Como o Claude está transformando os serviços financeiros

AAnthropic
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Transcript

00:00:00Analistas fazem isso estaticamente em uma única planilha do Excel que atualizam manualmente toda semana,
00:00:05a cada trimestre.
00:00:06Em vez de fazer assim,
00:00:07a BCI usou nosso recurso de artefatos para conectar-se diretamente aos conjuntos de dados SMP e FACSAT,
00:00:13transformando o artefato em um painel dinâmico que compara essas métricas em tempo real.
00:00:18E com apenas um comando para o Claude,
00:00:20você consegue atualizá-lo facilmente.
00:00:22Esses artefatos também são compartilhados com seus diretores executivos,
00:00:26que trabalham diretamente com essas plataformas..
00:00:29Então,
00:00:30acredito que estamos vendo não apenas uma aceleração do trabalho,
00:00:34mas uma transformação real da forma como se trabalha.
00:00:37Olá,
00:00:37meu nome é Alexander Brickin e lidero o time de engenharia de IA aplicada para serviços financeiros.
00:00:43Hoje vamos conversar sobre Claude para finanças,
00:00:46e estou acompanhado pelo meu colega Nick.
00:00:48Oi,
00:00:48meu nome é Nick Lin e lidero o produto Claude para serviços financeiros.
00:00:53Também sou um ex-banqueiro de investimentos e investidor de private equity..
00:00:57Muitos desses problemas dos quais vamos falar são muito próximos do meu coração.
00:01:01Então, muito entusiasmado, Alexander.
00:01:03Ótimo.
00:01:03Bem,
00:01:04Nick,
00:01:04minha primeira pergunta é: o que você acha dessa mudança no cenário de IA para serviços financeiros atualmente??
00:01:09Bem, estou na Anthropic há um pouco mais de um ano e meio.
00:01:13Isso foi antes do Claude 3.
00:01:15Portanto,
00:01:16acredito que o cenário de IA empresarial mudou significativamente,
00:01:21especialmente nos últimos meses.
00:01:23O que realmente noto é que há uma mudança fundamental de curiosidade e observação de fora,
00:01:30para realmente começar a construir e implantar em produção..
00:01:34Agora,
00:01:35como todos sabemos,
00:01:36codificação é um dos primeiros produtos e primeiros domínios dentro da IA com forte adequação ao mercado.
00:01:42Acho que estamos começando a ver isso se expandir para outros segmentos também,
00:01:47incluindo finanças.
00:01:48Por exemplo,
00:01:48o Inbin,
00:01:49ou o Norwegian Southern Wealth Fund,
00:01:51um dos nossos maiores clientes,
00:01:53tem cerca de 9 mil empresas em portfólio.
00:01:55O que fizeram foi construir integrações por conta própria usando coisas como protocolos de contexto de modelo,
00:02:01então todos os gerentes de portfólio estão consultando essas integrações todos os dias para obter insights sobre seus portfólios..
00:02:09Portanto,
00:02:10acho que estamos realmente vendo analistas gastarem muito menos tempo nas partes mundanas,
00:02:14manuais e tediosas do trabalho e começarem a se concentrar no que realmente importa: construir relacionamentos,
00:02:20reunir-se com seus clientes e compreender os modelos de negócios das empresas em que estão investindo.
00:02:26Sim,
00:02:26isso realmente toca meu coração também,
00:02:28como pessoa de IA aplicada.
00:02:30Sempre que vou conversar com clientes,
00:02:32grande parte do tempo no ano passado,
00:02:34por exemplo,
00:02:34eles começariam a construir um recurso de chat de IA.
00:02:37Eles teriam uma série de modelos representados e selecionariam um,
00:02:41talvez um usuário empresarial aleatório,
00:02:43e tentariam trabalhar com ele e apenas conversar com ele.
00:02:46Eventualmente,
00:02:46agora vimos coisas como MCP sair,
00:02:48onde o chat se tornou muito mais poderoso.
00:02:50Você pode interagir com os sistemas que lhe interessam.
00:02:53E acho isso realmente emocionante especificamente para finanças porque muitas vezes existem apenas tantas superfícies de produto com as quais as pessoas precisam interagir.
00:03:02Se você der um modelo uma ferramenta nos dias de hoje,
00:03:05muitas vezes o modelo é inteligente o suficiente para saber o que essa ferramenta faz dado a descrição da ferramenta e o nome da ferramenta..
00:03:14Mas igualmente,
00:03:15o modelo tem certos primitivos incorporados,
00:03:17como a segurança que tentamos incorporar na forma como o modelo interage com o mundo.
00:03:21Treinamos nossos modelos para serem úteis,
00:03:23inofensivos e honestos..
