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來源 | 零壹智庫

于途/文

5月初，Anthropic在紐約宣布推出專為金融服務行業(yè)設計的10款AI智能體，覆蓋投行研究、估值定價、財務運營、合規(guī)盡調(diào)、審計風控等核心場景。

同時，公司官宣由由黑石、高盛、阿波羅等全球頂級投資機構聯(lián)合注資15億美元成立合資公司，目標是推動AI技術（尤其是Anthropic的Claude模型）在私募股權控股企業(yè)中的落地應用。

這些智能體并非通用型，而是‌針對特定工作流或任務類型預先設計和優(yōu)化的智能體系統(tǒng)‌，開箱即用，可大幅降低部署門檻。

按按業(yè)務場景，這些智能體可分為兩大類別：

一是研究與客戶服務類

二是財務與運營類

 01 

Anthropic金融智能體架構：三層模塊化設計

Anthropic將每款金融智能體模板封裝為技能層、連接器層、子智能體層的標準化架構。

這一架構被The Register評論為“聽起來復雜，但本質(zhì)上只是多步API調(diào)用”。批評者認為Anthropic的術語體系存在過度包裝之嫌，但支持者則認為這種封裝降低了企業(yè)部署門檻。

Anthropic 提供兩種部署路徑：

插件模式（Claude Cowork/ Claude Code）：智能體作為助手運行在分析師的桌面環(huán)境中。以Pitch Builder為例，一次任務可同時輸出Excel可比公司模型、PowerPoint路演材料包和Outlook跟進郵件，三份文件在應用程序間自動傳遞上下文。

托管智能體模式（Claude Managed Agent）：在Claude Platform上實現(xiàn)大規(guī)模或定時任務的全自主運行，配備細粒度工具權限控制、憑證保險庫和完整操作審計日志。每次工具調(diào)用與決策結果均可由合規(guī)與工程團隊在Claude Console中回溯審查。

支撐整套方案的底層模型為Claude Opus 4.7，Anthropic宣稱其在Vals AI的Finance Agent評測中以64.37%的得分領先行業(yè)。

然而The Register認為：“這個失敗率若發(fā)生在人類身上，足以被直接解雇”——意指約36%的錯誤率對于金融專業(yè)人士而言仍是不可接受的水平。

 02 

監(jiān)管合規(guī)：金融 AI 落地的核心前提

Anthropic 明確將人機協(xié)同（Human-in-the-Loop）作為所有金融智能體的設計前提：在智能體輸出提交客戶、提交監(jiān)管申報或被執(zhí)行之前，用戶必須進行審查、迭代和批準。

具體合規(guī)機制包括：全程操作審計、細粒度權限控制、憑證保險庫、受治理數(shù)據(jù)連接、合規(guī)自適應性。

當前美國金融監(jiān)管對AI智能體的要求可歸結為三大原則：

透明披露：企業(yè)必須從泛化的模板語言轉向實質(zhì)性披露，準確反映 AI 的真實技術能力，禁止“AI洗滌”。

充分監(jiān)督：AI治理須與現(xiàn)有監(jiān)督框架深度整合，制定技術專項規(guī)程，監(jiān)控第三方供應商，并防止AI錯誤與數(shù)據(jù)濫用。人類主導：監(jiān)督責任不可完全委托給算法，必須保持人類主導、留有文檔、可捕獲系統(tǒng)性錯誤的監(jiān)督機制。

在美國以外，使用 AI 進行信用評分和欺詐檢測的系統(tǒng)被歐盟《AI法案》歸類為高風險應用，需滿足專項文檔、透明度機制、人工審查接口和可解釋性管道等要求。

Anthropic此次發(fā)布的部分連接器（如鄧白氏商業(yè)身份驗證、Moody's信用評級接入）正是為滿足此類監(jiān)管要求而設計的數(shù)據(jù)治理層。

美國銀行業(yè)監(jiān)管機構（SR 11-7）和英國監(jiān)管機構（SS1/23）要求對 AI 模型進行正式模型風險管理，包括獨立驗證、性能監(jiān)控和文檔記錄。

然而當前市場上大多數(shù)智能體框架并未自帶此類治理基礎設施——企業(yè)必須在購買后自行構建，這在實際操作中形成了顯著的合規(guī)摩擦。

 03 

華爾街歡迎智能體

華爾街對智能體應用是歡迎的。

摩根大通是當前金融AI部署規(guī)模最大的機構之一，其 2026 年技術預算為198 億美元，增量AI專項支出約12億美元。核心系統(tǒng)包括：

OmniAI平臺：運行450+生產(chǎn)模型，統(tǒng)一管理特征定義、模型版本和部署管道；

LLM Suite：面向20萬+全球員工提供統(tǒng)一的生成式AI入口，同時訪問OpenAI GPT和 Anthropic Claude；

IndexGPT：結合大語言模型與自然語言處理的主題投資工具，面向財富管理客戶。

摩根大通每天處理近10萬億美元跨境支付所積累的專有數(shù)據(jù)，被認為是其在欺詐檢測和風險管理領域建立競爭優(yōu)勢的核心護城河。

CEO杰米·戴蒙在Anthropic發(fā)布會上透露，他個人在20分鐘內(nèi)用Claude Code創(chuàng)建了一個綜合儀表盤。

摩根大通公開披露預計AI將產(chǎn)生15–20 億美元的年度業(yè)務價值。

高盛通過與Cognition Labs合作部署自主編程智能體Devin，在超過1.2萬名開發(fā)者中實現(xiàn)了較GitHub Copilot3–4倍的生產(chǎn)率提升。

高盛CIO馬可·阿爾真蒂提出“混合勞動力”框架：“這是第一次你購買的不再是基礎設施，而是‘智能’本身……它更深層次地滲入我們的運營方式、思維方式。”

 04 

部分機構的實踐

越來越多金融機構將 AI 智能體投入實際業(yè)務，并在準確率、效率、成本等方面取得可量化成果。以下為國際代表性機構的應用案例：

美國銀行的Erica案例揭示了一個重要區(qū)分：Erica使用的并非生成式AI或大語言模型，而是基于自然語言意圖分類從預定義答案集中選擇響應。

Gartner預測，到2026年底，30%的大型金融機構將在核心業(yè)務流程中部署至少一種生產(chǎn)級AI智能體。

銀行CIO們正面臨將AI智能體、自主運營和可編程貨幣納入戰(zhàn)略優(yōu)先級的壓力，但監(jiān)管不確定性、數(shù)據(jù)治理復雜性和人才缺口是三大核心障礙。

-End-

       原文標題 : Anthropic金融智能體“代理”華爾街