 / GPT-5) точнее с таблицами, если отчёт содержит сложные вложенные строки (например, МСФО с консолидацией дочерних структур). Gemini хуже вытаскивает OCF из движений денег — путает с инвестиционным потоком. Оптимальная практика: запускайте один и тот же промпт на 2 моделях, затем сверяйте расхождения.

Добавьте в конец промпта: «Все значения приведи в млн российских рублей (₽). Если в исходнике указано „тыс. ₽“ — автоматически дели на 1000 и округляй до 1 знака после запятой. Покажи в скобках исходную размерность из отчёта». Это исключает ошибку масштаба. Для страховки попросите модель вывести строку исходного значения без пересчёта отдельной колонкой — так вы увидите, что нейросеть не ошиблась в разрядах.

Включите в промпт требование: «Для каждого числа укажи номер страницы и фрагмент текста, где оно найдено (цитата до 10 слов)». После получения ответа перепроверьте 1–2 случайных показателя через поиск по PDF (Ctrl+F). Если цитата не совпадает — данные вымышлены. Снижайте вероятность галлюцинаций, разбивая отчёт на части: загружайте не весь файл, а только вырезки под каждый показатель (500–1000 токенов на поток).

Нет. Бесплатные версии ChatGPT (GPT-3.5/4-mini) и Gemini 2.5 работают с PDF, но точность для отчётов объёмом >100 страниц может снизиться. Claude бесплатный ограничен по времени (несколько запросов/час). Для регулярной работы (5+ отчётов в месяц) стоит платная подписка ~20 $/мес.