Anthropic 将 Claude 引入 Excel：面向财务团队的实用 AI

Anthropic 正通过 Claude for Excel 及其与微软企业堆栈的深度集成，直接进军财务工作流程。分析师现在可以在电子表格中使用 Claude，连接实时市场数据，并触发预建的工作流程，以处理大多数团队交给同事和分析师的繁琐工作。

信息很简单：将您的模型保存在 Excel 中，在您已经工作的地方添加 AI，并让人类来控制。

为什么 Excel 是重心

Excel 仍然是估值、方案和审计的主要工作空间。通过在工作表本身中嵌入智能助手，Anthropic 消除了上下文切换，并减少了手动清理工作。

Claude for Excel 在侧边栏运行，可以读取、分析、修改和创建工作簿。它跟踪更改内容，解释逻辑，并允许用户直接跳转到引用的单元格，从而降低了阻碍其在金融领域应用的“黑匣子”风险。

Claude 可以在电子表格中做什么

  • 讨论模型结构并修复损坏的公式而不破坏依赖关系。
  • 填充模板并从头开始构建新模型，并清晰记录编辑。
  • 调试、重构和标准化交接和审查表。

除了 Excel 之外，Microsoft Copilot Studio 和 Researcher 代理中还提供精选的 Claude 模型，为企业提供多种入口，而无需重建堆栈。

实时数据连接器：构建可防御的数据边缘

Anthropic 扩展了其连接器生态系统，将实时的专业级数据引入 Claude。新合作伙伴包括：

  • Aiera ：实时收益电话会议记录和投资者活动摘要，以及通过 Third Bridge 访问专家访谈。
  • 计时码表 ：私募股权投资组合监控、估值和基金级指标。
  • Egnyte ：管理对内部数据室、模型和投资文档的访问。
  • LSEG ：实时固定收益、股票、外汇、宏观系列和分析师估计。
  • 穆迪 ：超过 6 亿个实体的信用评级、研究、所有权和公司数据。
  • MT Newswires ：全球多资产市场和经济新闻。

此前已宣布的连接器包括 S&P Capital IQ、Daloopa、Morningstar、FactSet、PitchBook、Snowflake 和 Databricks。它们涵盖基本面、定价、信贷、私募市场、另类数据，以及推动模型输出的输入质量。

预先配置的“代理技能”用于日常工作

Anthropic 正在将常见的分析师工作流程打包成可立即使用的技能。这些技能并非通用的提示，而是与您已分配给初级员工的任务相对应的技能。

  • DCF 构建 ：FCF 预测、WACC、场景和敏感度表。
  • 比较 ：具有可刷新数据的估值倍数和运营指标。
  • 数据室提取 ：将文档转换为包含财务、客户和合同条款的结构化 Excel。
  • 预告片和公司简介 ：用于宣传册和买家名单。
  • 收益分析 ：从成绩单和文件中提取指标、指导变化和管理评论。
  • 启动报告 ：行业框架、公司深度研究和估值方法。

在 Vals AI Finance Agent 基准测试中，Anthropic 的 Sonnet 4.5 在分析师级任务中达到了 55.3% 的领先水平。这足以加速工作，但仍需要人工审核。

来自知名机构的证明点

客户包括桥水基金的友邦保险实验室、澳大利亚联邦银行、美国国际集团和挪威银行投资管理公司。NBIM 报告称，通过更高效地查询 Snowflake 并分析收益电话会议，生产力提高了约 20%，即节省了约 213,000 小时。

AIG 表示，早期部署的审核速度提高了 5 倍以上，数据准确率也从 75% 提升到了 90% 以上。这些只是正式部署，并非试点项目。

风险、监管以及“人机交互”的重要性

美国的监管正在不断变化。此前，联邦政府关于负面行动通知和偏见测试的指导方针随着执法重点的变化而变化，而各州仍在继续采取行动。

最近的一个例子是：马萨诸塞州总检察长与 Earnest Operations 达成了 250 万美元的和解协议，原因是该公司涉嫌在贷款审批和条款方面存在差异性影响。详情请见： 马萨诸塞州总检察长新闻稿 。

即使联邦法规有所放松，分析师和风险团队也应该预期州一级的行动会更加活跃。如需更广泛地了解美国人工智能政策的变化，请参阅布鲁金斯学会 。

Anthropic 的立场很明确：让人类参与其中。该公司会培训客户了解模型的局限性，设置防护栏，避免客户自主决策或盲目判断股票价格。

竞争与市场进入

所有主要参与者都瞄准了金融领域：微软、OpenAI、谷歌，以及正在构建内部助手的银行。像 BloombergGPT 这样的专业模型预示着一个通用系统和特定领域系统混合的市场。

Anthropic 的方法介于两者之间：通用模型加上财务工具、连接器和工作流程。与德勤、毕马威、普华永道、Slalom、TribeAI 和 Turing 的合作有助于部署和变更管理。

财务主管担心什么

首席财务官仍然将幻觉、对账问题和级联错误列为首要风险。董事会正在通过负责任的使用政策、治理框架、开发人员培训和定期审计来应对。

其中的权衡很明显：要么深思熟虑地采用以获得效率，要么落后于锁定复合收益的同行。

如何在不产生风险的情况下试用 Claude for Excel

  • 从包含的用例开始 ：公司刷新、成绩单分析、数据室提取和模型 QA。
  • 保持人工签字 ：要求审核人员批准 IC 备忘录、风险模型或客户交付物中使用的输出。
  • 启用可审计性 ：日志提示、文件版本以及 SOX 和模型风险审查的单元级更改。
  • 限制数据访问 ：在 Egnyte/Snowflake 中使用基于角色的权限；隔离 PII 和敏感字段。
  • 偏差测试 ：对于贷款/承保，对受保护的类别进行不同的影响检查和压力测试。
  • 培训您的团队 ：提示模式、红队演习和故障模式清单可减少返工和意外。

接下来看什么

  • 更深层次的 Excel 控制 ：更快的公式重构、跨表沿袭和依赖性感知编辑。
  • 更广泛的数据覆盖范围 ：更多替代数据和私人市场深度。
  • 更严格的控制 ：针对特权数据、审批流程和自动审计工件的本机策略。
  • 基准 ：分析师级任务的稳步提升，错误报告清晰。

底线

Claude 的 Excel 集成、实时数据连接器和即用型技能减少了财务实际工作中的摩擦。这项技术足够强大，足以加速当今实际任务的执行——只要团队保持监督、日志记录和访问控制到位。

如果您的模型推动资本配置，请将 AI 视为高产出分析师：快速、彻底且始终受到审查。

有用的资源