有很多AI工具可以帮助制作和分析报表，这些工具利用数据分析、机器学习和自然语言处理等技术，为用户提供高效、智能的报表生成和数据分析功能。以下是一些流行的AI驱动的报表分析工具：
网址: Tableau
特点:
网址: Power BI
特点:
特点:
网址: Sisense
特点:
网址: Looker
特点:
网址: Qlik Sense
特点:
特点:
网址: ThoughtSpot
特点:
网址: Zoho Analytics
特点:
网址: DataRobot
特点:
这些AI工具可以显著提高报表制作和数据分析的效率，帮助你快速获得数据洞察，做出更明智的决策。
[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式，允许您将文件上传到AI，允许AI编写和运行代码，并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析（尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作），并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来，关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论，但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象，[以至于一篇论文表明，它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，请访问我之前的帖子。
报告：生成式AI可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告，而无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中（例如，董事会材料、投资者报告、周报表）。会计和税务：会计和税务团队需要花时间咨询规则并了解如何应用它们。生成式AI可以帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。采购和应付账款：生成式AI可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。也就是说，需要注意的是，生成式AI在这里的输出当前仍有局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，这常常是财务团队所需的。生成式AI模型在计算方面持续改进，但目前尚不能完全依赖于其准确性，或者至少需要人工审查。随着模型的快速改进、额外的训练数据和与数学模块的整合能力，它的使用将展现新的可能性。–Seema Amble挑战在这五个趋势中，新进入者和现有参与者在将生成式AI的未来变为现实时面临两个主要的挑战。
除了能够帮助回答财务问题外，LLMs还可以帮助金融服务团队改进自己的内部流程，简化财务团队的日常工作流程。尽管金融的几乎每个其他方面都取得了进展，但现代财务团队的日常工作流程仍然依赖于像Excel、电子邮件和需要人工输入的商业智能工具这样的手动流程。由于缺乏数据科学资源，基本任务尚未被自动化，CFO及其直接报告人因此在繁琐的记录和报告任务上花费太多时间，而他们应该专注于[金字塔顶端](https://a16z.com/2020/04/15/new-cfo-tools/)的战略决策。总体而言，生成式AI可以帮助这些团队从更多的数据源中获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。以下是一些例子：预测：生成式AI可以帮助编写Excel、SQL和BI工具中的公式和查询，从而实现分析的自动化。此外，这些工具可以帮助发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入（例如，考虑宏观经济因素），并建议如何更容易地适应这些模型，以便为公司决策提供依据。