00:03:25E muitas vezes isso é um reflexo dos dados que eles interpretam e da saída que corresponde.
00:03:30Portanto,
00:03:30acho que é provavelmente o que você também está mencionando,
00:03:33ou seja,
00:03:34o modelo é geralmente inteligente.
00:03:36E assim,
00:03:36se você der a ele essas diferentes camadas,
00:03:38você pode realmente ver alguns resultados interessantes.
00:03:41Você sabe, segurança é algo que você tocou.
00:03:44É tão fundamental para tudo o que fazemos.
00:03:46É sobre implantar essas soluções com segurança em ambientes empresariais.
00:03:50É sobre garantir que os modelos possam responder com precisão às perguntas com o nível correto de compreensão desses problemas e fidelidade.
00:03:57E terceiro é realmente dar aos nossos usuários a confiança,
00:04:00a verificação,
00:04:01a auditabilidade para entender esses resultados.
00:04:03Então,
00:04:04acho que pensamos sobre todos esses três componentes de segurança..
00:04:08Bem,
00:04:08quero dizer,
00:04:09falando de,
00:04:10certo,
00:04:10a Anthropic foi fundada nos princípios de segurança de IA.
00:04:14Era uma organização de pesquisa desde o início.
00:04:17Tenho curiosidade,
00:04:18como passamos de ser uma organização de pesquisa para lançar um produto distinto em serviços financeiros?
00:04:24Na minha opinião,
00:04:25a Anthropic realmente visa construir modelos que possam ser implantados com segurança para resolver os problemas mais complexos e difíceis do mundo,
00:04:35certo??
00:04:36Somos o estado da arte quando se trata de código.
00:04:390,5% da população mundial são engenheiros de software..
00:04:43Então,
00:04:44isso é apenas uma pequena fatia desses problemas realmente complexos e difíceis que podemos começar a resolver,
00:04:50certo?
00:04:50Eles realmente existem em todos os outros lugares do mundo.
00:04:54O código é tão fundamental para cada parte de uma empresa,
00:04:57certo?
00:04:57É como uma empresa funciona.
00:04:59Portanto,
00:04:59isso significa que Claude é realmente ótimo em interagir com sistemas mais complexos,
00:05:04sendo capaz de expor raciocínio e sua lógica,
00:05:07e é por isso que também é ótimo para finanças,
00:05:09certo?
00:05:10Finanças são problemas complexos implantados em verticais regulados que precisam de verificação,
00:05:15auditabilidade,
00:05:16e acima de tudo,
00:05:17a precisão é realmente importante.
00:05:18Analistas financeiros hoje em dia gastam muito tempo chegando ao nível perfeito ao pixel de,
00:05:24digamos,
00:05:24um deck do PowerPoint ou um modelo do Excel,
00:05:26certo?
00:05:27Você não pode errar em nada.
00:05:28E é engraçado agora que estamos neste paradigma em que os modelos podem fazer algo semelhante,
00:05:34mas usando as capacidades que possuem para escrever lógica realmente estruturada.
00:05:38E então,
00:05:39isso é realmente o que descobrimos que modelos de linguagem são bons,
00:05:42no que os treinamos.
00:05:44E essa capacidade de fazer isso,
00:05:45parece estar sendo abstraída em tantos outros domínios,
00:05:48como criar planilhas do Excel ou criar PowerPoints..
00:05:52E assim,
00:05:53sim,
00:05:53tem sido muito impressionante,
00:05:55pelo menos para mim,
00:05:57ver quantos domínios a lógica e o raciocínio desses modelos realmente acabam tocando.
00:06:03No final das contas,
00:06:04esses são sistemas digitais com os quais interagimos todos os dias,
00:06:06certo?
00:06:07O fato de Claude ser ótimo em código lhe dá uma habilidade flexível e um atalho para fazer todas essas coisas realmente legais e interessantes,
00:06:15certo?
00:06:16Nosso recurso de criação de arquivos que foi lançado algumas semanas atrás,
00:06:20que permite que Claude crie documentos do Excel e PowerPoint,
00:06:24é essencialmente Claude acessando uma máquina virtual na qual pode executar código Python em escala para editar,
00:06:30analisar e criar documentos do Excel e criar esses modelos DCF perfeitos,
00:06:35o que acho super emocionante para nós,
00:06:37certo??
00:06:37Portanto,
00:06:38acho que há muitos outros domínios em que o código pode começar a desbloquear.
00:06:42O que é diferente em Claude para finanças em comparação com outros produtos no mercado em serviços financeiros?
00:06:47Bem,
00:06:48há três verbos,
00:06:49acho eu,
00:06:49que muitas vezes governam o que quero construir para Claude para finanças.
00:06:54E esses são recuperar, analisar e criar.
