华尔街的工作流，被Claude重写了一遍。
5月5日，纽约。
Anthropic公司的首席执行官达里奥·阿莫代伊，和摩根大通首席执行官杰米·戴蒙, 在同一个舞台上共同闪亮出现, 这样的一个场景，清晰地表明着Anthropic公司已然进入到了华尔街的核心圈子之中。
在纽约, Anthropic公司的首席执行官达里奥·阿莫代伊在右边，摩根大通的首席执行官杰米·戴蒙在左边，他们一同登上了同一舞台现身。
在同一天, Anthropic推出了针对金融服务的智能体套件，其中包含10个能够进行部署的工作流参考架构, 还有Moody's MCP应用，该应用所覆盖的公司数量多达6亿家，再有就是8个全新的数据连接器。
与此同时, Excel插件正式上线, PowerPoint插件正式上线，Word插件正式上线, Outlook插件即将跟进。
https://www.anthropic.com/news/finance-agents
10个金融经纪人模板, 涉尽数从为了最终演出而进行的筹备工作直至符合规定的仔细检查、筛选的全部工作流程线路：
做路演材料的搭建, 着手准备客户会前的简报生成，阅读财报以更新模型, 开展行业方面的研究工作，审查探究估值逻辑状况，进行总账的跑步式对账操作处理, 完成月末的关账任务达成, 仔细核查财报的一致性质态是否相符。
这些任务是金融机构每个季度都要反复跑的核心工作流。
在同一天，在Vals AI的金融基准Finance Agent v1.1之上，Claude Opus 4.7凭借着64.37%的准确率，处于榜首位置。
https://www.vals.ai/benchmarks/finance_agent
据Anthropic透露显示：金融已然成为其第二大行业收入源头，仅仅次于科技；在前50大客户之中有40%源自金融机构。
Anthropic一次甩出10张底牌
覆盖前台到后台
本次所发布的10个agent，其中每一个并非仅仅只是条提示词，Anthropic针对每个模板的结构将其拆成为三件套？
skills（任务指令与领域知识）
connectors（实时接入外部数据的授权通道）
subagents（为特定子任务单独召唤的辅助模型）
以路演搭建模板为例，理论上的工作流是这样的：
你将一份目標客戶名單交給它, 它會生成一張同類可比較公司表格，它可在Excel中搭建出財務模型, 在用PowerPoint起草出演示文稿，并會在Outlook里準備好一封覆蓋函，等待你回來審閱。
整个链条, 无需你在中途接手，去对背景进行解释，上下文会在应用之间，自动实现贯通, 这般情形，像极了一个永远都不会下班的后台系统。
它的部署方式有两种。
有一种情况, 是作为Cowork或者Claude Code的插件，它会跟着分析师, 在桌面上运行, 分析师人依旧在现场，能够随时去接手。
还有一种情况是, 作为托管智能体, 在Claude Platform上面, 进行独立自主的运行，它能够承受住，那种跨越了数小时时长的deal close, 还能够顺利完成, 持续了一整个夜晚的关账流程。
受管代理自行装备了金融机构原本需工程团队耗费长达半年时间方可搭建而成的事物, 其中涵盖长会话，还有依据工具粒度划分的权限、存在托管性质的凭证库，以及在克劳德控制台中完整维持的审计日志。
10个模板, 再加上两种部署形态, 这表明着, 对金融机构而言, 原本那需要耗费数月工程化时日才能够落实的agent工作流, 此刻是可以在几天之内就上线的。
但Anthropic在GitHub仓库提醒道：
这些智能体, 既不执行交易，也不批准客户入驻，更不过账去，并且不作投资建议。所有输出, 都得是专业人员复核之后才能够使用的。
https://github.com/anthropics/financial-services?utm_source=chatgpt.com
Claude在Excel方面有了进步, 在PowerPoint方面有了长进，在Word方面亦是如此。
分析师桌面被改写
第二条线打的是应用层入口：Microsoft 365。
全量可用的是Excel的插件，还有PowerPoint的，以及Word的插件，那即将上线的是Outlook add - in。
Claude针对每个应用，分别能够做到些什么，Anthropic均给出了具体的定义。
在Excel当中, Claude可以于监管申报文件以及实时数据流里建财务模型，能就跨链接工作簿审查公式，还能够运行敏感性分析。
在PowerPoint之中, Claude进行deck的起草工作, 一旦底层数字加以变动，slide便会自动随之更新。
Word里，Claude按公司自有模板改信用备忘录。
在Outlook中开运真人app下载苹果版,开运真人app下载，Claude担任参谋长角色，将收件箱进行分组诊治，对会议予以安排, 依照你的语气来撰写回复。
四件套之外，更关键的是上下文在四个应用之间自动接力。
将分析师于Excel里构建好的模型移至PowerPoint, 无需再度加以解释；knowledge与context伴随任务前行，而非被禁锢于某一项软件之中。
这条接力把金融工作流的颗粒度从「应用」切成了「任务」。
最开始的时候，一份完整的客户分析，需要在Excel里进行计算，在PowerPoint当中刻画, 于Word之上撰写, 通过Outlook发送出去, 每切换一次软件，就得再次去重新组织一回上下文内容。
现在Claude把四个软件「粘成」了一条流水线。
Claude Cowork这儿，另外有个功能呢，而这个功能称作Dispatch。
