Рабочий процесс Уолл-стрит был переписан с помощью Claude.

Автор статьи, источник: НовыеЗнания

5 мая, Нью-Йорк.

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодей появился на одной сцене с генеральным директором JPMorgan Джейми Даймоном — это событие свидетельствует о том, что Anthropic вошла в ядро Уолл-стрит.

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодей (справа) и генеральный директор JPMorgan Джейми Даймон (слева) появились на одной сцене в Нью-Йорке

В тот же день Anthropic выпустила набор агентов для финансовых услуг: 10 готовых для развертывания архитектур рабочих процессов, приложение Moody's MCP (охватывает 600 миллионов компаний) и 8 новых подключений к данным.

В то же время плагины для Excel, PowerPoint и Word официально запущены, а плагин для Outlook вскоре последует.

10 шаблонов финансовых агентов, охватывающих полный рабочий цикл от подготовки к презентациям до проверки соответствия требованиям:

Подготовка презентационных материалов, составление предварительных брифингов для клиентов, анализ отчетности и обновление моделей, проведение отраслевых исследований, проверка логики оценки, сверка общих счетов, завершение месячного закрытия, проверка согласованности отчетности.

Эти задачи являются ключевыми рабочими процессами, которые финансовые учреждения повторяют каждый квартал.

В тот же день на финансовом эталоне Vals AI Finance Agent v1.1 Claude Opus 4.7 занял первое место с точностью 64,37%.

Согласно данным Anthropic, финансы стали вторым по величине источником дохода после технологий; 40% из первых 50 клиентов приходят из финансового сектора.

Anthropic сразу выложила 10 карт

От фронтенда до бэкенда

Эти 10 агентов, выпущенных в этот раз, каждый из них — не просто подсказка; Anthropic разбила структуру каждого шаблона на набор из трех элементов:

навыки (инструкции по заданиям и отраслевые знания)

коннекторы (авторизованные каналы для подключения внешних данных в реальном времени)

субагенты (вспомогательные модели, вызываемые отдельно для конкретных подзадач)

На примере шаблона для презентации, теоретический рабочий процесс выглядит следующим образом:

Вы передаете ему список целевых клиентов, и он генерирует таблицу с аналогичными компаниями, создает финансовую модель в Excel, готовит черновик презентации в PowerPoint и составляет сопроводительное письмо в Outlook, ожидая вашего одобрения.

Вся цепочка не требует от вас прерывания для объяснения контекста — контекст автоматически сохраняется между приложениями, как идеальная система поддержки, которая никогда не закрывается.

Есть два способа его развертывания.

Один из вариантов — в виде плагина для Cowork или Claude Code, который работает на рабочем столе вместе с аналитиком, при этом человек остается на месте и может взять управление в любое время.

Другой вариант — это автономная работа в качестве токенизированного агента на платформе Claude, способная выдерживать закрытие сделок, длящихся несколько часов, и завершать бухгалтерский учет за ночь.

Managed Agents включает в себя функции, которые финансовые учреждения обычно должны разрабатывать полгода: длинные сессии, права доступа по уровню инструментов, управляемую библиотеку учетных данных и полные журналы аудита, сохраняемые в Claude Console.

Десять шаблонов и два варианта развертывания означают, что рабочие процессы агентов, которые финансовым институтам ранее требовалось несколько месяцев для внедрения, теперь можно запустить за несколько дней.

Однако Anthropic предупреждает в репозитории GitHub:

Эти агенты не совершают сделки, не одобряют регистрацию клиентов, не ведут бухгалтерию и не дают инвестиционных рекомендаций. Все выводы должны быть проверены специалистами перед использованием.

Claude улучшил работу с Excel, PowerPoint и Word

Рабочее место аналитика переработано

Вторая линия — это вход в прикладной уровень: Microsoft 365.

Надстройки для Excel/PowerPoint/Word полностью доступны, надстройка для Outlook скоро выйдет.

Каждое приложение Claude имеет конкретное определение, предоставленное Anthropic.

В Excel Claude может строить финансовые модели из регуляторных отчетов и потоков реальных данных, проверять формулы через связанные рабочие книги и запускать анализ чувствительности.

В PowerPoint Claude создает презентацию, и при изменении базовых данных слайды обновляются автоматически.

В Word Claude изменяет кредитную записку по внутреннему шаблону компании.

В Outlook Claude выступает в роли главы аппарата, распределяет входящие письма, планирует встречи и составляет ответы в вашем стиле.

За пределами четырех элементов, более важно то, что контекст автоматически передается между четырьмя приложениями.

Модель, созданная аналитиком в Excel, может быть перенесена в PowerPoint без необходимости повторного объяснения; знания и контекст сопровождают задачу, а не привязаны к конкретному программному обеспечению.

Эта релейная цепочка разбивает уровень детализации финансовых рабочих процессов с «приложений» на «задачи».

Раньше для полного анализа клиента нужно было считать в Excel, рисовать в PowerPoint, писать в Word и отправлять через Outlook — каждый раз при переключении между программами приходилось заново восстанавливать контекст.

Сейчас Клод «склеил» четыре программы в одну конвейерную линию.

