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title: "Anthropic 希望 Claude 涉足金融領域，推出金融代理"
type: "News"
locale: "zh-HK"
url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/285255026.md"
description: "Anthropic 推出了針對其 Claude AI 服務的金融代理模板，旨在提升金融運營。這些模板包括技能、連接器和子代理，以協助處理 KYC/AML 合規等任務。例如，KYC 篩查代理評估入職記錄並分配風險評級。其他代理包括用於構建推介、會議準備和市場研究的工具。儘管對準確性存在擔憂，Anthropic 強調用户在實施前需對 Claude 的輸出進行審查和批准"
datetime: "2026-05-05T19:49:08.000Z"
locales:
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# Anthropic 希望 Claude 涉足金融領域，推出金融代理

如果你曾經讀過 Anthropic 的免責聲明，認為 Claude 生成的回應可能包含錯誤，並想過：“這正是我需要為金融操作增添趣味的東西”，那麼你很幸運。

Anthropic 發佈了一套金融代理模板，旨在讓其 Claude AI 服務更好地協助金融任務。

“每個代理模板都是一個參考架構，打包了三樣東西：技能（任務的指令和領域知識）、連接器（對任務運行所需數據的受控訪問）和子代理（由主代理調用的額外 Claude 模型，用於特定子任務，如可比選擇或方法檢查），” 該公司解釋道。

術語可能有些模糊，因為歸根結底，這只是一個模型在迭代循環中追求目標，使用工具和數據等資源。

Claude Code 本身是一個代理框架，支持使用 Anthropic 定義的控制流程的基礎模型。當 Claude 模型驅動控制流程朝着目標前進——決定使用哪些工具和訪問哪些數據——這就是一個代理。

然後是子代理，這實際上只是對 Claude 的 API 調用，使用特定的系統提示、指定的工具和由編排系統提供的上下文。它們有點像程序中的函數，處理應用程序的特定方面。

因此，Anthropic 的金融代理由以下組成：技能，即描述工作流程的 markdown 文件；連接器，即與外部服務的集成；以及由專注的系統提示、特定工具和上下文數據組成的子代理。

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例如，Anthropic 的客户盡職調查篩查代理模板（kyc-screener）包括一個名為 kyc-rules 的技能，説明 Claude 應如何將公司的 KYC/AML（反洗錢）規則應用於解析的入職記錄。這些規則告訴 AI 模型分配風險評級、檢查文件、引用規則結果，並生成如下格式的結果：

```
 {   "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": "..."}] }
```

這些 JSON 數據可能對接收它的任何企業系統有用。

Anthropic 的代理列表包括：Pitch builder；會議準備者；收益審查者；模型構建者；市場研究員；估值審查者；總賬調節員；月末結算員；報表審計員；以及如前所述的 KYC 篩查器。

這些可以作為插件應用於 Claude Cowork 和 Claude Code，或作為 Claude 管理代理的 “食譜”——可複製的代碼片段。

你可能會認為，金融在數字等科學性內容方面往往比較苛刻。也許你對 Anthropic 的 Opus 4.7 模型在 Vals AI 的金融代理基準測試中獲得 “行業領先” 的 64.37% 的成績並不感到印象深刻——這個失敗率足以讓人類被淘汰。

不用擔心，因為 Anthropic 預計用户將 “始終保持在循環中——在 Claude 的工作提交給客户、歸檔或採取行動之前進行審查、迭代和批准。”

會計伴隨着問責。®

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