Sokaknak ismerősek lehetnek azok a mémek, amelyeken az Excel Atlaszként ábrázolva tartja a vállán a globális pénzügyi rendszer(eke)t. Lehet, hogy ez költői túlzás, de sok cégnél megfigyelhető, hogy – még ha nem is Excel alapon működik minden -, üzleti szempontból kritikus folyamatokban kulcsszerepet játszik egy-egy „bűvös” Excel-tábla.

Nemrég megjelent egy AI kiegészítéseket tartalmazó 10-es toplista. Az ebben felsorolt eszközök azt ígérik, hogy megkönnyítik, vagy adott esetben ki is váltják az Excellel való munkát. Ebből kiindulva felmerül a kérdés: leváltják-e ezek a mesterséges intelligencián (AI) alapuló eszközök az Excelt, netán olyan szuperképességekkel vértezik fel, amiknek köszönhetően még szélesebb körben elterjed?

Tim Worstall a Forbes hasábjain már egy évtizede úgy fogalmazott, hogy az Excel „a világ legveszélyesebb szoftvere”. Megemlíti, hogy még a Bázeli Bankfelügyeleti Bizottság is felhívta a figyelmet a táblázatkezelők használatából eredő kockázatokra. Idéz egy konkrét történetet is, amelyben a JP Morgan dollármilliókat veszített egy hibás Excel-tábla miatt. Az Excel viszont azóta is él és virul: a Microsoft folyamatosan fejleszti a szoftver képességeit, egyre „extrémebb” funkciók kerülnek be az Excelbe (pl. Python-scriptek, reguláris kifejezések kezelése). Ezen kívül az AI-forradalom sem hagyhatta az Excelt érintetlenül. Azon túl, hogy a Microsoft saját AI-megoldását (Copilot) integrálta az Excelbe, számos külső fejlesztésű AI alapú eszköz is elérhető hozzá.

Ennek nyomán úgy tűnhet, hogy az Excel lassan minden adatkezelési és -elemzési feladatra alkalmassá válik, így kevésbé merül fel, hogy más, specializált eszközökkel váltsuk ki. Viszont az ilyen „svájci bicska” jellegű eszközök, mint amilyen az Excel is, bár mindenre jók egy kicsit, általában semmire sem jók igazán. Mi az a szerep akkor, amit az Excel betölthet egy vállalat életében?

Mi mindenre használjuk az Excelt?

Az Excelt vállalati környezetben, BI témakörben a következő módokon használják:

• adatgyűjtésre
• adatbázisként
• adatfeldolgozásra (ETL – Extract, Transform, Load, azaz adatok kinyerése, átalakítása és betöltése)
• adatelemzésre
• beszámolásra
• adatvizualizációra

Ezen tevékenységek Excelben való végzése során azonban elég gyorsan korlátokba lehet ütközni, és az eszköz hátrányai gyorsan éreztetik hatásukat:

• Az Excel használata csak jelentős manualitással tartható fenn, ami számtalan hibalehetőséget rejt, így működési kockázatot jelent.
• Az Excel a komplexitás / kezelt adatmennyiség növekedésével exponenciálisan lassul, és nem skálázható.
• Biztonsági képességei minimálisak, a verziókövetés pedig nehézkes.

A fenti feladatokra léteznek sokkal alkalmasabb eszközök (CPM megoldások, adatvizualizációs eszközök, adattárházak / adatpiacok, OLAP stb.). Az Excelhez készült AI-kiegészítések viszont abba a hamis illúzióba ringathatnak, hogy ha „felturbózzuk” velük a szoftvert, az képes lesz BI eszközként működni. Azonban, mint látni fogjuk, a fent felsorolt hátrányokat a mesterséges intelligencia sem tudja kiküszöbölni.

Mit tudnak az Excel AI-kiegészítői?

