ChatGPT Excel untuk financial model, tulis spesifikasi dulu

Budget 2027 harus masuk ke direksi dua minggu lagi. File-nya warisan. Empat belas tab, separuh rumusnya dibuat orang yang sudah resign, dan ada satu sel di tab Revenue yang angkanya diketik manual. Tidak ada yang ingat kenapa.

Godaan pertamanya biasanya buka ChatGPT dan ketik, “Buatkan financial model untuk perusahaan saya.”

Saya sarankan jangan. Setidaknya jangan sebagai langkah pertama.

Kenapa minta “buatkan model” jarang berakhir baik

AI akan memberi kamu model. Rapi, lengkap, ada tab asumsi, mungkin bahkan tiga skenario. Masalahnya, semua asumsi yang kamu tidak sebutkan diisi dengan asumsi umum. Pertumbuhan sekian persen, margin sekian, termin piutang sekian hari. Kelihatannya masuk akal, padahal nggak ada hubungannya dengan bisnismu.

Di bagian pembuka bab financial modelling, buku AI Executive Playbook menulis, “AI mempercepat pekerjaan, termasuk penyebaran asumsi yang keliru.”

Model yang salah tapi rapi lebih berbahaya daripada model yang jelas belum selesai. Yang kedua masih dicurigai orang. Yang pertama dibawa ke rapat.

Apa yang memang bisa dibantu ChatGPT di Excel

Ada dua cara. Pertama, lewat chat biasa. Kamu jelaskan struktur sheet atau upload filenya, lalu minta rumus, penjelasan, atau review. Kedua, lewat add-in di dalam spreadsheet. OpenAI menyebut ChatGPT for Excel dan Google Sheets bisa membantu membuat, memperbarui, dan menjelaskan spreadsheet, termasuk memahami asumsi dan rumus utama di file yang belum kamu kenal serta menjalankan skenario (OpenAI Help Center). Ketersediaannya tergantung paket, jadi cek dulu di akunmu. Alternatif lain seperti Claude for Excel butuh paket berbayar dan Microsoft 365.

Untuk pekerjaan FP&A, bantuan yang paling berguna menurut saya ada di empat tempat.

• Membaca model warisan. Minta AI memetakan alur dari input ke output, dan menandai hardcode, rumus yang tidak konsisten antar kolom, serta referensi yang putus.
• Menyusun driver. Mengubah “revenue naik 12%” menjadi volume dikali harga, per segmen, dengan asumsi yang terlihat.
• Menulis rumus dan menjelaskannya. Termasuk rumus yang kamu sendiri malas tulis ulang.
• Menantang asumsi. Ini yang paling jarang dipakai, padahal paling berharga sebelum rapat budget.

Tulis spesifikasinya sebelum membuka Excel

Spesifikasi di sini tidak perlu dokumen formal. Satu halaman cukup. Yang penting isinya menjawab hal-hal yang akan ditanyakan direksi nanti.

Keputusan apa yang didukung model ini. Approve budget? Memilih antara buka cabang atau tambah armada? Model untuk keputusan yang berbeda bentuknya berbeda.

Horizon dan granularitas. Bulanan 12 bulan, atau tahunan 5 tahun. Jangan campur kecuali memang perlu.

Driver utama. Lima sampai delapan angka yang paling menggerakkan hasil. Kalau lebih dari itu, biasanya ada yang sebenarnya turunan.

Sumber data. Actual dari mana, per tanggal berapa, siapa pemiliknya. Kalau actual-nya masih nunggu closing, ada tulisan terpisah soal AI akuntansi untuk closing bulanan.

Checks. Neraca harus balance setiap periode. Kas di neraca harus sama dengan kas akhir di arus kas. Total segmen sama dengan total perusahaan. Tulis ini sebagai syarat yang wajib lolos.

Larangan. Tidak ada hardcode di luar tab input. Satu rumus per baris yang konsisten ke samping. Tidak ada circular reference kecuali disengaja dan diberi tanda.

Langkah yang sering dilewati, minta AI menyusun spesifikasi ini dengan mewawancarai kamu dulu. Prompt pertama di bawah dibuat untuk itu.

Bangun bertahap, cek tiap tahap

Setelah spesifikasi jelas, bangun dalam potongan kecil, dari input ke output. Tab input dulu. Lalu revenue. Cek. Lalu biaya. Cek. Lalu kas dan neraca. Cek lagi.

Kenapa kecil-kecil? Karena kalau AI menulis seluruh model sekaligus, kamu harus mereview semuanya sekaligus juga. Dan di situ biasanya orang mulai percaya saja.

Di buku, Case 5 membahas proses ini pada sebuah grup dealer mobil fiktif dengan data sintetis. Artefak akhirnya adalah workbook dengan driver yang terlihat, checks, dan skenario. Perusahaannya tidak nyata, tapi urutan kerjanya bisa kamu tiru di model sendiri.

Contoh prompt yang bisa langsung disalin

Ganti bagian dalam [kurung siku]. Kalau jawabannya mau dalam bahasa Indonesia tapi kamu menulis prompt dalam bahasa Inggris, tambahkan “Answer in Bahasa Indonesia.”

