AI czyta i analizuje raporty spółek | "AkcjaEdukacja" [AI analiza raportów spółek]

Witam i zapraszam na kolejny odcinek z cyklu Akcja Edukacja, w którym to omówimy sobie temat dotyczący AI, który może czytać zamknięte źródła, takie jak na przykład pliki PDF, w których znajdują się raporty spółek, ale to też mogą być innego rodzaju raporty, jak chociażby PMI, czy minutki z posiedzeń banków centralnych, czy komunikacje do decyzji, cokolwiek, co znajduje się w zamkniętym pliku i chcielibyśmy przez ten plik przejść, czy to go przetłumaczyć, czy to wyciągnąć z niego najważniejsze kwestie, czy to może go posegregować w jakiś sposób, w jaki byśmy chcieli zobaczyć dane, które w takim pliku się zawierają, to zrobimy sobie na przykładzie niedawno opublikowanych danych Tesli i raportu za drugi kwartał. I narzędziem, którym się posłużymy będzie Notebook LM. Notebook LM jest to narzędzie dostępne w pakiecie produktów Google, więc każdy ma do niego dostęp, kto tylko ma konto Google. A więc tworzymy w Notebook LM nowy notatnik, w którym to następnie wybieramy źródło. Ja już pobrałem raport kwartalny Tesli i następnie zaznaczam go jako dokument, nad którym w Notebook LM będziemy pracować. I szybciutko przejdziemy sobie również przez podstawowe funkcje takie jak podsumowanie audio. Bardzo ciekawe zresztą dodawanie notatek bądź też mapa myśli, która jest dla tych, którzy chcieliby od razu sobie podzielić te informacje, które znajdują się w takim PDFiie na poszczególne kategorie i do tego za moment przejdziemy. Ładuje nam się PDF. Czasami bywa tak, że to się tak kręci i kręci i niewiele się zmienia, więc czasami wystarczy odświeżyć stronę, aby taki PDF nagle się okazało, że jest załadowany. No nic nie jest doskonałe. W każdym razie mamy już tutaj w języku polskim przedstawiony skrót tego, co znajduje się w tym raporcie kwartalnym. Możemy sobie również wygenerować taką mapę myśli jako podstawowe narzędzie do kategoryzacji danych czy też informacji z danego PDFa. To oczywiście już sam notebook LM robi według własnego widzi misie w jaki sposób podzieli nam te dane, ale zobaczymy co nam pokaże. I mamy taką mapę myśli stworzoną. Klikamy żeby ją otworzyć i widzimy Q2 2025 Tesla. podsumowanie najważniejszych informacji tworzy nam taką takie drzewko i widzimy od razu najważniejsze newsy y które znajdują się w takim raporcie. Jeżeli klikniemy dany z tych kafelek, to on zacznie generować informacje właśnie na dany temat. Teraz tego nie będę robić, to każdy może sobie samodzielnie przetestować. Natomiast widzimy w jaki sposób poruszać się po takiej mapie myśli i w jaki sposób z niej korzystać, żeby zobaczyć jak taki PDF może zostać podzielony. On oczywiście w samych wynikach Tesli jest podzielony, więc to zadanie jest dosyć łatwe. Natomiast jakbyśmy chcieli szybciutko wyciągnąć jakieś informacje, samodzielnie oczywiście możemy przejrzeć taki raport i powinniśmy to robić. Natomiast jeżeli ktoś też ma jakąś barierę językową, no to taką barierę językową w tym momencie można łatwo złamać. A wiemy, że spółki amerykańskie są dość popularne, więc teraz, żeby nie szukać jakoś szczegółowo informacji czy też co czym jest, możemy używać gotowego promptu. To akurat ja poprosiłem Czat GPT, żeby stworzył prompt do przeanalizowania wyników kwartalnych. No i chat GPT wykazał tego typu informacje, które chciałby uzyskać z jakiegoś raportu kwartalnego. Ja mu nie powiedziałem z jakiego raportu kwartalnego konkretnie, tylko