連鎖餐飲月報看不出誰在虧損？用Code Interpreter一次抓出異常分店

月底了，財務助理把二十家分店的損益表整理成一張大表，寄給你的時候已經是晚上九點。你盯著密密麻麻的數字，食材成本率、人事費用率、租金佔比，一家一家比對，眼睛快脫窗，卻還是抓不準到底哪家分店的數字「怪怪的」。等到季底才發現某家分店食材成本率悄悄從32%爬到41%，已經連續三個月，早就錯過止血的時機。這種「用肉眼抓異常」的做法，在分店一多的時候幾乎注定會漏看。

問題不是不夠努力，是人腦不擅長比對表格

連鎖餐飲的財務主管每個月要看的不是一張報表，是十幾二十張結構相同、數字不同的報表。人腦擅長判斷「這個數字看起來合不合理」，但不擅長在幾十列資料裡快速抓出「相對於其他分店，哪一列特別偏離平均值」。這正是統計工具的強項，而現在不用懂統計、不用寫程式，也能做到。

Code Interpreter:把Excel丟進去,它自己算標準差

ChatGPT Plus(GPT-4)內建的Code Interpreter功能,可以直接上傳Excel或CSV檔案,在背景執行Python程式碼分析資料。你不需要寫任何一行程式,只要用白話文說「幫我找出食材成本率明顯偏高的分店」,它就會自動計算每家店的平均值、標準差,把離群值(outlier)抓出來,甚至畫成長條圖讓你一眼看出誰是異常值。

離群值不是罪證,是「該去問一句」的訊號

要提醒的是,Code Interpreter抓出來的異常分店,不代表這家店一定有問題,而是「這家店的數字跟其他店不一樣,值得店長解釋一下」。也許是新品試賣拉高食材成本、也許是設備維修一次性支出,也可能是真的在浪費食材或有內控問題。AI幫你把「該優先問誰」排出來,最後的判斷還是要靠店長訪談跟現場了解。

比對「同店去年同月」更準

單月比較容易被季節性干擾(例如泰國潑水節帶動的月份本來就會不一樣),比較準的做法是同時上傳去年同期資料,讓Code Interpreter做「年增率+同儕比較」雙重篩選,被兩邊都標記出來的分店,才是真正該優先處理的對象。

🔧 AI 動手做:用Code Interpreter抓分店異常成本

把各分店損益表(或至少食材成本、人事成本、租金三個欄位+分店名稱)整理成一個Excel檔案,上傳到ChatGPT Plus的Code Interpreter,貼上以下提示詞,AI就會自動跑統計並列出可疑分店。

我上傳了一份連鎖餐飲各分店的損益資料,欄位包含:分店名稱、營收、食材成本、人事成本、租金。

請你:
1. 計算每個成本項目佔營收的比率(食材成本率、人事成本率、租金佔比)
2. 用平均值加減標準差的方式,找出哪些分店在任一項比率上明顯偏離其他分店(離群值)
3. 用長條圖畫出食材成本率排名,並把異常分店標示出來
4. 用表格列出「分店名稱、異常項目、偏離幅度、可能原因假設」

請用容易理解的白話文解釋分析結果,不需要展示程式碼。

本週就能做的一步:把這個月已經整理好的分店損益Excel,直接丟進ChatGPT Plus跑一次這組提示詞,花十分鐘看結果,挑出前三名異常分店,下週跟店長約時間問一句「這個月食材成本怎麼了」。