1. Wawancara untuk spesifikasi

Saya perlu membuat financial model untuk [keputusan, misalnya approve budget 2027 divisi X]. Jangan membuat model dulu. Wawancarai saya satu pertanyaan per giliran untuk menyusun spesifikasi satu halaman: keputusan yang didukung, horizon, driver utama, sumber data, checks yang wajib lolos, dan hal yang dilarang. Setelah selesai, tulis spesifikasinya dan sebutkan informasi yang masih kurang.

2. Membaca model warisan

Saya lampirkan workbook [nama file]. Jangan mengubah apa pun. Petakan alur dari tab input ke output utama. Lalu buat daftar temuan: sel hardcode di luar tab input, rumus yang tidak konsisten dalam satu baris, referensi ke sel kosong atau tab yang tidak ada, dan circular reference. Untuk tiap temuan, sebutkan tab dan alamat selnya.

3. Mengubah asumsi menjadi driver

Saat ini revenue diproyeksikan dengan satu asumsi pertumbuhan [x]% per tahun. Bisnisnya [jelaskan singkat: segmen, produk, cara menjual]. Usulkan struktur driver yang lebih bisa dipertanggungjawabkan, misalnya volume x harga per segmen. Untuk tiap driver tulis definisi, satuan, sumber data yang mungkin, dan rumus Excel-nya dengan referensi ke tab Input. Jangan mengisi angka asumsi, biarkan kosong untuk saya.

4. Daftar checks

Berdasarkan struktur model ini [tempel daftar tab dan baris utama], buat daftar checks yang sebaiknya ada di tab Checks, termasuk neraca balance, kas di neraca sama dengan kas akhir arus kas, dan total segmen sama dengan total. Tulis rumus Excel untuk tiap check yang menghasilkan 0 kalau lolos, dan satu sel ringkasan yang menunjukkan apakah semua check lolos.

5. Menantang asumsi sebelum rapat

Anggap kamu anggota direksi yang skeptis dan paham keuangan. Ini asumsi utama budget saya [tempel tabel asumsi beserta alasannya]. Ajukan pertanyaan tersulit yang mungkin muncul di rapat, satu per satu. Setelah saya jawab, katakan asumsi mana yang menurut kamu paling lemah dan data apa yang bisa menguatkannya.

Cek hasil AI sebelum dipakai

Data dan privasi

Financial model sering berisi angka yang belum dipublikasikan. Cek kebijakan perusahaanmu sebelum mengunggah apa pun ke alat AI, termasuk lewat add-in. Kalau belum ada aturan, tanyakan dulu. Untuk menguji struktur, kamu bisa memakai angka dummy dengan bentuk yang sama.

Kalau memakai akun pribadi ChatGPT, OpenAI menjelaskan opsi untuk mematikan pemakaian percakapan baru sebagai data latih di Settings > Data controls (OpenAI Help Center). Pengaturan itu tidak membuat data rahasia jadi aman untuk ditempel di mana saja.

Akurasi

• Jalankan semua checks. Kalau ada satu yang tidak nol, model belum siap, sebagus apa pun tampilannya.
• Telusuri dua atau tiga angka output ke inputnya dengan tangan. Kalau kamu tidak bisa menjelaskan jalurnya, direksi juga nggak akan bisa.
• Ubah satu driver secara ekstrem dan lihat apakah hasilnya bergerak ke arah yang masuk akal.
• Cek satuan. Ribuan vs jutaan, bulanan vs tahunan, persentase vs desimal. Ini kesalahan klasik yang AI juga sering buat.
• Ingat batasnya. Buku ini menulis bahwa model adalah representasi bersyarat dari sebuah bisnis, dan keluarannya tidak membuktikan bahwa sebuah investasi akan berhasil. Artinya, model hanya menunjukkan apa akibatnya kalau asumsimu benar.

FAQ

Perlu add-in ChatGPT for Excel, atau cukup chat biasa? Chat biasa cukup untuk spesifikasi, rumus, dan review struktur. Add-in membantu kalau kamu ingin AI membaca dan mengubah workbook langsung. Cek ketersediaannya di paketmu.

Apakah AI bisa membuat model tiga laporan (P&L, neraca, arus kas) yang benar? Bisa membantu menyusunnya, dan sering kali strukturnya masuk akal. Benar atau tidaknya baru ketahuan setelah checks lolos dan kamu menelusuri angkanya sendiri.

Kalau aku bukan orang FP&A, apakah cara ini tetap relevan? Relevan untuk siapa pun yang harus mempertahankan angka di depan atasan atau investor. Spesifikasi dan checks tidak butuh jabatan tertentu.

Model warisanku berantakan banget. Mulai dari mana? Dari prompt kedua di atas. Petakan dulu, jangan langsung diperbaiki. Setelah tahu di mana masalahnya, baru putuskan diperbaiki atau dibangun ulang.

Kalau mau lihat seluruh prosesnya dari spesifikasi sampai checks, Case 5 di AI Executive Playbook membahasnya langkah demi langkah.