00:06:57Começando com recuperação,
00:06:59muitos dos agentes de pesquisa no mercado têm visto,
00:07:02bem,
00:07:03bastante maturidade,
00:07:04certo??
00:07:05Modelos de linguagem grande são fantásticos em cavar em grandes pools de dados e reunir insights.
00:07:10Pode ler 5.000 vezes provavelmente mais rápido do que os humanos.
00:07:14Mas o que queremos fazer com finanças é garantir que esses sistemas possam se conectar a todas as principais fontes de dados com as quais os analistas financeiros trabalham.
00:07:23Em finanças,
00:07:24a capacidade de descobrir insights mais rápido que seus concorrentes e seus pares é realmente uma vantagem chave.
00:07:31Agora,
00:07:31a jusante disso,
00:07:32é ótimo que possamos recuperar essa informação e nos conectar a ela.
00:07:36Mas a capacidade de fazer análise em escala,
00:07:38seja através de código ou de planilhas,
00:07:41é tão fundamental também.
00:07:42Os próprios modelos financeiros não são apenas essas belas planilhas do Excel,
00:07:47certo.
00:07:47Eles são uma forma de analistas financeiros injetarem seu próprio julgamento de como o futuro se parece e qual é a avaliação adequada para essa empresa,
00:07:56certo??
00:07:57Então,
00:07:57com isso em mente,
00:07:58queremos que Claude seja realmente bom em entender esses conceitos financeiros centrais e manipular sistemas como Excel e planilhas para fazer esse cálculo.
00:08:07E então a terceira parte é criação, certo?
00:08:09Somos todas criaturas sociais dentro da empresa, certo?
00:08:12Fazemos nosso trabalho para ser compartilhado com outros.
00:08:15Portanto,
00:08:16os próprios resultados na forma de planilhas,
00:08:18documentos do PowerPoint,
00:08:19Word,
00:08:20fazer isso de uma forma que seja pronta para o cliente,
00:08:23pronta para a sala de reuniões é realmente importante.
00:08:26Portanto,
00:08:26queremos realmente começar a pressionar os recursos do Claude para ser capaz de fazer isso também,
00:08:31para que seja um sistema agente autônomo de ponta a ponta.
00:08:35Faz muito sentido.
00:08:36Acho que construímos esses primitivos e então eles acumulam.
00:08:39Então você tem, como o passo de recuperação, certo?
00:08:41Você constrói um servidor MCP para se conectar a um sistema.
00:08:45Mas então,
00:08:45se você pegar os dados desse sistema,
00:08:47talvez se conecte a algum outro sistema de uma forma única.
00:08:50Como você obtém dados do Snowflake, digamos.
00:08:53Você encontra um ID lá e precisa conectá-lo à sua instância do Salesforce.
00:08:57Você pode fazer isso facilmente com alguns desses primitivos que construímos no lado da recuperação.
00:09:02Mas então continua a acumular.
00:09:04Você obtém análise onde Claude pode escrever um monte de código e essencialmente juntar algumas dessas informações..
00:09:11E então,
00:09:11finalmente,
00:09:12a criação é até um passo à frente e coloca-a no ambiente que alguém se importa.
00:09:16Enviando essa solicitação de postagem de volta ao exemplo de API para um sistema onde um analista ou operador pode ver as informações pelas quais Claude raciocinou.
00:09:25Então,
00:09:26vamos falar um pouco mais sobre o que é realmente Claude para Finanças.
00:09:30Como funciona?
00:09:31O que o torna tão especial?
00:09:32Portanto, há três camadas que pensamos em nossa solução.
00:09:35Os modelos, as capacidades agentes e a plataforma.
00:09:38Começando com os próprios modelos.
00:09:40Fundamentalmente, somos um laboratório de pesquisa, certo?
00:09:43Tudo o que fazemos realmente visa fazer de Claude o melhor modelo para serviços financeiros.
00:09:48Agora,
00:09:49as finanças nos apresentam alguns desafios interessantes,
00:09:52certo?
00:09:53O código é algo que podemos testar todos os dias como engenheiros de software e gerentes de produto.
00:09:58Mas há muito poucos banqueiros de investimento nessas quatro paredes de Enthropic.
00:10:03Então é aqui que estamos realmente entusiasmados em trabalhar com primeiros clientes como BCI,
00:10:08Pearl at Weinberg e MBIM para realmente nos informar quais são os casos de uso que realmente importam?
00:10:14Como é a qualidade?
00:10:15E então nos ajude,
00:10:16muito mais importante,
00:10:17descobrir essas lacunas que podemos trazer de volta para o processo de pesquisa.
00:10:22A segunda coisa é no lado do produto, certo?
00:10:24Capacidades agentes são essencialmente o código que escrevemos para permitir que os usuários interajam com os modelos.
