Anthropic, l'IA Claude al servizio degli analisti finanziari: debutta Financial Analysis Solution

Anthropic espande Claude con la Financial Analysis Solution: accesso in tempo reale ai dati, automazione avanzata e integrazione con provider di dati in tempo reale per rivoluzionare il lavoro degli analisti finanziari
di Andrea Bai pubblicata il 16 Luglio 2025, alle 08:51 nel canale WebAnthropicClaude
Anthropic ha presentato ieri la nuova Financial Analysis Solution, unaa suite di strumenti AI dedicata ai servizi finanziari, rafforzando l’intento della società di accelerare la propria presenza nel mercato enterprise. Il nuovo pacchetto è destinato a banche, asset manager, assicurazioni e fintech che desiderano rendere più efficienti i processi di analisi di mercato e di ricerca e le decisioni di investimento.
La soluzione include l’intera gamma dei modelli Claude 4, le capacità di Claude Code e l’accesso a Claude for Enterprise con limiti di utilizzo espansi e supporto diretto all’implementazione. Kate Jensen, responsabile delle entrate della società, durante un evento tenuto a New York, ha sottolineato: “Si tratta di una versione su misura di Claude for Enterprise, specificatamente pensata per gli analisti finanziari, dotata della precisione e della capacità di ragionamento richieste dalla complessità del settore”.

Come spiega Anthropic nel blog ufficiale, uno degli elementi centrali della Financial Analysis Solution è l’integrazione in tempo reale con i principali provider di dati finanziari: tramite connettori preconfigurati, i professionisti della finanza possono estrarre e incrociare dati eterogenei direttamente in Claude, così da non dover passare obbligatoriamente dalla consultazione di molteplici fonti e riducendo al minimo il rischio di errori grazie alla verifica automatica delle fonti.
La piattaforma si distingue inoltre per la capacità di analizzare grandi quantità di dati: consente di gestire workload ad alta intensità tra analisi di mercato, sviluppo di modelli proprietari, compliance, simulazioni rischio e valutazione di portafogli, rispondendo con rapidità e mantenendo dettagliati audit trail per ogni informazione consultata. Anthropic specifica che, di default, i dati dei clienti non saranno mai utilizzati per addestrare i modelli generativi, a garanzia della riservatezza e e della protezione della proprietà intellettuale.
Secondo quanto dichiarato da alcuni grandi partner, la nuova soluzione Claude avrebbe già prodotto incrementi di produttività fino al 20% nell’automatizzazione dei flussi di lavoro legati a query su grandi data warehouse cloud, monitoraggio delle notizie e votazioni aziendali, e migliorato la velocità di revisione delle pratiche fino a cinque volte rispetto alle procedure tradizionali. Anche la precisione nelle attività di underwriting assicurativo sarebbe salita dal 75% a oltre il 90% nelle prime fasi di utilizzo addestrato.
Claude Financial Analysis Solution, esattamente come Claude for Enterprise, è disponibile tramite AWS Marketplace mentre è imminente il rilascio anche su Google Cloud Marketplace, a sottolineare la strategia di Anthropic volta a massimizzare la fruibilità della soluzione in ambito enterprise.
2 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infoOrmai capita così di frequente di trovare servizi azzoppati da scraping selvaggio di bot riconducibili a servizi di AI che nella configurazione standard inseriamo regole di rewrite che li bloccano a prescindere.
A differenza dei bot di Google o di altri motori di ricerca, che scandagliano il web in modo discreto e intelligente, il bot di questi servizi martellano senza ritengo e senza alcuna logica, generando letteralmente DOS e facendo scattare soglie sugli apparati di sicurezza.
Ci sono già servizi come Bloomberg o factset che hanno tutti i dati e si possono estrarre direttamente in excel, mettere in un modello e farlo girare aggiornandolo con un click.
Peraltro ai tempi ho trovato qualche raro errore anche in Factset, probabilmente dovuto all'inserimento dei dati all'origine. Faccio un esempio, ma ce ne sono molti altri: in finanza non c'è un modello univoco per le analisi dei bilanci societari, sono simili ma qualcuno per esempio scrive la posizione finanziaria netta col segno negativo altri col segno positivo (lo chiamano indebitamento finanziario netto) ecc., perciò bisogna stare attenti e non prendere pedissequamente i dati da un certa casella, la stessa cosa potrebbe avere segno opposto.
Inoltre in un mondo matematico quindi preciso, dove ci sono già modelli e si usano già algoritmi per automatizzare, che senso ha introdurre un sisteme "impreciso" come l'ia? Per il data entry iniziale? così si inquinano i database e si sputtanano i modelli che prima giravano con dati puliti e controllati? (a parte pochissimi errori che però vedevo e correggevo, invertendo il segno come nell'esempio)
In più in un modello puoi vedere le formule e cercare l'errore, nell'ia no, ti fidi e basta, e se ti viene un dubbio dove lo vai a cercare l'errore? che fai, rifai tutto a mano? e se ti accorgi dopo giorni/settimane/mesi che c'è qualcosa che non va? rivedi tutto il lavoro di mesi?
Finirà come al solito, prima licenziano per passare all'ia, poi tornano indietro e riassumono gente o pagano specialisti a caro prezzo per mettere a posto i casini dell'ia. Si leggono in giro un sacco di news così già adesso...
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