У Claude Cowork есть еще одна функция под названием Dispatch.

Аналитики могут поручать задачи Claude текстом или голосом из любого места. Claude продолжает обрабатывать локальные файлы, пока аналитик отсутствует, и к моменту возвращения аналитика все результаты уже готовы к проверке.

Значение этого подключения важнее, чем сама функция.

Microsoft 365 — одна из самых распространенных производственных стеков среди финансовых институтов Уолл-стрит.

Подключение агента к пакету Office означает, что финансовые учреждения могут внедрить его без ожидания миграции со стороны ИТ-команды: агент не требует замены рабочего стола — он интегрируется прямо в существующий рабочий стол.

Для аналитиков способ работы, при котором нужно открывать браузер, вставлять подсказку и копировать результат обратно в Excel, вскоре останется в прошлом.

6 миллиардов корпоративных данных загружены в Claude — экосистема финансовых данных объединена

Третья линия — это вход в слой данных.

В тот же день Moody's объявила о подключении своих кредитных рейтингов и потоков данных о соответствии через приложение MCP в рабочую среду Claude.

Объем этого потока данных составляет более 600 миллионов записей о публичных и частных компаниях и 2 миллиарда связей собственности.

What does this mean?

Интеллектуальный агент, занимающийся кредитным анализом, теперь теоретически может запрашивать данные о кредитоспособности/риске, отношениях по раскрытию акционерного капитала и маркеры рисков, связанных с соблюдением нормативных требований, все из базы Moody, не покидая интерфейс Claude.

Этими новыми подключениями являются Dun&Bradstreet, IBISWorld, Third Bridge и Guidepoint.

Ранее к ним присоединились FactSet, PitchBook, LSEG, Morningstar и S&P Capital IQ.

Финансовая платформа данных переходит от бизнеса по подписке на терминалы к слою инструментов для агентов.

Приложение/сервер MCP от Moody's основан на открытом стандарте Model Context Protocol и не привязан исключительно к Claude.

Финансовые данные ранее были распределены по десяткам терминалов и десяткам API, и каждая система использовала собственную систему входа, модель прав доступа и синтаксис запросов.

Открытый протокол MCP объединяет распределенные слои данных в единый слой инструментов агентов. Над слоем терминалов и слоем API формируется третий слой — слой инструментов агентов.

Это также логика, на которой делает ставку Anthropic: тот, кто первым сделает этот уровень стандартом, получит доступ к финансовым данным следующего десятилетия.

Anthropic вошел на переполненный рынок

AI-рынок на Уолл-стрит уже давно не пустое место.

JPMorgan, Goldman Sachs, Morgan Stanley — все три крупных банка уже используют внутренние AI-ассистенты, охватывающие различные задачи, от резюме исследований до генерации кода.

Rogo — стартап в области ИИ-финансов, основанный бывными инвестбанкирами, оцененный в 2 миллиарда долларов, обслуживает более 250 корпоративных клиентов и по-прежнему создает презентации, исследовательские отчеты и финансовые модели.

Hebbia выполняет параллельные запросы на больших наборах данных, одновременно обрабатывая перекрестное сравнение сотен файлов.

Президент Rogo Рахул Рехи в день выпуска заявил:

Наши инструменты не привязаны к конкретным моделям: чем сильнее базовая модель, тем больше возможностей у нас есть, и конкуренция выгодна нам.

Рехи рассматривает вход Anthropic как ускоритель, а не как конкурента.

Но здесь есть тонкий нюанс.

Anthropic в этом выпуске подчеркивает через каждые несколько абзацев: участие человека в цикле, аудит логов, контроль доступа и проверку специалистами.

В некоторых этапах финансовой отрасли, например, в подписании документов, до усовершенствования соответствующих нормативных актов ИИ все еще требует помощи человеческого принятия решений.

Скотт Кейппер, руководитель отдела финансовых технологий в EY Americas, заявил Business Insider, что будущая дифференциация будет сосредоточена на «данных в области, проектировании рабочих процессов и уровне управления» — способность продукта интегрироваться в существующую архитектуру управления рисками важнее, чем показатели модели.

От шаблонов рабочих процессов и коннекторов данных до встраивания в Office — Anthropic на этот раз продает не просто модель, а целый комплекс готовых решений, предназначенных для IT- и комплаенс-команд финансовых учреждений — распаковал и сразу используй.

Для финансовых учреждений рабочие процессы агентов, которые ранее могли позволить себе только крупнейшие банки, теперь доступны и для средних и малых учреждений, а также для покупателей: барьеры для получения возможностей были выровнены.

Для компаний, занимающихся ИИ, следующим пунктом роста после слоя базовых моделей станут слои рабочих процессов, управления и соответствия требованиям: гонка моделей завершилась, битва за рабочие процессы только начинается.

Для профессионалов начинают проявляться новые роли: контролеры, отвечающие за проверку выводов агентов, архитекторы, разрабатывающие рабочие процессы, а также растущий спрос на позиции в области соблюдения нормативных требований и управления моделями.

С точки зрения более длительного временного горизонта, аналитик, понимающий, как работает агент, стоит дороже, чем аналитик, знающий только Excel.