00:10:31Construímos capacidades como pesquisa profunda.
00:10:33Agora estamos realmente investindo em ser capaz de incorporar Claude em todas as superfícies principais com as quais você trabalha.
00:10:41Não apenas Claude para Enterprise,
00:10:43Claude AI,
00:10:43mas também a extensão do navegador,
00:10:45Excel,
00:10:46Chrome e outras superfícies com as quais nossos analistas e clientes corporativos trabalham todos os dias.
00:10:52A última peça é que queremos novamente construir uma plataforma realmente flexível que possa ser facilmente personalizada e implantada para nossos clientes.
00:11:00É por isso que passamos muito tempo com parceiros industriais como S&P,
00:11:04Faxat,
00:11:05Pitchbook para construir essas integrações para que esses agentes sejam tão poderosos quanto possível.
00:11:11Então, tenho curiosidade, qual foi a adoção, certo?
00:11:14Quem está usando isso?
00:11:15Por que eles estão entusiasmados com isso?
00:11:17Caminhe-nos através disso.
00:11:19Como mencionei antes,
00:11:20estamos realmente vendo bolsas de adoção em toda a indústria.
00:11:23Muitas vezes me perguntam,
00:11:25você sabe,
00:11:25quais subarticais você vê adoção de IA em finanças?
00:11:28Acho que é muito menos sobre subarticais,
00:11:31mas muito mais sobre a cultura que nossos clientes realmente engendraram,
00:11:35certo?
00:11:35O que requer uma boa combinação de encorajamento de cima para baixo e adoção para reduzir as barreiras,
00:11:41mas também uma cultura de experimentação de baixo para cima,
00:11:44certo?
00:11:45Para tentar todas essas ferramentas lá fora e descobrir o que faz sentido..
00:11:51Com isso em mente,
00:11:52acho que alguns dos principais clientes que vimos uma forte adoção de,
00:11:56BCI,
00:11:57por exemplo,
00:11:58transformaram fundamentalmente a forma como trabalham.
00:12:01Existem essas coisas chamadas análise de comparáveis que os analistas fazem,
00:12:05o que basicamente significa que você está comparando comparáveis,
00:12:08métricas financeiras e operacionais para todas essas diferentes empresas para descobrir se estão sendo negociadas pelo valor certo.
00:12:16Analistas fazem isso estaticamente em uma única planilha do Excel que atualizam manualmente toda semana,
00:12:21a cada trimestre.
00:12:22Em vez de fazer assim,
00:12:23a BCI usou nosso recurso de artefatos para conectar-se diretamente aos conjuntos de dados S&P e Fact-set,
00:12:29transformando o artefato em um painel dinâmico que compara essas métricas em tempo real,
00:12:34e com apenas um comando para o Claude,
00:12:36você consegue atualizá-lo facilmente.
00:12:38E esses artefatos também são compartilhados com seus diretores executivos,
00:12:42que trabalham diretamente com essas plataformas.
00:12:45Portanto,
00:12:45acho que estamos realmente vendo não apenas uma aceleração do trabalho,
00:12:49mas uma forma de transformação real da forma como se trabalha.
00:12:53A memória é uma peça tão fundamental de como os humanos realmente existem no mundo,
00:12:57certo?
00:12:58Você tem que memorizar coisas para saber onde colocou as chaves na última vez,
00:13:02por exemplo.
00:13:03Como estamos incorporando isso em nossos modelos?
00:13:05E por que isso é importante para serviços financeiros?
00:13:08A forma como pensamos em como trabalhamos com nossos clientes,
00:13:12como mencionei antes,
00:13:13há muito pouco que podemos testar internamente para esses casos de uso de finanças,
00:13:18é novamente trabalhar muito de perto com clientes corporativos para entender onde as coisas estão funcionando ou não,
00:13:24certo?
00:13:25E sistemas de memória é algo realmente importante para permitir que Claude entenda e mantenha contatos em todas essas diferentes ferramentas e superfícies com as quais trabalha.
00:13:34Claude está em Cloud AI,
00:13:36em Excel,
00:13:36no navegador,
00:13:37interagindo com Facts at S&P,
00:13:39a capacidade de entender padrões,
00:13:40entender preferências para esse,
00:13:42você sabe,
00:13:43modelo DCF que você quer que Claude lembre.
00:13:45Todas essas coisas são realmente importantes apenas para garantir que Claude permaneça e por sua vez que continuamente melhora através de suas interações com você.
00:13:54E assim,
00:13:55ao longo do tempo,
00:13:56você pode imaginar alguém pedindo ao modelo algo como,
00:13:59"Ei,
