Dünyanın en gelişmiş AI şirketlerinden birinin içinde en çok AI tokenini tüketen kişi bir mühendis, araştırmacı veya ürün yöneticisi değil, vergi müdürü.
Anthropic CFO Krishna Rao, 13 Mayıs'ta Invest Like the Best podcast'inde yaptığı açıklamada, üst düzey finans profesyonellerinin şirketin öne çıkan AI modeli Claude'nin en yoğun iç kullanıcıları haline geldiğini belirtti.
Finans ekibinin AI rehberi
Rao, rastgele AI denemelerinin çok ötesine geçen bir finans organizasyonunu tanımladı. Takım, GitHub'a benzer ortak depolarda saklanan 70 ile 150 arasında özel Claude “becerisi” tutuyor.
Geleneksel olarak titiz insan toplaması gerektiren yasal finansal raporlar, şimdi Claude tarafından büyük ölçüde oluşturuluyor ve insan incelemesi üst üste ekleniyor. Daha önce birkaç saat süren haftalık gelir ve hesaplama kullanım raporları şimdi yaklaşık 30 dakikada tamamlanıyor.
Rao, Anthropic'ın dahili token kullanımını liderlik tabloları aracılığıyla takip ettiğini de belirtti. Bu tablolar yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve ücretlendirme veya performans değerlendirmeleriyle ilişkili değildir.
Neden tam olarak vergi ekibi
Vergi uzmanlarının en çok token tüketenler olarak ortaya çıkması, AI'nın kurumsal ortamlarda en çok değeri nerede sunduğunu daha derin bir şekilde anlatıyor. Vergi işleri, adeta sürekli değişen karmaşık düzenleyici çerçevelerle yönetilen, belge ağırlıklı ve ünlü şekilde karmaşık bir iş领域dir.
Bir vergi uzmanı, sorulması gereken soruları tam olarak bilir ve bir yapay zeka tarafından üretilen cevabın doğru olup olmadığını hemen değerlendirir. Alanını derinlemesine anlayan finans profesyonelleri, bu 70 ila 150 özel beceriyi oluşturmak ve bunları günlük iş akışlarına entegre etmek için en iyi konumda olanlardı.
Bu, yatırımcılar ve daha geniş piyasa için ne anlama geliyor
Rao'nun tanımladığı verimlilik kazanımları—saatlerce süren raporların 30 dakikaya indirgenmesi, otomatik finansal durum raporları üretimi—ölçülebilir verimlilik iyileştirmeleridir. Anthropic'ın maliye ekibi en fazla 150 özel AI iş akışını koruyabiliyorsa, daha büyük maliye kuruluşlarının oluşturabileceği ölçek önemli düzeydedir.
Finans ekipleri yasal raporlama ve vergi analizi gibi kritik süreçleri otomatikleştirdikçe, AI doğruluğu ile ilgili riskler önemli ölçüde artıyor. Yasal finansal bir raporda hayal edilen bir sayı, potansiyel bir düzenleyici soruna neden olabilir. Rao'nun tanımladığı "gerekli durumlarda insan incelemesi" çerçevesi gerçekten titiz kalmalıdır.
Rao, daha yeni ve daha yetenekli Claude modellerinin daha yüksek token tüketimine neden olacağını da belirtti. Modeller daha iyi hale geldikçe, her sorgudaki getiriler artar ve bu da daha fazla kullanım teşvik eder—bu dinamik, ürün iyileştirmelerini mevcut kullanıcılardan gelen gelir büyümesiyle doğrudan ilişkilendirir.