Недавно обнаружил ещё один конструктор финансовых моделей на базе ИИ — Ramp Sheets. Как и рассмотренный ранее Shortcut, это не просто плагин для автодополнения формул в Excel, а полноценный AI-агент. Заявлено, что он способен самостоятельно планировать структуру, искать данные и выполнять сложное моделирование.
Звучит амбициозно. Давайте разберем, что обещают разработчики и как это работает на практике.
Что обещают пресс-релизы: «Эра автономных финансов»
В отличие от Copilot, который работает в режиме «подсказчика», Ramp Sheets использует агентный подход (agentic approach), что в принципе аналогично функционалу Shortcut.
Заявленный процесс:
- Планирование: Система разбивает задачу на этапы.
- Сбор данных: Агент самостоятельно ищет актуальные финансовые метрики в сети (например, данные из форм доступной ему финансовой отчетности или рыночные котировки).
- Моделирование: Выполняет многошаговые расчеты.
- Форматирование: Оформляет результат по профессиональным стандартам.
Инструмент позиционируется как production-ready решение. Нам обещают автоматическое построение 3-statement models и DCF-оценок, полную совместимость с Excel (модель скачивается в формате .xlsx) и бенчмаркинг на основе обезличенных данных 50 000+ клиентов Ramp.
Кто за этим стоит? Ramp — это финтех-гигант с текущей оценкой в $32 млрд. Компания провозгласила курс на «эру автономных финансов» (autonomous finance), где рутинные операции выполняются без участия человека. Их преимущество перед Microsoft или Google — доступ к реальным транзакционным данным тысяч компаний. Если они интегрируют этот слой аналитики в модели, это создаст мощный «защитный ров», недоступный обычным LLM.
Источники: Ramp Product Announcements — официальные релизы компании.
Тестирование Ramp Sheets — финмодель кирпичного завода
Маркетинг — это хорошо, но вернемся к реальности. Я решил прогнать Ramp Sheets через тот же стресс-тест, что и Shortcut: построение DCF-модели для кирпичного завода.
Интерфейс: Стартовый экран привычен — электронная таблица, напоминающая Excel, плюс командная строка для промптов справа.
Я ввел тот же самый промт и агенты принялись за работу.
Сразу возникли сложности. Моделирование шло долго. Агенты периодически «зависали», требуя подтверждения действий, что убивает идею полной автономности. Но спустя время файл был готов к выгрузке в Excel.
Результат: Полный провал. На выходе я получил файл, который невозможно использовать в реальной работе. Вместо профессиональной модели — хаос.
Основные ошибки:
- Нарушение структуры: Временная шкала построена вертикально. В финансовом моделировании стандарт — горизонтальная ось времени (периоды в столбцах). Читать и аудировать такую таблицу невозможно.
- Hardcode: Вместо прозрачных связей и блока допущений, цифры «зашиты» прямо в формулы. Это делает модель одноразовой — при изменении вводных данных всё придется пересчитывать вручную.
- Странные формулы: Ссылки ведут на нерелевантные или несуществующие внешние ресурсы.
- Отсутствие форматирования: Никаких стандартов (вроде цветового кодирования input/calc/output) нет и в помине.
Попытка попросить агента исправить ошибки («переверни шкалу», «вынеси допущения») привела к еще худшему результату. После третьей итерации система просто перестала отвечать на запросы.
Вывод
На текущем этапе Ramp Sheets абсолютно бесполезен для построения DCF-моделей.
У инструмента есть потенциал за счет доступа к базам данных Ramp, но как инструмент моделирования он не понимает базовой логики и стандартов профессии. Пока это красивая демо-версия, а не рабочий инструмент финансиста.
