金融服务业正经历前所未有的数字化转型，而人工智能技术的融入正在加速这一进程。2025年10月，Anthropic公司宣布了一系列针对金融服务的Claude功能升级，包括Excel插件、实时市场数据连接器和全新的代理技能，这些创新不仅提升了Claude在金融任务上的性能表现，还通过行业专用工具解决了耗时但关键的金融工作难题。本文将深入探讨这些技术革新如何重塑金融专业人士的工作方式，以及它们对未来金融服务生态的深远影响。
Excel集成：金融分析的新范式
Claude for Excel的推出标志着AI与金融软件整合的重要里程碑。这一插件允许用户在Microsoft Excel的侧边栏中直接与Claude交互，使Claude能够读取、分析、修改和创建新的Excel工作簿。与传统Excel插件不同，Claude提供了完全透明的操作过程：它会跟踪并解释所做的更改，并允许用户直接导航到其解释中引用的单元格。
这种透明性对于金融专业人士尤为重要，因为财务数据的准确性和可追溯性是决策的基础。Claude能够讨论电子表格的工作原理，在保留其结构和公式依赖关系的同时进行修改，调试和修复单元格公式，使用新数据和假设填充模板，或完全从头开始构建新的电子表格。
Claude for Excel的推出扩展了Anthropic与Microsoft应用程序的现有集成。在Claude应用中，Claude还可以创建和编辑文件，包括Excel电子表格和PowerPoint幻灯片，并连接到Microsoft 365以搜索文件、电子邮件和Teams对话。精选的Claude模型也可在Microsoft Copilot Studio和Researcher代理中使用。
目前，Claude for Excel处于研究预览阶段，面向Max、Enterprise和Teams用户。Anthropic计划从1,000名初始用户那里收集真实世界的反馈，然后再更广泛地推出该功能。这种渐进式部署策略确保了产品在实际应用中的稳定性和实用性。
实时数据连接：打破信息孤岛
金融决策的准确性高度依赖于数据的及时性和全面性。为了解决传统金融分析中信息获取滞后的问题，Claude引入了一系列新的连接器，为AI提供直接访问外部工具和平台的途径。
这些连接器极大地扩展了Claude的信息获取能力：
- Aiera提供实时收益电话会议记录和投资者活动摘要，如股东会议、演示会和会议；
- Aiera的连接器还启用了来自Third Bridge的数据馈送，使Claude能够访问专家和前任高管的见解访谈、公司情报和行业分析库；
- Chronograph为私募股权投资者提供运营和财务信息，用于投资组合监控和尽职调查，包括绩效指标、估值和基金级数据；
- Egnyte使Claude能够安全地搜索许可数据，用于内部数据室、投资文件和批准的财务模型，同时保持受控的访问控制；
- LSEG将Claude连接到实时市场数据，包括固定收益定价、股票、外汇汇率、宏观经济指标以及其他重要金融指标的分析师估计；
- Moody's提供专有信用评级、研究和公司数据访问——包括超过6亿家上市公司和私有公司的所有权、财务和新闻——支持合规、信用分析和业务开发方面的工作和研究；
- MT Newswires为Claude提供最新的全球多资产类别金融市场和经济新闻。
这些连接器的引入解决了金融行业长期存在的信息孤岛问题。传统上，金融分析师需要同时使用多个专业平台获取不同类型的数据，这不仅耗时，还增加了数据整合的复杂性。Claude通过统一的数据访问接口，将分散的信息源整合到一个工作流中，显著提高了分析效率。
专业代理技能：提升金融任务执行效率
除了工具集成和数据访问外，Claude还引入了六项新的金融代理技能，这些技能是包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude可以使用这些资源执行特定任务。这些技能在所有Claude应用中均可使用，包括Claude.ai、Claude Code和API。
这六项新技能包括：
- 可比公司分析，包含估值倍数和运营指标，可轻松使用更新数据刷新；
- 贴现现金流模型，包括完整的自由现金流预测、WACC计算、场景切换和敏感性表格；
- 尽职调查数据包，将数据室文档处理为包含财务信息、客户列表和合同条款的Excel电子表格；
- 公司简介和资料，用于招股书和买家列表的精简公司概述；
- 收益分析，研究季度转录本和财务数据，以提取重要指标、指导变化和管理层评论；
- 启动覆盖报告，包含行业分析、公司深度分析和估值框架。
这些技能的设计充分考虑了金融专业人士的实际工作需求。以贴现现金流模型为例，传统的DCF建模需要分析师手动收集数据、预测未来现金流、计算加权平均资本成本，并进行敏感性分析，这一过程通常需要数小时甚至数天。而通过Claude的DCF技能，这一过程可以大幅缩短，同时保持模型的专业性和准确性。
与Claude for Excel一样，这些新技能也正在为Max、Enterprise和Teams用户提供预览版本。这种分阶段发布策略使Anthropic能够根据用户反馈不断优化产品，确保其功能与实际业务需求高度匹配。
行业应用案例：Claude的实际价值
Claude在金融服务业的应用已经超越了概念验证阶段，被多家领先银行、资产管理公司、保险公司和金融科技公司广泛采用。以下是一些实际应用案例，展示了Claude如何在不同金融场景中创造价值：
银行业务创新
花旗银行选择利用Claude作为其AI驱动开发者平台的一部分，是因为其先进的规划和代理编码能力、对安全性和可靠性的关注，以及与我们工作负载的兼容性。这种集成使花旗银行能够加速软件开发流程，同时提高代码质量和安全性。