00:13:59você acertou essa fórmula um pouco errada." E então Claude tem alguma forma de armazenar essa memória,
00:14:05seja um sistema de arquivos ou é implícita,
00:14:07et cetera,
00:14:08o que é muito legal.
00:14:09Estou entusiasmado com isso.
00:14:10Ou se,
00:14:11você sabe,
00:14:11o usuário e analista realmente quer usar S&P para uma peça específica de cálculo EBITDA,
00:14:16Claude também deve lembrar dessas preferências,
00:14:19assim como,
00:14:20você sabe,
00:14:20um bom estagiário faria.
00:14:21Legal.
00:14:22Então conversamos bastante sobre Cloud para Finanças.
00:14:25Tenho curiosidade,
00:14:26na sua opinião,
00:14:27qual é o próximo para nossos produtos e pesquisa de orgs em relação a fazer Claude melhor para finanças.
00:14:32Você sabe, dê um passo para trás?
00:14:34A Anthropic é focada em empresas, empresa-primeiro.
00:14:37A única maneira de nós entregarmos resultados à empresa é focar em domínios específicos.
00:14:42Finanças é um dos domínios mais importantes para Anthropic em toda a pilha,
00:14:46pesquisa,
00:14:46produto e go-to-market..
00:14:50Começando com pesquisa,
00:14:51finalmente estamos começando a investir tanto em pré-treinamento específico quanto em pós-treinamento para finanças.
00:14:57No lado do produto,
00:14:58três coisas pelas quais estou realmente entusiasmado..
00:15:01Uma é mergulhar muito mais profundamente em subarticais específicos.
00:15:05O private equity tem necessidades muito diferentes de fundos de hedge,
00:15:09empresas de seguros e bancos de investimento.
00:15:12Você quer realmente começar a entender e desvendar os nuances desses fluxos de trabalho e certificar-se de que os componentes que estamos construindo sirvam plenamente esses fluxos de trabalho.
00:15:22Também estamos entusiasmados com a capacidade de ter Cloud em todos os lugares,
00:15:27certo?
00:15:27Não apenas no navegador,
00:15:29mas dentro do Excel,
00:15:30dentro do PowerPoint.
00:15:31No PowerPoint e Excel,
00:15:32acho que ainda temos muito espaço para melhorar a qualidade desses resultados.
00:15:36Então entusiasmado em trabalhar novamente muito de perto com pesquisa e trazer essas capacidades para o produto.
00:15:43No lado da parceria,
00:15:44é realmente importante para nós trabalhar muito de perto com a indústria.
00:15:48Foi realmente encorajador ver o fato de que os servidores MCP apenas há seis meses e os principais líderes da indústria como S&P e Facset já publicaram versões funcionais ótimas de seus próprios servidores MCP.
00:15:59Queremos continuar reunindo a indústria,
00:16:02incluindo alguns dos anúncios recentes que fizemos.
00:16:04A última peça é trabalhar muito de perto com nossos clientes corporativos,
00:16:09certo?
00:16:09Fundamentalmente,
00:16:10é assim que trabalhamos juntos,
00:16:12certo,
00:16:12para traduzir quais são suas necessidades e nos ajudar a construir os recursos de pesquisa e produto para atender essas necessidades..
00:16:21Definitivamente concordo com isso,
00:16:22porque nem todos vêm de um histórico de serviços financeiros como você em Enthropic.
00:16:27E assim sinto que aprendemos mais com os clientes com os quais nos aprofundamos,
00:16:31especificamente quando estão projetando evals,
00:16:34por exemplo.
00:16:35Isso nos dá muito sinal sobre como o modelo realmente funciona em produção.
00:16:39E acho que esse nível de colaboração é o que estamos buscando com Cloud para Finanças.
00:16:43Acho que essa é a coisa principal que encorajaria nossos clientes corporativos a pensar.
00:16:48Você sabe,
00:16:49evals parecem esses conceitos místicos,
00:16:51mas são realmente simples.
00:16:52Existem tarefas com as quais você se importa e problemas que deseja resolver e uma articulação do que é bom para essas tarefas.
00:16:59É realmente importante que clientes corporativos sejam cuidadosos sobre esses problemas em vez de pensar,
00:17:05oh,
00:17:06preciso infundir IA em todas as partes do meu negócio..
00:17:09E é assim que podemos fazer parceria muito de perto com clientes corporativos.
00:17:13Trazemos essas avaliações diretamente para o processo de treinamento,
00:17:17diretamente para o pipeline de produtos para que possamos entregar essas capacidades aos nossos clientes.
00:17:23100 por cento.
00:17:24Bem, muito obrigado, Nick.
00:17:26Isso foi fantástico.
00:17:27Aprecia você tirar um tempo.
00:17:28Obrigado por me ter, Alexander..