分析师能够借助文字或者语音, 于任何地点给Claude安排任务，Claude在分析师离开工位之际持续处理本地文件, 待分析师返回工位时，结果已然准备好以待审核。
这条接入的意义比功能本身更重要。
华尔街的金融机构里，Microsoft 365属于极为常见的生产力栈，其中的一个。
将agent接入Office四件套所处情境表明，对金融机构来讲, 没必要等待IT团队历数多年的迁移工作得以落实方可使其实现, agent并非要求你更换工作台, 而是其自身会以长进的态势融入到既有工作台之中的这般情况得以展现。
针对分析师而言, 往昔那种开启浏览器, 粘贴一段提示词汇，随后将结果粘贴回Excel的工作方式，马上就要成为过去之事了。
6亿公司数据塞进 Claude
金融数据生态被打通
第三条线打的是数据层入口。
在那同一天，Moody's宣称, 借助 MCP 应用, 将自身的信用评级以及合规数据流, 接入了 Claude 的工作环境。
是这样的规模，这个数据流有着超过6亿家公众公司的信息开云真人app,开云真人app地址，超过6亿家私人公司的信息, 还有20亿条所有权关系。
这意味着什么？
有一个做信用分析的智能体, 如今理论上当可查询那些跟信用、风险有关的数据, 还有股权穿透关系, 以及合规相关的风险标记, 而且这些俱皆源自Moody数据库, 再者这些全部都用不着离开Claude的界面。
此次增添的连接器存在Dun&Bradstreet，有IBISWorld, 包含Third Bridge以及Guidepoint。
在这之前更早的时候, FactSet被接进来了, PitchBook被接进来了, LSEG被接进来了, Morningstar被接进来了，S&P Capital IQ也被接进来了。
金融数据平台, 正处在从一种生意, 也就是「终端订阅费生意」, 转变为智能体的工具层的进程之中。
AI智能体的能力，由其能够访问的数据以及上下文来决定, 接入Claude生态的金融数据平台当中，有FactSet, 还有PitchBook，也包括LSEG，另外有Morningstar, 以及新加入的Moody's和Dun & Bradstreet等啦。
穆迪的MCP应用程序/服务器，是基于开放的模型上下文协议标准，而不是独家绑定克劳德。
金融数据生态, 原本分散于数十个终端, 以及数十个API之上，每一家都采用一套登录方式, 还有一套权限模型, 以及一套查询语法。
MCP 如是这般开放协议，正于将分散的数据层予以整合, 弄进一个统一的智能体工具层之中朝着如此这般走呢。终端层之上，API 层之上，第三层也即在说着里面那智能体工具层（agent tool layer）正在呈现出成型的样子了。
这同样是Anthropic所进行押注的那种逻辑, 即，谁率先使得这一层面变成标配, 谁便能够获取到下个十年的金融数据入口。
Anthropic闯入的
是一片红海
华尔街的AI赛道，早已不是一片空地。
摩根大通、高盛集团、摩根士丹利，这三家大银行都已然在内部运行着人工智能助手，其覆盖范围涵盖了各类工作，从研究摘要一直到代码生成。
由前投行人创立的AI金融创业公司Rogo，估值已达20亿美元，服务超250家机构客户，它还能做路演材料，它还能做研究报告, 它还能做财务模型。
Hebbia于大规模数据集之上运行并行查询，于同一时刻开展几百份文件的交叉比对处理。
Rogo的总裁Rahul Rekhi在发布当天表示：
我们所拥有的工具, 不会与特定模型进行绑定，基础模型越是强大, 我们能够去做的事情也就会越多，竞争对于我们而言，是有着利好之处的。
将Anthropic的进场, Rekhi并没有把它定性为对手，而是将其看作是加速剂。
但这里有个微妙的地方。
Anthropic在此次发布当中开云正版app下载开云app在线入口，以人处于回路上、以审计日志、按照权限而加以控制、由专业人员展开复核之情状下，间隔着几段之后便予以突出强调一次。
金融行业存在着一些环节，像签字这个环节，其背后有着确认以及责任, 在相应的监管法规得以完善以前，AI是还需要人类决策进行辅助的。
向Business Insider称未来差异化竞争将聚焦于「领域数据、工作流设计及控制层」的EY Americas金融科技咨询负责人Scott Keipper认为, 产品能否嵌入现有风控架构比模型跑分更为关键。
从工作流模板开始, 再到数据连接器, 然后到 Office 嵌入, 这次 Anthropic 售卖的并非模型, 而是一整套落地包, 将其打包交付给金融机构的 IT 和合规团队，拆开之后便能够使用。
原本对于金融机构而言, 只有头部大行才能够负担的agent工作流, 现阶段中小机构以及买方均可使用同一套基础设施, 能力的获取门槛被拉平了。
就AI公司而言, 基础模型层之上存工作流层, 它是下一个增长点，还有控制层, 亦是下一个增长点, 另外有合规层, 同样是下一个增长点：模型已难以再比拼优化, 然而工作流的竞争领域方才起始。
存在一些新角色的轮廓, 正处在浮现的状态, 这是针对从业者而言的，其中有负责审核智能体输出的监督岗, 有设计工作流的架构师，因合规审计、模型治理方向的岗位需求, 正处于上升的态势。
在从更长时间尺度去看的情况下，那些懂得agent究竟该如何进行调度的分析师，相较于仅仅只懂得Excel的分析师而言, 是会更加具有价值的。
参考资料：
https://www.anthropic.com/news/finance-agents
标签： 金融AI 智能体 华尔街 Anthropic Claude
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