加拿大皇家银行资本市场则认为，与Anthropic的合作不仅仅是部署另一个AI工具，更是与一家理解金融服务复杂性的公司建立伙伴关系。Claude通过无缝集成多个数据源和自动化以前消耗大量时间的工作流程，在金融分析领域表现出色。
金融科技变革
Brex公司对Anthropic的重视不仅在于其强大的模型，还在于它们如何为企业需求定位。当David Horn与客户讨论AI时，数据隐私始终是他们最关心的问题——这是我们必须解决的关键基础，然后才能开始讨论功能。Claude通过其强大的安全架构，为金融科技公司提供了可靠的数据处理环境。
Block公司报告称，75%的工程师现在每周使用其开源AI代理(代号goose)创建SQL查询，每周节省8至10+小时，加速了开发速度并减少了繁琐工作。在Block特别关注的任务中，Claude系列模型表现最佳。
加密货币与支付
Coinbase公司认为，Anthropic的多云解决方案在规模、性能和安全方面脱颖而出，符合其运营需求和客户期望。它超过了性能基准并满足了所有安全要求，使其成为理想选择。Coinbase认为Claude将帮助其为不同的客户群体构建解决方案，并将十亿客户引入加密经济。
Visa公司则将AI代理视为商业的下一个演进——能够预测、建议和寻找消费者所需产品服务的自主系统。只有在基于同意、隐私、透明度和安全性的安全基础上，这才是可能的。Anthropic是Visa实现这一梦想的关键合作伙伴，并在负责任的数据使用方面分享我们的价值观和原则。
投资管理优化
作为加拿大最大的机构投资者之一，BCI致力于实验、构建和创新。Claude加速了我们了解投资和底层投资组合进展的能力，使我们更加高效。当我们突破可能的界限时，我们对机会感到兴奋。
Jump Trading则将Claude描述为一个 remarkable reasoning-powered companion。它能够在快速执行和深度分析之间平稳转换，并对两者进行细粒度控制，这正是AI系统中一直缺失的功能。对于需要大规模可靠智能的AI工作负载，Anthropic是首选技术和合作伙伴。
技术优势与未来展望
Claude在金融服务业的成功应用并非偶然，这背后反映了其技术架构的多个优势：
1. 专业领域优化
Claude 4.5在金融任务上的性能表现卓越，在Vals AI的金融代理基准测试中达到55.3%的准确率，处于行业领先水平。这种性能优势源于模型在金融专业领域的持续优化，包括财务术语理解、市场分析能力和合规要求掌握。
2. 安全与隐私保障
金融行业对数据安全和隐私保护有着极高的要求。Claude通过其先进的安全架构和隐私保护机制，确保敏感金融数据的安全处理。多家金融机构选择Claude的重要原因之一就是其强大的安全特性。
3. 工作流整合能力
Claude能够无缝集成到现有的金融工作流程中，无论是Excel分析、市场数据获取还是报告生成。这种整合能力减少了学习成本，提高了工作效率，使金融专业人士能够专注于更高价值的决策工作。
4. 可扩展性与灵活性
无论是大型银行还是小型金融科技公司，Claude都能根据不同规模和需求提供相应的解决方案。其灵活的API和多种部署选项，确保了技术方案能够与组织的IT架构和业务流程良好匹配。
展望未来，Claude在金融服务业的应用前景广阔。随着技术的不断进步和用户需求的演变，我们可以预见以下几个发展方向：
更深度的行业专业化：Claude将进一步针对特定金融细分领域（如投资银行、资产管理、保险等）进行专业化优化，提供更加精准的行业解决方案。
增强的预测分析能力：结合更多实时数据源和先进的机器学习算法，Claude的预测分析能力将得到显著提升，为投资决策和风险管理提供更有力的支持。
自然语言交互的普及：随着自然语言处理技术的进步，金融专业人士将能够通过更加自然、直观的对话方式与Claude交互，进一步降低技术门槛。
跨机构协作支持：Claude将发展出更强的跨机构协作功能，支持不同金融机构之间的数据共享和协同工作，促进整个行业的效率提升。
实施建议与最佳实践
对于考虑采用Claude的金融机构，以下是一些实施建议和最佳实践：
1. 分阶段部署策略
建议采用分阶段部署策略，先从低风险、高回报的应用场景开始，如报告生成、数据整理等任务，逐步扩展到更核心的业务流程。这种渐进式方法可以控制风险，同时积累经验。
2. 人员培训与变革管理
AI技术的成功实施不仅依赖于技术本身，还需要人员的适应和变革。组织应投入足够的资源进行人员培训，帮助员工理解AI工具的价值和使用方法，同时建立相应的激励机制鼓励创新应用。
3. 数据治理与质量控制
确保输入Claude的数据质量和一致性至关重要。组织应建立完善的数据治理框架，包括数据标准、质量控制流程和责任分工，以确保AI分析结果的可靠性。
4. 持续优化与反馈循环
AI系统的价值在于持续学习和改进。组织应建立有效的反馈机制，收集用户对Claude使用体验的评价和建议，并定期评估其业务价值，以便进行针对性优化。
结论
Claude在金融服务业的创新发展代表了AI技术与专业领域深度融合的成功案例。通过Excel插件、实时数据连接器和专业代理技能的组合，Claude不仅提高了金融专业人士的工作效率，还改变了传统金融分析和决策的方式。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，Claude有望在金融服务业扮演更加重要的角色，推动整个行业向更高效、更智能、更安全的方向发展。对于金融机构而言，及早探索和采用这类AI技术，将在未来的竞争中占据有利位置。
金融服务的未来将由那些能够有效整合人工智能技术的机构定义，而Claude正是这一转型过程中的关键推动力量。通过持续创新和用户反馈的整合，Claude将继续演进，为金融专业人士提供更加强大的工具支持，共同开创金融服务的新纪元。
