Prompting yang efektif membantu Anda menggunakan kemampuan analisis keuangan Claude secara efisien dan akurat. Panduan ini menyediakan strategi untuk menulis prompt yang jelas dan spesifik yang menghasilkan hasil yang Anda butuhkan sambil menghindari masalah umum yang dapat menyebabkan output yang tidak lengkap atau berlebihan.

Sebelum memulai analisis keuangan apa pun, penting untuk memahami sumber data mana yang tersedia untuk Claude. Integrasi yang berbeda menyediakan jenis data yang berbeda—Daloopa berfokus pada pengajuan SEC dan fundamental, dan Kensho menawarkan data pasar S&P Global yang komprehensif dan hubungan bisnis. Mengetahui apa yang dapat diakses mencegah pemborosan waktu meminta data yang tidak tersedia.

Mulai sesi analisis Anda dengan mengkonfirmasi ketersediaan data:

Langkah awal ini mencegah permintaan analisis yang memerlukan data yang tidak tersedia dan membantu Anda memahami integrasi mana yang harus ditentukan untuk jenis analisis yang berbeda.

Claude memiliki akses ke jumlah data keuangan yang sangat besar melalui berbagai sumber. Tanpa instruksi yang spesifik, Anda mungkin menerima lebih banyak data daripada yang diperlukan atau melewatkan metrik penting. Spesifikasi yang jelas memastikan Anda mendapatkan persis apa yang diperlukan analisis Anda, menghemat waktu dan meningkatkan akurasi.

Pertimbangkan contoh kontras ini:

Permintaan yang samar ini dapat memicu pengambilan ratusan titik data selama bertahun-tahun, sehingga sulit untuk mengidentifikasi wawasan yang relevan. Claude tidak akan tahu apakah Anda menginginkan metrik valuasi, kinerja operasional, atau positioning kompetitif.

Permintaan spesifik ini mengidentifikasi sumber data, ticker perusahaan, metrik yang tepat, periode waktu, dan format output yang diinginkan. Claude tahu persis apa yang harus diambil dan cara memprosesnya. Prompt Anda harus mencakup ticker perusahaan, nama metrik yang tepat, periode waktu tertentu, dan format output yang diinginkan.

Integrasi keuangan dapat menarik dataset ekstensif yang mencakup ratusan metrik selama bertahun-tahun. Meminta semuanya yang tersedia membuang waktu, meningkatkan kompleksitas pemrosesan, dan membuat lebih sulit untuk fokus pada apa yang penting untuk analisis spesifik Anda. Permintaan yang ditargetkan menghasilkan hasil yang lebih bersih dan dapat ditindaklanjuti.

Permintaan ini dapat mengembalikan ribuan titik data termasuk metrik yang tidak relevan, sehingga sulit untuk melakukan analisis yang terfokus.

Permintaan yang terfokus ini mengambil hanya metrik yang diperlukan untuk perbandingan operasional. Saat menyusun prompt, pikirkan tentang tujuan analitik Anda terlebih dahulu, kemudian minta hanya data yang secara langsung mendukung analisis tersebut. Pendekatan ini menghasilkan output yang lebih mudah dikelola dan wawasan yang lebih jelas.

Permintaan data besar dapat memperlambat analisis dan menghasilkan output yang berlebihan yang sulit diinterpretasikan. Mengelola ruang lingkup memastikan Claude dapat memproses permintaan secara efisien dan menyajikan hasil dalam format yang dapat dicerna. Ini sangat penting ketika bekerja dengan beberapa perusahaan atau periode waktu yang diperpanjang.

Permintaan ini kemungkinan akan gagal atau menghasilkan hasil yang tidak dapat digunakan karena volume data yang sangat besar.

Permintaan yang dapat dikelola ini berfokus pada kelompok sebaya tertentu dengan metrik yang ditentukan dan kerangka waktu yang wajar. Sebagai pedoman umum, batasi permintaan hingga 3-5 perusahaan untuk analisis terperinci, minta item baris tertentu daripada seluruh laporan keuangan, dan gunakan rentang tanggal yang sesuai dengan kebutuhan analitik Anda daripada meminta semua riwayat yang tersedia.

Analisis keuangan yang kompleks melibatkan beberapa langkah, sumber data, dan asumsi. Membuat Claude menguraikan pendekatan terlebih dahulu memungkinkan Anda menangkap masalah potensial sebelum waktu dihabiskan untuk perhitungan. Ini sangat berharga untuk valuasi, pemodelan, atau perbandingan multi-perusahaan di mana pilihan metodologi secara signifikan mempengaruhi hasil. Rencana yang jelas juga memastikan keselarasan antara harapan Anda dan pendekatan yang dimaksudkan Claude.

Permintaan terbuka ini meninggalkan terlalu banyak keputusan untuk Claude, yang berpotensi menghasilkan analisis yang tidak sesuai dengan persyaratan Anda atau menggunakan asumsi yang tidak tepat.

Pendekatan ini memberi Anda visibilitas ke dalam metodologi yang direncanakan sebelum eksekusi dimulai. Anda dapat meninjau sumber data yang dimaksudkan Claude untuk digunakan, memverifikasi bahwa asumsi kunci masuk akal, mengidentifikasi komponen yang hilang, dan menyesuaikan pendekatan sebelum menginvestasikan waktu dalam perhitungan terperinci. Tinjauan awal ini sering kali menangkap masalah yang akan mahal untuk diperbaiki setelah analisis selesai.