Sektor finansowy przechodzi technologiczną rewolucję, gdy zaawansowane narzędzia do analizy rynków oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki profesjonaliści pracują z danymi finansowymi.
W połowie lipca 2025 roku firma Anthropic wprowadziła kompleksowe rozwiązanie Claude for Financial Services, stworzone specjalnie z myślą o analitykach finansowych. Platforma integruje się z zewnętrznymi dostawcami danych, takimi jak FactSet, PitchBook i Morningstar, tworząc jednolity interfejs do badań rynkowych, due diligence oraz podejmowania decyzji inwestycyjnych.
"To brakujący element pomiędzy narzędziem AI, które jest interesujące i fajne, a takim, które jest naprawdę użyteczne" – powiedział Mike Krieger, dyrektor ds. produktu w Anthropic i współzałożyciel Instagrama. Rozwiązanie zyskało już popularność wśród największych instytucji finansowych, a roczne przychody Anthropic wzrosły podobno z 3 do 4 miliardów dolarów tylko w ciągu ostatniego miesiąca.
Wśród innych istotnych graczy na tym rynku znajduje się Spindle AI, wykorzystujący algorytmy uczenia maszynowego do prognozowania trendów rynkowych i wyników biznesowych. Platforma scenario intelligence pozwala analitykom generować i porównywać tysiące scenariuszy finansowych na podstawie milionów punktów danych, co pomaga firmom planować przyszłość z większą pewnością. Technologie Spindle AI zostały już wdrożone przez takie firmy jak Bill.com, NewsCorp czy Apptio (IBM).
Te narzędzia oznaczają istotną zmianę w możliwościach analizy finansowej. Tradycyjne metody często opierają się na danych historycznych i ludzkiej intuicji, co może prowadzić do błędów i uprzedzeń. Tymczasem AI wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy ogromnych ilości danych – od cen akcji i wskaźników ekonomicznych, po nagłówki wiadomości i nastroje rynkowe – w czasie rzeczywistym.
Dla profesjonalistów finansowych wpływ tych zmian jest ogromny. Zadania, które wcześniej wymagały pracy całych zespołów analityków, mogą być teraz zautomatyzowane, dzięki czemu eksperci mogą skupić się na strategicznym podejmowaniu decyzji zamiast na przetwarzaniu danych. Jednak ta efektywność niesie ze sobą konsekwencje dla rynku pracy, zwłaszcza dla młodszych analityków, których rola może ulec znacznym zmianom wraz ze wzrostem adopcji AI w branży.