OpenAI 出了一份财务团队使用 Codex 的官方教程,5个场景全部配了可以直接复制的 Prompt 模板。从月度经营分析到预测建模,每个都是 FP&A 团队真实在做的事
原文链接:https://openai.com/academy/how-finance-teams-use-codex/
Codex 的定位很明确:帮财务团队把"组装第一稿"的时间省下来,让人把精力花在核查数字、讲好故事、准备决策上。不需要写代码,直接用自然语言描述需求,Codex 就能从你已有的工作簿、仪表盘、预测模型里生成可以直接审阅的交付物

每个月 FP&A 团队最耗时的活之一就是写 MBR。要翻结账工作簿、收入支出仪表盘、预测更新、上月 MBR、各业务负责人的备注,然后把这些信息拼成一份 CFO 能直接看的叙述性报告
Codex 的做法是:你把这些文件全喂给它,告诉它这是哪个月、哪个业务线,它会自动识别关键差异、预测变动、风险点和 CFO 可能会问的问题,然后生成一份带来源引用的叙述稿
可直接复制的 Prompt:
Prepare the [月/季] management business review story for [业务线]. Use the close workbook, revenue and expense dashboards, forecast update, prior MBR, owner notes, and finance close context I provide. Draft an executive-ready narrative with key variances, what changed since forecast, risks, CFO prep questions, and follow-ups by owner. Cite a workbook tab, dashboard, or source note for every material number.
关键点在最后一句:每个重要数字都必须标注来源。这不是让 AI 编数字,是让 AI 帮你把散落在不同文件里的数字汇总到一个地方,来源可追溯
推荐插件:Google Drive、SharePoint、Box、Spreadsheets、Presentations、Slack、Teams
场景二:财务模型审计与清理

财务模型在高压决策前经常被发现公式错误、硬编码、断裂链接、循环引用。手动逐个 tab 检查非常耗时,而且容易漏
Codex 可以检查工作簿结构、公式、硬编码、断裂链接、循环引用、正负号惯例、期间标签、来源核对、校验公式和输出 tab。它会做安全的清理操作,但不会修改业务假设,遇到需要判断的假设会标记出来让财务负责人审阅
可直接复制的 Prompt:
Clean and review [模型名称] before it goes to [受众]. Check workbook structure, formulas, hardcodes, broken links, circulars, sign conventions, period labels, source tie-outs, checks, and output tabs. Make safe cleanup changes where appropriate, but do not change business assumptions without calling them out. Return a cleaned model if safe, plus a QA memo with high-risk issues, fixes made, remaining assumptions, and cells or tabs that need finance-owner review.
输出两样东西:清理后的工作簿 + 一份按严重程度排序的 QA 备忘录。高风险问题排前面,已修复项和待确认假设分开列
场景三:CFO/董事会汇报材料刷新

每月或每季的 CFO 汇报包/董事会材料是另一个重复性极高的工作。核心指标、delta 变化、图表、评论文字,每个周期都要从最新数据源刷新一遍
Codex 的处理方式是:拿上一版汇报包作为模板,用最新的预测模型、KPI 仪表盘、现金流视图和业务负责人输入来刷新。更新完后生成一份摘要,说明什么变了、什么还需要负责人补充、哪些假设还未确认、哪些页面需要高管审阅
可直接复制的 Prompt:
Refresh the [CFO/board] reporting pack for [月/季]. Use the latest forecast model, KPI dashboard, prior pack, cash view, forecast notes, owner inputs, and open questions I provide. Update key metrics, deltas, charts, and commentary. Create a pack summary that explains what changed, what needs owner input, which assumptions remain open, and which slides or sections need executive review.
最重要的约束:"Do not invent metrics",不要编造指标。每个数字都必须能追溯到预测模型、KPI 仪表盘、现金流视图或业务负责人备注
场景四:差异分析桥接

预算 vs 实际、预测 vs 实际、本期预测 vs 上期预测,这些对比分析是 FP&A 的日常。但把差异拆解到具体驱动因素,再配上来源引用和负责人跟进问题,通常需要大量时间
Codex 可以从结账工作簿、预算文件、预测文件、收入仪表盘、运营费用追踪器、现金流视图中提取数据,构建一个跨收入、毛利、运营费用、EBITDA、自由现金流和资产负债表的差异桥接
可直接复制的 Prompt:
Explain the [期间] variance between [实际/预算/预测/上期预测]. Use the close workbook, budget file, prior forecast, revenue dashboard, opex tracker, cash view, and finance owner notes I provide. Build a variance bridge across revenue, gross margin, opex, EBITDA, free cash flow, and balance-sheet drivers where relevant. Draft owner-ready questions, reconcile source breaks, and flag any variance that is not supported by a source.
核心要求是区分"已确认的驱动因素"和"需要负责人确认的问题"。没有来源支撑的差异会被标记出来,而不是被 AI 自行解释
场景五:预测刷新与情景规划

当假设条件变化、实际数据出来、管理层优先级调整时,预测需要快速刷新。传统做法是手动调模型跑不同版本,Codex 可以一次性构建基准、下行和上行三个情景
可直接复制的 Prompt:
Refresh the [预测或运营计划] for [业务线]. Use the operating model, revenue driver model, headcount plan, cash forecast, latest actuals, approved planning assumptions, and leadership notes I provide. Create base, downside, and upside scenarios with key drivers, cash impact, hiring implications, trigger points, and a recommendation. Include a sensitivity table and list assumptions that need approval before the plan is shared.
输出包括:三个情景的关键驱动因素、现金流影响、招聘影响、触发条件、建议方案,加上敏感性分析表。未经审批的假设单独列出,确保不会未经确认就对外分享
5个场景的共同模式

回过头看这5个场景,它们共享一个底层逻辑:
输入层:把你已有的工作文件喂进去。结账工作簿、预测模型、仪表盘、上期材料、业务负责人备注。Codex 通过 Google Drive、SharePoint、Box 等插件直接读取
处理层:Codex 做的是汇总、交叉核对、差异识别、格式化。关键约束是不编造数字、不修改业务假设、遇到不确定的标记出来
输出层:生成可审阅的第一稿。叙述性报告、清理后的模型、刷新的汇报包、差异桥接、情景规划。人的工作从"组装"变成"审阅和决策"
插件矩阵:5个场景都用到 Spreadsheets + 云存储(Drive/SharePoint/Box)+ 沟通工具(Slack/Teams/Gmail)。Codex 的价值在于把这些分散的数据源串起来,生成一个统一的交付物
对财务团队来说,Codex 解决的核心问题是"组装第一稿"这个最耗时的环节。数字核查、故事讲述、决策准备,这些需要专业判断的事情仍然是人的工作
夜雨聆风