A fent említett tízes listán szereplő AI-eszközöket a következőkre lehet használni:

• Gyors adatelemzés: adjon egy gyors áttekintést az adatokról, rajzoljon fel egy-két alap grafikont
• Információgyűjtés, illetve képgenerálás prompt alapján; kitöltés mintafelismerés alapján; szövegben helyesírási hibák javítása
• Szöveg hangvételének (sentiment) felmérése, szöveg összefoglalása, szövegből pl. e-mail cím kiszűrése
• Haladó statisztikai elemzések promptokkal

Ezek az eszközök tehát egyrészt abban segítenek, hogy gyorsan, a részletekbe nem túl mélyen belemenve, képletek használata nélkül egy első képet lehessen kapni egy adatszettről. Másrészt olyan funkcióik vannak, amelyek nem is feltétlenül egy táblázatkezelő programba valók.

Összességében azt lehet elmondani, hogy ezek az AI alapú kiegészítők elsősorban a gyorsaságot növelik, illetve a középhaladó Excel-tudás hiányát hidalják át. Az Excel használatában rejlő kockázatokat, hátrányokat azonban nem küszöbölik ki.

Excel AI-jal vagy anélkül – mire lehet jó mégis?

Természetesen az Excelnek megvannak a maga előnyei:

• Alacsony a belépési korlát, egyszerű az eszköz használata – szinte bármilyen feladatot meg lehet vele oldani minimális tudással, legfeljebb a megoldás hatékonysága és a ráfordított idő lesz változó a felhasználó tudásszintjétől függően.
• Széles körű hozzáférés – „mindenkinek ott van a gépén” és az output könnyen megosztható.
• Rugalmas – a felhasználó egy üres vásznat kap, ami sok mindent elbír és nagy szabadsággal alakítható.

A fentiek fényében sok olyan helyzet képzelhető el, amikor az Excel jelentheti a leghatékonyabb megoldást:

• Ad hoc elemzések elvégzése, ahol a gyorsaság is fontos. Például jelentősen változik a jogi környezet, és a menedzsment azonnal látni szeretné, hogy ennek mik a várható pénzügyi hatásai.
  • Ha fontos a széles körű auditálhatóság, az, hogy a számítási logikákat könnyen vissza lehessen követni – az Excel képleteket ugyanis nagyon sokan megértik.
  • Ideiglenes használat beszámolásra, tervezésre stb. „tűzoltás” jelleggel.
  • Költséghatékony megoldásként kis cégeknél.

Jó iránymutatás lehet az is, hogy milyen feladatok fordulnak elő a Financial Modeling World Cupon. Ez egy olyan, nemzetközi online verseny pénzügyi elemzőknek, melynek során szoros időkorlát mellett kell különböző modellezési problémákat megoldani Excelben. Néhány példa:

• egyszeri üzleti döntések modellezése – pl. megéri-e belépni egy új piacra
• induló vállalkozás pénzügyi modelljének elkészítése
• mindennapi problémák modellezése, azaz nem vállalati felhasználás: pl. megéri-e egy magánembernek napelemet telepítenie
• leállt a cég kereskedési rendszere, és amíg helyre nem állítják, gyorsan össze kell rakni egy helyettesítő megoldást

Excel a gyakorlatban – hogyan és hogyan ne?

Illusztrációként jöjjön két személyes tapasztalat nemzetközi banki környezetből, amelyek jól szemléltetik, hogyan érdemes és hogyan nem Excelben menedzselni beszámolási és tervezési feladatokat.

Az első egy kevésbé pozitív példa egy közepes méretű leánybankból, ahol egy új bank akvizíciója során súlyos erőforráshiány lépett fel a BI területen. Emellett számviteli szempontból is jelentős változások történtek, amiket gyorsan kellett kezelni. Mindez azt eredményezte, hogy Excel alapú beszámolásra tért át a cég az anyavállalat felé. Ebből hosszú távon sem sikerült kitörni, mivel nem irányult kellő fókusz a meglévő BI-eszköz karbantartására és a változások azon belüli lekövetésére.