Key Takeaway

Claude está revolucionando os serviços financeiros ao automatizar tarefas manuais repetitivas, permitindo que analistas se concentrem em decisões estratégicas através de integração com dados em tempo real e análise avançada.

Highlights

Claude está transformando processos analíticos manuais em painéis dinâmicos em tempo real através de recursos como artefatos e integração com dados S&P e FACSAT

A mudança fundamental no cenário de IA para finanças é a transição de curiosidade e observação para construção e implantação real em produção

Claude para Finanças foi desenvolvido com base em três pilares: recuperar dados, analisar informações e criar documentos prontos para compartilhamento

As integrações com Model Context Protocol (MCP) permitem que analistas consultem insights sobre seus portfólios diretamente, liberando tempo para relacionamentos e análise estratégica

A Anthropic está investindo em recursos específicos para finanças, como pré-treinamento e pós-treinamento, além de expandir a presença do Claude em múltiplas superfícies (Excel, PowerPoint, navegador)

Sistemas de memória integrados permitem que Claude mantenha preferências e padrões do usuário, funcionando como um assistente que aprende continuamente

Parcerias estratégicas com líderes industriais como S&P e Facset são fundamentais para criar integrações robustas e casos de uso realmente relevantes

Timeline

Introdução e Transformação Prática na BCI

A conversa introduz o caso de uso concreto da BCI, que substituiu processos manuais estáticos em Excel por painéis dinâmicos em tempo real utilizando recursos de artefatos do Claude. O painel conecta-se diretamente aos conjuntos de dados SMP e FACSAT, permitindo atualizações instantâneas com simples comandos. Esses artefatos são compartilhados com diretores executivos para análise estratégica, representando uma transformação fundamental na forma como o trabalho financeiro é executado. Alexander Brickin e Nick Lin, líderes de engenharia e produto do Claude para serviços financeiros na Anthropic, apresentam como essa mudança vai além da mera aceleração, constituindo uma verdadeira transformação dos processos de trabalho.

