מפרומפטים ועד אייג'נטים - סדנא יישומית ב-Copilot
בהמשך המפגש הוקדש זמן משמעותי לדיון ב-Prompting - כלומר, כיצד לנסח בקשות למודל בצורה שתפיק תוצאות איכותיות. הוצגו כמה עקרונות מרכזיים: הגדרת Persona ברורה למודל (לדוגמה CFO המתמחה בשיקום חברות), ניסוח משימה ממוקדת ולעיתים פיצולה למספר פרומפטים, הגדרת מבנה תשובה רצוי, והוס פת מגבלות ברורות כגון מספר פעולות מוגבל או שפה רצויה. לצד זאת הודגש הצורך בבקרת אמינות, למשל באמצעות שאלות המשך שמאתגרות את המודל או בקשה להסביר את תהליך הניתוח.
הסדנה המשיכה בהדגמה של בניית תחזית פיננסית תוך שימוש בהמשכיות שיחה. המערכת השתמשה בכל ההקשר מהניתוח הקודם כדי להפיק תחזית ל-Q1 2026. במסגרת התחזית בוצע ניטרול של חריגות חד-פעמיות, זוהה פוטנציאל לחיסכון של כ-30% בסעיף תוכנה בעקבות כפילויות רישוי, והונחה צמיחה שמרנית של כ-5% בהכנסות. המסקנה הייתה כי צעדי ההתייעלות אכן משפרים את התמונה הפיננסית, אך אינם מספיקים לבדם לייצוב המודל העסקי והחברה עדיין צפויה להישאר בהפסד תפעולי.
בחלק הבא הוצגה האפשרות לבנות Agent מותאם אישית. המשתתפים נחשפו לשתי שיטות עבודה: Describe - כתיבה חופשית שהמערכת מתרגמת להנחיות אוטומטיות, ו-Configure - בנייה ידנית ומדויקת הכוללת שם, תיאור, Instructions, מקורות מידע ויכולות. הסוכן שנבנה במהלך הסדנה התמקד בניהול סיכונים פיננסיים וכלל פונקציות כגון נורמליזציה של נתונים, חישוב Runway, זיהוי סעיפים גמישים ב-GL והפקת בסיס נתונים לקבלת החלטות הנהלה ודירקטוריון. בהדגמה הוזנה יתרת מזומנים של חמישה מיליון דולר ואופק פעילות של 18 חודשים, והסוכן הפיק תוך דקות ניתוח והמלצות פעולה.
המפגש התקיים כסדנה מעשית שנועדה להדגים כיצד ניתן לשלב כלי AI בעבודה פיננסית יומיומית. כבר בתחילת הסדנה הודגש כי המטרה אינה רק היכרות עם טכנולוגיה, אלא התנסות בפועל. לשם כך קיבלו המשתתפים שלושה קבצים לעבודה: מסמך PDF עם הוראות תפעול ושני קבצי Excel של חברה פיקטיבית בשם Flow Point. קובץ ה-P&L הציג את ביצועי Q2 2025 בהשוואה בין Budget, Actual ורבעון מקביל אשתקד, בעוד שקובץ ה-GL כלל פירוט תנועות לשנים 2024-2025. כל החומרים הונגשו למשתתפים בצ’אט הזום, בזימון ליומן ובאתר הפורום.
לאחר שלב ההתנסות הראשוני, הוצגה מסגרת העבודה של שלוש יכולות AI מרכזיות:
הראשונה, Chat - אינטראקציה ישירה ואינטואיטיבית עם מודל שפה לביצוע משימות שונות.
השנייה, Agent -סוכן מוגדר מראש עם תפקיד ברור, הנחיות ומגבלות, שמיועד לפעולות מובנות וחוזרות.
השלישית, Copilot על כלי Office, המשלבת יכולות AI ישירות בתוך Word, Excel, PowerPoint ו- Outlook ומאפשרת עבודה היברידית בין פעולה אנושית לסיוע מבוסס AI.
אחד החלקים המרכזיים בסדנה היה הדגמה של Data Analyst Agent של Microsoft. מדובר בסוכן מתקדם, שפותח במיוחד לניתוח נתונים ומספק עומק אנליטי משמעותי מעבר לצ’אט רגיל. במסגרת ההדגמה ביצע הסוכן Root Cause Analysis על חריגות תקציביות. הוא הציג טבלת Top 4 חריגות לפי רמת דחיפות, זיהה את מקורן מתוך נתוני ה-GL והצביע על בעיות מבניות כגון חוסר איחוד ברכש, פגיעה בתזרים ועסקאות חריגות. בסיום הניתוח הציג הסוכן שלוש המלצות אופרטיביות: הקפאת הוצאות פרסום, איחוד ספקים ובקרה מחודשת על שכר ובונוסים. לצד היכולות המרשימות הודגש כי זמן העיבוד של הסוכן ארוך יחסית (מספר דקות), מספר השימושים מוגבל לכ-20 בחודש, והוא אינו זמין בגרסת Basic.
במפגש האחרון של פורום CFO, בשיתוף צוות PwC ובהובלת יקיר נדב VP AI Agents, Digital & Innovation, ועדי צ'רניצקי, Product Manager | AI Studio, התקיימה סדנה מעשית שעסקה בשילוב כלי AI בעבודה הפיננסית היומיומית.