Mindez a következőkkel járt:

• A controlling ideje 90%-át a riportok összeállításával töltötte, a számok üzleti tartalmával kevésbé voltak tisztában. Így a terület nem tudta megfelelően ellátni döntéstámogató feladatát.
• A korábban rutinfeladatot jelentő havi zárás rendszeres túlórázással és sokszor csúszással zajlott.
• Rengeteg időt vittek el az üzleti területekkel való egyeztetések, mert ők sokszor nem ugyanazokat a számokat ismerték, mint a controlling. Ez egyúttal az egymással szembeni bizalom leépüléséhez is vezetett.
• A tervezés kezelhetetlen méretű, kereszthivatkozásokkal teli Excel táblákban folyt, amelyek rendszeresen összeomlottak.
• Néhány munkatárs „pótolhatatlanná” vált – sokszor csak az adott téma felelőse tudta, hogy az általa használt Excelben mi van és az hogyan működik.

Ezzel szemben pozitív példaként lehet hozni egy nagybanki prototipizálási „projektet”, melynek során a controlling terület 2-3 hónap alatt felépített Excelben egy stratégiai tervezési eszközt. Ezzel kapcsolatban kezdettől fogva az volt a terv, hogy az első év után implementálják majd dedikált tervezési (CPM) eszközben.

Ennek a megközelítésnek előnye volt, hogy a részfeladatokba minden kollégát be lehetett vonni, hiszen az Excelhez mindenki értett, és egy helyen összpontosult az üzleti és a technikai kompetencia. Így erőforráshatékonyan össze lehetett állítani az eszköz első verzióját.

Az Excel korlátai azért itt is érzékelhetők voltak, a szimultán szerkesztés nehézségeket okozott; előfordult, hogy ha valaki egy munkalapon beszúrt egy oszlopot, egy másik munkalap szétesett. Ezzel együtt sikerült rövid idő alatt egy működő eszközt létrehozni, amit gyorsan át lehetett adni a stakeholdereknek tesztelésre.

Összegzés

Az Excel funkcióinak folyamatos fejlesztése mögött nem az húzódik meg, hogy újra definiálja és mindenre alkalmasnak láttassa magát, hiszen a Microsoftnak minden, korábban felsorolt alkalmazási területre (adatbázis, adatvizualizáció stb.) van dedikált megoldása. Inkább az a cél ezzel, hogy az Excel megkülönböztesse magát a konkurensektől (pl. Google Sheets), illetve megőrizze piaci pozícióját.

Az Excelt csak arra érdemes használni, amiben igazán jó, és ebben sok, főleg alkalmi felhasználó dolgát megkönnyíthetik az AI-megoldások. Az is igaz viszont, hogy az AI egyfajta „fekete dobozként” működik. Így fennáll az a kockázat, hogy ha az AI képességeit meghaladó megoldást szeretnénk építeni, akkor zsákutcába ütközünk, és nulláról kell kezdeni az építkezést.

Ha pedig nagyvállalati környezetben akarunk robusztus, skálázható és biztonságos rendszert építeni, ismétlődő adatkezelési és -elemzési igények kielégítésére, arra léteznek az Excelnél sokkal alkalmasabb megoldások is. Ezekbe egyébként már szintén elkezdett beépülni az AI.

Szerzők:

Havas Levente, partner, az IFUA Horváth Enterprise Analytics kompetenciaközpontjának vezetője

Mogyorósi Zsolt, az IFUA Horváth vezető tanácsadója, aki korábban dolgozott olyan banki controlling környezetben, ahol volt CPM is és Excel is, de olyanban is, ahol túlnyomórészt Excelt használtak. Továbbá részt vett Excel világversenyeken, ahol a legjobb 20%-ba került, az IFUA Horváth BI csapatában pedig fejlett vizualizációjú riportok szállításában is részt vett banki ügyfélnél.