Mudança no Cenário de IA Empresarial e Adoção em Produção

Nick Lin descreve a transformação significativa no cenário de IA empresarial desde sua chegada à Anthropic há mais de um ano e meio, marcada pela transição de simples curiosidade para implementação real em produção. A codificação emergiu como o primeiro domínio com forte adequação ao mercado, mas agora essa mudança está se expandindo para setores como finanças. O exemplo do Norwegian Sovereign Wealth Fund (Norges Bank Investment Management) ilustra isso: com 9 mil empresas em portfólio, desenvolveram integrações usando Model Context Protocol (MCP) que são consultadas diariamente por gerentes de portfólio para obter insights. Essa transição resulta em analistas gastando menos tempo em tarefas manuais e tediosas, focando em relacionamentos com clientes, reuniões estratégicas e compreensão profunda dos modelos de negócios das empresas em suas carteiras.

Evolução dos Recursos de IA: Do Chat Simples ao MCP Integrado

Alexander explica como os clientes evoluíram de meras implementações de chat de IA para soluções mais sofisticadas com Model Context Protocol, tornando os assistentes significativamente mais poderosos. Os modelos de linguagem modernos são capazes de compreender a função de ferramentas através de descrições e nomes, além de possuir primitivos de segurança incorporados no treinamento para serem úteis, inofensivos e honestos. Alexander enfatiza que a segurança é fundamental em três dimensões: implantação segura em ambientes empresariais, respostas precisas com compreensão adequada dos problemas financeiros, e auditabilidade para que os usuários entendam e verifiquem os resultados. Essa abordagem de múltiplas camadas de segurança garante que as soluções de IA possam ser confiáveis em contextos regulados e críticos como os serviços financeiros.

Por Que Claude é Ideal para Serviços Financeiros

A Anthropic foi fundada com princípios de segurança em IA e mantém esse foco como organização de pesquisa comprometida com construir modelos que resolvam os problemas mais complexos e difíceis do mundo. Claude é estado da arte em codificação, o que é crucial porque o código é fundamental para cada operação de uma empresa, permitindo ao modelo interagir com sistemas complexos e expor seu raciocínio. Isso o torna ideal para finanças, um setor que envolve problemas complexos em verticais reguladas que exigem verificação, auditabilidade e precisão absoluta. Os analistas financeiros passam tempo significativo alcançando a perfeição absoluta em decks de PowerPoint e modelos Excel, e agora Claude pode replicar essa capacidade utilizando lógica estruturada, estendendo essas habilidades para criar planilhas e apresentações. O recurso recém-lançado de criação de arquivos permite que Claude execute código Python em máquinas virtuais para editar, analisar e criar documentos Excel e modelos DCF perfeitos, desbloqueando inúmeras possibilidades em múltiplos domínios financeiros.

Os Três Pilares de Claude para Finanças: Recuperar, Analisar e Criar

Nick articula a estratégia de produto para Claude para Finanças em três verbos principais: recuperar, analisar e criar. Na recuperação, os modelos de linguagem grandes podem cavar em vastos pools de dados e reunir insights aproximadamente 5.000 vezes mais rápido do que humanos, sendo crucial conectar-se a todas as principais fontes de dados que os analistas financeiros utilizam. A análise em escala através de código ou planilhas é igualmente fundamental, pois os modelos financeiros não são meramente belas planilhas, mas expressões do julgamento dos analistas sobre o futuro e avaliações apropriadas de empresas. A terceira dimensão é a criação, pois o trabalho corporativo é colaborativo e precisa ser compartilhado em formatos prontos para cliente, como planilhas, PowerPoint e Word, constituindo um sistema agente autônomo de ponta a ponta. Esses primitivos se acumulam sinergicamente: dados do Snowflake podem ser conectados ao Salesforce, análises complexas podem unificar múltiplas fontes, e tudo pode ser apresentado em documentos polidos para executivos e stakeholders.

