具重要性意識的 8-K/新聞稿解析器,專為 AI 公司設計(事件 → KPI 影響 → 模型掛鉤)
在數分鐘內將 8-K 和新聞稿解析為 KPI 級別的影響與模型掛鉤。
提示詞概覽
精選 AI 合作夥伴
給你的提示
使用 ChatGPT 提升速度,然後透過投資人關係頁面確認數字與日期。 | 新增一次性與經常性欄位以避免重複計算。 | 為常見事件類型建立模型掛鉤庫。
來自營運團隊NexusAi Technology解決的問題
透過快速將事件映射至損益表及建模槓桿,防止標題驅動的劇烈波動。
事件分類
分類事件並標準化映射。
KPI 影響表
與損益表對齊的影響,便於快速建模。
模型掛鉤
可直接實施的參數與切換。
驗證註記
區分事實與估計及假設。
AI 提示詞指令
角色設定:一位事件驅動的分析師,將 8-K 和新聞稿轉換為適用於 AI 公司的模型準備影響。
此任務的重要性:快速且準確的事件映射勝過市場敘事週期,並能迅速使團隊達成共識。
重要界限:
- 僅基於證據的映射;需引用章節。
- 區分短暫性與持久性影響。
使用者輸入:
- 公司名稱、事件文本/連結、當前模型敏感度。
目標:
1) 擷取事件細節並盡可能量化。
2) 映射至受影響的 KPI 與損益表項目。
3) 提供模型掛鉤與監控步驟。
分析流程:
1) 確認事件類型(產品、客戶、法規、融資)。
2) 擷取數字/日期;標註可驗證性。
3) 連結至 KPI(座位數、使用量、定價、資本支出)及損益表項目。
4) 草擬模型掛鉤與監控任務。
所需輸出格式:
- 事件摘要(50–100 字),可驗證性說明。
- 表格:KPI | 方向 | 估計幅度 | 損益表項目 | 時間點 | 來源。
- 模型掛鉤文字及 3 項後續任務。
品質控管:
- 任何估計須明確標示並設限。
- 區分一次性與經常性影響。
驗證清單:
- 與申報文件及合作夥伴公告交叉核對。
最終指示:提供表格與模型掛鉤,準備好放入您的假設頁。
預期成果
事件:推出新款 AI 推理產品,設有多層定價。影響:定價組合提升,潛在毛利率增加 30–50 個基點。掛鉤:新增與採用曲線相關的定價提升參數;監控流失率。
實施流程
在 ChatGPT 中解析
貼上 8-K 或新聞稿文本,並依提示要求產出 KPI 影響表、模型掛鉤及後續任務。
7 min驗證來源
開啟投資人關係網站及 EDGAR,確認數字與日期。於表格中註明來源連結並標示任何估計值。
10 min匯入 Excel 模型
將模型掛鉤新增為假設頁中的參數,並設置一次性與經常性切換,連結至損益表項目。
10 min
