从一堆假设到一张能推演的模型。
第 1 条：「搭一个 SaaS 三年财务模型。」
驱动逻辑
收入=客户数×客单，链路可追溯。
第 2 条：「乐观/中性/悲观三档情景。」
假设隔离
每档假设单独成表。
第 3 条：「融资 2000 万后的现金流怎么走？」
资金时点
按月粒度看资金缺口。
提问：模型漂亮为什么还是不准？
假设质量
关键假设有数据支撑。
示例为说明检查流程的演示，不是任何产品的实测结果。
AI 建财务模型的正确分工：AI 管结构搭建、公式生成与情景矩阵，人管假设合理性、极端值校验与决策解读。验收就看三件事——驱动链路是否可追溯、假设是否独立成表、关键假设是否有依据。
8 款工具，找到你的起点。
对比真正影响决策的差异。
8 款建模相关工具的定位、输入与产出，价格为站内档案口径。
| 工具 | 工作流定位 | 起步输入 | 产出 | 访问与价格 | 使用前复核 |
|---|---|---|---|---|---|
| BizPlanner.ai | 商业计划建模 | 业务假设 | 三年期财务模型 | 免费增值 | 假设与驱动逻辑的对应。 |
| AnswerGrid | 研究推理加速 | 研究问题 | 分析中间层 | 免费增值 | 推理链条的可验证性。 |
| Coda | 文档混合建模 | 文档+表格 | 模型+说明文档 | 免费增值 | 公式引用的范围正确性。 |
| WPS AI | 表格 AI 助手 | 表格数据+指令 | 公式/透视/图表 | 免费增值 | 生成公式的引用范围。 |
| Einblick Prompt AI | 分析画布建模 | 数据集 | 分析流程+模型 | 免费增值 | 分析步骤的复现性。 |
| Fiscal.ai | 财报辅助建模 | 历史财报 | 基线假设建议 | 免费增值 | 历史外推的适用边界。 |
| Origin | 财务问答 | 财务问题 | 数据支撑的回答 | 免费增值 | 回答引用的数据口径。 |
| Quark AI | 通用建模辅助 | 自然语言需求 | 公式与结构建议 | 免费增值 | 复杂公式的分步验证。 |
8 款工具逐个细看。
BizPlanner.ai
- 免费增值
- 适合的场景
- 商业计划要配套财务模型。
- 再想想的场景
- 模板假设未必贴合业务。
- 开始之前
- 先写清业务驱动逻辑。
AnswerGrid
- 免费增值
- 适合的场景
- 建模前要快速研究支撑。
- 再想想的场景
- 研究结论要溯源。
- 开始之前
- 把关键数据来源列清单。
Coda
- 免费增值
- 适合的场景
- 模型和说明要一起维护。
- 再想想的场景
- 复杂财务模型还是表格强。
- 开始之前
- 规划好文档与模型的结构。
WPS AI
- 免费增值
- 适合的场景
- 主力工具是表格。
- 再想想的场景
- 生成公式要验引用范围。
- 开始之前
- 数据表命名规范化。
Einblick Prompt AI
- 免费增值
- 适合的场景
- 探索式分析建模。
- 再想想的场景
- 画布流程要固化沉淀。
- 开始之前
- 整理干净输入数据集。
Fiscal.ai
- 免费增值
- 适合的场景
- 从历史财报推基线。
- 再想想的场景
- 历史外推在拐点会失真。
- 开始之前
- 标注业务的阶段性变化。
Origin
- 免费增值
- 适合的场景
- 假设需要数据支撑。
- 再想想的场景
- 问答片段要汇成假设表。
- 开始之前
- 先搭好假设清单骨架。
Quark AI
- 免费增值
- 适合的场景
- 要公式与结构灵感。
- 再想想的场景
- 复杂公式易有细节错。
- 开始之前
- 准备好分步验证的习惯。
从假设到模型。
先写驱动逻辑
收入 = 流量 × 转化 × 客单 × 复购——把业务的因果链写成人话，再翻译成模型结构。跳过这步直接拉表，模型就是数字游戏。
假设独立成表
所有可变参数集中在一张假设表，模型只引用不硬编码。改假设不改公式，这是模型可维护的底线。
AI 搭结构人生成假设
让 AI 搭三大表结构、写联动公式，你负责给假设标依据：历史数据、行业基准或合理推断，三类要区分标注。
极端值压力测试
把关键假设拉到 ±50% 看模型崩不崩。脆弱的模型在压力下会暴露循环引用、负库存、现金流断裂点。
按月看资金
年度模型好看但会掩盖断点。现金流按月展开，融资时点、账期错配、季节波动才看得见。
给建模工具一份假设驱动的任务。
驱动逻辑前置，假设独立成表——模型可信的两条底线。
目标 业务：[模式一句话]
用途：[融资 / 预算 / 估值 …]，期间：[N 年]
驱动 收入 = [流量] × [转化] × [客单] × [复购]
成本结构：[固定项 / 变动项清单]
关键依赖：[上游 / 人力 / 渠道 …]
假设 集中成表，每条标注依据类型：
[历史数据 / 行业基准 / 合理推断]
情景 乐观 / 中性 / 悲观三档
每档只改假设表，不动公式
输出 1. 三大报表联动模型
2. 三档情景对比（收入/毛利/现金流）
3. 资金缺口按月视图
4. 敏感性：关键假设 ±20% 影响
约束 公式链路可追溯，无循环引用。
极端值压力测试不崩。
假设与公式物理隔离。使用前复核
开始建模之前的问题。
模型要做到多细？
看用途：内部预算到月度毛利即可，融资模型要三大表联动加情景。过度精细的模型维护成本会吃掉你。
AI 生成的公式能信吗？
结构性的可以，引用范围要人工验。最常见的事故是 SUM 范围少一行、跨表引用错位——抽查三个公式就能暴露大部分问题。
假设没有数据怎么办？
标「推断」并写清推理过程，别伪装成数据。投资人对诚实标注的推断容忍度，远高于被戳穿的假数据。
模型多久更新一次？
预算模型按月回填实际值，战略模型按季校准。只建不维护的模型三个月后就变成科幻小说。
情景分析做几档？
三档起步：乐观、中性、悲观。关键是每档假设有内在一致性，而不是把增长率简单 ±10%。
参考来源
上述对比依据各产品官网公示信息，工具档案持续复核更新。
