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title: "Anthropic 希望 Claude 涉足金融领域，推出金融代理"
type: "News"
locale: "zh-CN"
url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/285255026.md"
description: "Anthropic 推出了针对其 Claude AI 服务的金融代理模板，旨在提升金融运营。这些模板包括技能、连接器和子代理，以协助处理 KYC/AML 合规等任务。例如，KYC 筛查代理评估入职记录并分配风险评级。其他代理包括用于构建推介、会议准备和市场研究的工具。尽管对准确性存在担忧，Anthropic 强调用户在实施前需对 Claude 的输出进行审查和批准"
datetime: "2026-05-05T19:49:08.000Z"
locales:
  - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/285255026.md)
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# Anthropic 希望 Claude 涉足金融领域，推出金融代理

如果你曾经读过 Anthropic 的免责声明，认为 Claude 生成的回应可能包含错误，并想过：“这正是我需要为金融操作增添趣味的东西”，那么你很幸运。

Anthropic 发布了一套金融代理模板，旨在让其 Claude AI 服务更好地协助金融任务。

“每个代理模板都是一个参考架构，打包了三样东西：技能（任务的指令和领域知识）、连接器（对任务运行所需数据的受控访问）和子代理（由主代理调用的额外 Claude 模型，用于特定子任务，如可比选择或方法检查），” 该公司解释道。

术语可能有些模糊，因为归根结底，这只是一个模型在迭代循环中追求目标，使用工具和数据等资源。

Claude Code 本身是一个代理框架，支持使用 Anthropic 定义的控制流程的基础模型。当 Claude 模型驱动控制流程朝着目标前进——决定使用哪些工具和访问哪些数据——这就是一个代理。

然后是子代理，这实际上只是对 Claude 的 API 调用，使用特定的系统提示、指定的工具和由编排系统提供的上下文。它们有点像程序中的函数，处理应用程序的特定方面。

因此，Anthropic 的金融代理由以下组成：技能，即描述工作流程的 markdown 文件；连接器，即与外部服务的集成；以及由专注的系统提示、特定工具和上下文数据组成的子代理。

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例如，Anthropic 的客户尽职调查筛查代理模板（kyc-screener）包括一个名为 kyc-rules 的技能，说明 Claude 应如何将公司的 KYC/AML（反洗钱）规则应用于解析的入职记录。这些规则告诉 AI 模型分配风险评级、检查文件、引用规则结果，并生成如下格式的结果：

```
 {   "risk_rating": "低 | 中 | 高",   "disposition": "清除 | 请求文件 | 升级 EDD | 拒绝推荐",   "missing_documents": ["..."]，   "escalation_reasons": ["规则 4.2：确认的 PEP", "..."]，   "rule_outcomes": [{"rule_id": "...", "outcome": "...", "evidence": "..."}] }
```

这些 JSON 数据可能对接收它的任何企业系统有用。

Anthropic 的代理列表包括：Pitch builder；会议准备者；收益审查者；模型构建者；市场研究员；估值审查者；总账调节员；月末结算员；报表审计员；以及如前所述的 KYC 筛查器。

这些可以作为插件应用于 Claude Cowork 和 Claude Code，或作为 Claude 管理代理的 “食谱”——可复制的代码片段。

你可能会认为，金融在数字等科学性内容方面往往比较苛刻。也许你对 Anthropic 的 Opus 4.7 模型在 Vals AI 的金融代理基准测试中获得 “行业领先” 的 64.37% 的成绩并不感到印象深刻——这个失败率足以让人类被淘汰。

不用担心，因为 Anthropic 预计用户将 “始终保持在循环中——在 Claude 的工作提交给客户、归档或采取行动之前进行审查、迭代和批准。”

会计伴随着问责。®

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