במהלך הסדנה עבדו חברי הפורום על נתונים של חברה פיקטיבית ובחנו כיצד ניתן להשתמש בכלים כמו Chat, Agents ו-Copilot כדי לנתח נתונים, לזהות חריגות תקציביות, לבנות תחזיות פיננסיות ולהפיק המלצות פעולה.
בין היתר הודגמה עבודה עם Data Analyst Agent של Microsoft, שביצע Root Cause Analysis לחריגות תקציביות מתוך נתוני P&L ו-GL והפיק המלצות אופרטיביות, וכן עבודה עם Copilot ב-Excel ליצירת ניתוחים, חישובי Variance וויזואליז ציה של נתונים תוך דקות.
הסדנה עסקה גם בטכניקות Prompting, בבניית Agents מותאמים אישית לניהול סיכונים פיננסיים, ובסוגיות של אבטחת מידע ושימוש נכון בכלי AI בארגון.
המסקנה המרכזית שעלתה לאורך המפגש: כלי AI כבר אינם רק טכנולוגיה מעניינת, אלא כלי עבודה פרקטי שיכול לסייע ל-CFOs ולצוותי פיננסים לנתח נתונים מהר יותר, לקבל החלטות מושכלות ולבנות תהליכי עבודה חדשים.
* התוכן הוקלט וסוכם על ידי תוכנת Meeting Insights של חברת audiocodes
ל-Q&A שעלו במהלך הסדנה>>
להנחיות ופרומטים:
לקבצי האקסל:
לאחר מכן הודגמה העבודה עם Copilot בתוך Excel. באמצעות פרומפט קצר נוצרו עמודות Variance בין Actual ל-Budget ואחוז חריגה, ונוסף עיצוב מותנה שמדגיש חריגות משמעותיות. בנוסף הודגמה יצירת Pivot Charts עם Slicers לסינון דינמי של נתונים. המשתתפים קיבלו המלצה לכתוב פרומפטים באנגלית לצורך דיוק מרבי, וכן להשתמש ב-Suggested Prompts לשמירת פקודות נפוצות.
לקראת סיום המפגש נדונה בהרחבה סוגיית אבטחת המידע. הובהר כי שימוש ב-Copilot במסגרת רישיון ארגוני מבטיח שהמידע נשאר בתוך גבולות ההרשאות של הארגון ואינו משמש לאימון המודל. במקביל הודגש כי העלאת מידע רגיש למודלים ציבוריים אסורה ויש לעבוד רק בסביבות שאושרו על ידי צוותי אבטחת מידע. כלים נוספים כמו Claude ו-Gemini הוזכרו ככלים חזקים, אך ללא רישיון Enterprise קיים בהם סיכון לחשיפת מידע ארגוני.
לבסוף נדונו גם יכולות אוטומציה מתקדמות. הובהר כי Agent ב-Copilot הוא למעשה סט הנחיות מוגדר מראש ואינו מבצע פעולות אוטומטיות לפי לוח זמנים. כדי להפעיל תהליכים אוטומטיים המבוססים על טריגרים נדרש שילוב עם Power Automate ורישיון Premium. כמו כן ניתן לשתף Agents עם משתמשים אחרים בארגון, וכן לחבר אותם למקורות מידע דינמיים כמו תיקיות SharePoint ו-OneDrive.
בסיכומו של דבר, הסדנה הדגימה כיצד כלי AI יכולים להפוך מחידוש טכנולוגי למרכיב עבודה פרקטי עבור אנשי פיננסים, החל מניתוח נתונים והפקת תובנות, דרך בניית תחזיות ועד יצירת תהליכי עבודה חדשים המשלבים בין יכולת אנושית לבין סיוע מבוסס AI.
במפגש האחרון של פורום CFO, בשיתוף צוות PwC ובהובלת יקיר נדב VP AI Agents, Digital & Innovation, ועדי צ'רניצקי, Product Manager | AI Studio, התקיימה סדנה מעשית שעסקה בשילוב כלי AI בעבודה הפיננסית היומיומית.
במהלך הסדנה עבדו חברי הפורום על נתונים של חברה פיקטיבית ובחנו כיצד ניתן להשתמש בכלים כמו Chat, Agents ו-Copilot כדי לנתח נתונים, לזהות חריגות תקציבי ות, לבנות תחזיות פיננסיות ולהפיק המלצות פעולה.
בין היתר הודגמה עבודה עם Data Analyst Agent של Microsoft, שביצע Root Cause Analysis לחריגות תקציביות מתוך נתוני P&L ו-GL והפיק המלצות אופרטיביות, וכן עבודה עם Copilot ב-Excel ליצירת ניתוחים, חישובי Variance וויזואליזציה של נתונים תוך דקות.
הסדנה עסקה גם בטכניקות Prompting, בבניית Agents מותאמים אישית לניהול סיכונים פיננסיים, ובסוגיות של אבטחת מידע ושימוש נכון בכלי AI בארגון.
המסקנה המרכזית שעלתה לאורך המפגש: כלי AI כבר אינם רק טכנולוגיה מעניינת, אלא כלי עבודה פרקטי שיכול לסייע ל-CFOs ולצוותי פיננסים לנתח נתונים מהר יותר, לקבל החלטות מושכלות ולבנות תהליכי עבודה חדשים.
* התוכן הוקלט וסוכם על ידי תוכנת Meeting Insights של חברת audiocodes