Sumasailalim sa isang teknolohikal na rebolusyon ang sektor ng pananalapi dahil sa mga makabagong kasangkapan sa pagsusuri ng merkado na pinapagana ng AI, na binabago ang paraan ng pakikisalamuha ng mga propesyonal sa datos ng pananalapi.
Noong kalagitnaan ng Hulyo 2025, inilunsad ng Anthropic ang komprehensibong solusyon nitong Claude for Financial Services na idinisenyo partikular para sa mga financial analyst. Ang plataporma ay nakakonekta sa mga third-party na tagapagbigay ng datos tulad ng FactSet, PitchBook, at Morningstar upang lumikha ng isang pinag-isang interface para sa pananaliksik sa merkado, due diligence, at paggawa ng desisyon sa pamumuhunan.
“Ito ang nawawalang piraso sa pagitan ng isang AI tool na nakakatuwa at kahanga-hanga, at isang tunay na kapaki-pakinabang,” ayon kay Mike Krieger, Chief Product Officer ng Anthropic at co-founder ng Instagram. Nagsimula nang gamitin ng malalaking institusyong pinansyal ang solusyong ito, at iniulat na tumaas ang taunang kita ng Anthropic mula $3 bilyon hanggang $4 bilyon sa nakaraang buwan lamang.
Ilan pa sa mga kilalang kalahok sa larangang ito ay ang Spindle AI, na gumagamit ng mga machine learning algorithm upang hulaan ang mga trend sa merkado at performance ng negosyo. Sa pamamagitan ng scenario intelligence platform nito, maaaring bumuo at magkumpara ang mga analyst ng libo-libong senaryo sa pananalapi mula sa milyun-milyong datos, na tumutulong sa mga negosyo na magplano nang may higit na kumpiyansa. Ilan sa mga kumpanyang gumagamit na ng teknolohiyang ito ay ang Bill.com, NewsCorp, at Apptio (IBM).
Malaking pagbabago ang hatid ng mga kasangkapang ito sa kakayahan ng pagsusuri sa pananalapi. Ang mga tradisyonal na pamamaraan ay madalas umaasa sa historical data at human intuition, na maaaring magdulot ng pagkiling at pagkakamali. Sa kabilang banda, ginagamit ng AI ang mga machine learning algorithm upang suriin ang napakaraming datos—mula sa presyo ng stocks at economic indicators hanggang sa mga balita at market sentiment—sa real-time.
Para sa mga propesyonal sa pananalapi, malaki ang epekto nito. Ang mga gawain na dati ay nangangailangan ng buong team ng mga analyst ay maaari nang i-automate, kaya’t mas makakapagtuon ang mga eksperto sa estratehikong paggawa ng desisyon imbes na sa pagproseso ng datos. Gayunpaman, may kaakibat itong epekto sa trabaho, lalo na sa mga junior analyst na maaaring magbago nang malaki ang tungkulin habang patuloy na lumalawak ang paggamit ng AI sa industriya.