Estrutura de Três Camadas: Modelos, Capacidades Agentes e Plataforma

Claude para Finanças é construído em três camadas complementares. Primeiro, os modelos em si, onde a Anthropic, como laboratório de pesquisa, trabalha continuamente para melhorar o desempenho de Claude especificamente para serviços financeiros, colaborando com clientes pioneiros como BCI, Pearl at Weinberg e MBIM para entender casos de uso reais, qualidade esperada e identificar lacunas a serem tratadas. Segundo, as capacidades agentes incluem recursos como pesquisa profunda e a integração de Claude em múltiplas superfícies onde os usuários trabalham diariamente: Claude AI, Claude Enterprise, extensão de navegador, Excel, Chrome e outras plataformas essenciais. Terceira, a plataforma deve ser flexível e facilmente personalizável para cada cliente, motivo pelo qual a Anthropic trabalha intensivamente com parceiros industriais como S&P, Facset e PitchBook para construir integrações robustas que potencializam esses agentes ao máximo. Essa abordagem integrada garante que as soluções sejam tanto tecnicamente sofisticadas quanto praticamente aplicáveis ao trabalho real dos profissionais financeiros.

Adoção em Clientes Corporativos: O Caso BCI

A adoção de IA em finanças não segue padrões verticais específicos, mas sim culturas corporativas que balanceiam encorajamento de cima para baixo com experimentação de baixo para cima. BCI exemplifica essa transformação ao revolucionar sua análise de comparáveis, que anteriormente era feita estaticamente em planilhas Excel atualizadas manualmente cada semana ou trimestre. Utilizando os recursos de artefatos do Claude, a BCI conectou-se diretamente aos conjuntos de dados S&P e Facset, transformando esse processo em um painel dinâmico que compara métricas em tempo real, atualizável com simples comandos ao Claude. Esses painéis são compartilhados com diretores executivos, que os utilizam diretamente para tomada de decisão estratégica. A adoção do Claude não representa apenas aceleração de trabalho, mas uma transformação fundamental na forma como analistas e líderes executivos trabalham, libertando tempo para discussões estratégicas em lugar de manipulação manual de dados.

Sistemas de Memória e Personalização Contínua

Os sistemas de memória são fundamentais para como os humanos existem no mundo e estão sendo incorporados em Claude de maneira estratégica. A memória permite que Claude entenda e mantenha contexto através de múltiplas ferramentas e superfícies onde trabalha simultaneamente: Claude AI, Excel, navegador, integrações com Facset e S&P, possibilitando compreensão de padrões e preferências do usuário. Por exemplo, Claude pode memorizar que um usuário prefere utilizar S&P para cálculos específicos de EBITDA, ou pode aprender com correções quando um analista identifica um erro em uma fórmula de modelo DCF. Esses sistemas garantem que Claude funcione continuamente melhor através de suas interações, funcionando como um estagiário experiente que aprende e refina suas preferências e práticas ao longo do tempo. Essa personalização progressiva é crítica para os serviços financeiros, onde a consistência, preferências específicas e conhecimento do contexto individual de cada analista agregam valor significativo.

Futuro de Claude para Finanças: Pesquisa, Produto e Parcerias

A Anthropic está comprometida em melhorar continuamente Claude para finanças como foco estratégico em toda a pilha de pesquisa, produto e go-to-market. No lado da pesquisa, está investindo em pré-treinamento e pós-treinamento específicos para o setor financeiro. No produto, está mergulhando em subarticais específicos, reconhecendo que private equity, fundos de hedge, seguros e bancos de investimento têm necessidades distintas que requerem componentes customizados. Alexander também está entusiasmado com expandir a presença de Claude em Excel e PowerPoint, onde ainda há espaço significativo para melhorar a qualidade dos resultados. Nas parcerias, a integração rápida de servidores MCP por líderes industriais como S&P e Facset em apenas seis meses demonstra a força dessa abordagem colaborativa. Fundamentalmente, a Anthropic trabalha muito próximo a clientes corporativos, usando avaliações (evals) de tarefas reais para informar o treinamento e desenvolvimento de produtos, transformando feedback de produção diretamente em melhorias de modelo.

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