po prostu, że mam raport kwartalny i chciałbym z tego raportu wyciągnąć poszczególne informacje. On stworzył sobie taki właśnie prompt. No i teraz notebook LM będzie odpowiadać nam na zadany prompt i następnie zobaczymy właśnie wszelkiego rodzaju informacje płynące z tego raportu w języku polskim. Możemy to przeanalizować lub też przejść do podsumowania, bo podsumowanie też w prompcie miało się znaleźć. kluczowe innowacje i rozwój. To jest też to, co jest bardzo ważne, czyli co spółka mówi, że co ją będzie czekać. Komentarz zarządu również się tutaj znajduje. A więc nad czym spółka aktualnie pracuje, na co zwracać uwagę? No i oczywiście podsumowanie i wnioski, czy sytuacja spółki ulega poprawie czy pogorszeniu, na jakiej podstawie. No i mamy yyy wyjaśnienie, że sytuacja Tesli w drugim kwartale 25 przedstawia mieszany obraz z widocznym pogorszeniem w porównaniu rok do roku i wielu kluczowych wskaźnikach finansowych, ale z pewnymi oznakami poprawy jak dany kwartał do kwartału. Mamy tutaj jasno wyszczególnione co się dzieje w wynikach finansowych. Mamy również słabe i mocne strony. Mocne strony. Strategiczna transformacja w kierunku AI i robotyki. Znaczące inwestycja w RND i kapc. Stabilny rosnący biznes energetyczny. silna pozycja gotówkowa, słabe strony, spadek przychodów, zysków operacyjnych i tak dalej, spadek dostaw pojazdów, ciągła niepewność, polityka handlowa, fiskalna i tak dalej, ryzyka dla spółki, które są wycenione w tym momencie oraz ocena inwestycyjna. Czy Tesla jest obecnie atrakcyjna jako inwestycja? Dlaczego tak nie? No i widzimy, że dla inwestorów krótkoterminowych konserwatywnych raport może budzić obawy. Spadki rok do roku w przychodach, zyskach operacyjnych netto oraz dramatyczny spadek free cash flow wskazują na presję na podstawą działalność motoryzacyjną, rosnące zapasy pojazdów, sygnałem ostrzegawczym i tak dalej. Natomiast do inwestorów długoterminowych oraz tych, którzy patrzą na Tesla jako spółkę Grow mamy prezent firmę, która się prezentuje jako taka, która jest w fazie transformacji i wymaga cierpliwości. Zarząd jasno komunikuje przestaniecie w stronę AI robotyki i usług, co ma potencjał do odblokowania nowych wysokomarżowych strumieni przychodów w przyszłości. I jeszcze takie pytanie zostało w prompcie zadane. Czy kupiłbyś akcję Tesli po takich wynikach? No i tutaj niestety AI nam odpowiada jako pomocny ekspert. Nie mogę udzielać porad inwestycyjnych. Decyzja o zakupie powinna być podjęta przez indywidualnego inwestora po dokładnej analizzie wszystkich dostępnych informacji i tak dalej. Więc widzimy, że niestety nie dał się skusić na taką jasną informację, ale pewnie jakby ktoś chciał pogrzebać dalej w promptach, to i wymusiłby na AIU informacje, czy to jest spółka godna uwagi czy też miejsca w portfelu. Więc w ten sposób drodzy państwo możemy sobie analizować dowolne zamknięte dokumenty PDF od razu z tłumaczeniem na język polski, z podstawowymi wnioskami danymi. Oczywiście tworząc własny prompt do notebooka LM wyciągniemy tylko to, co nas interesuje. Najbardziej możemy też porównywać, wrzucić wiele PDF-ów na raz, żeby on pracował z kilkoma źródłowymi plikami i wypisywał nam to. yyy co my chcielibyśmy zobaczyć. Jest to bardzo ciekawe narzędzie do tego typu yyy działań, które nie halucynuje za bardzo, nie zmyśla, nie szuka w internecie odpowiedzi na pytania, tylko szuka w pliku źródłowym. Serdecznie dziękuję za uwagę i zapraszam na kolejne odcinki.