Anthropic запускает AI-агентов для выполнения задач в области финансовых услуг, что за этим стоит?

Написано: Центр исследований Web4

Anthropic, компания, которая в последние годы с помощью AI-инструментов для программирования захватила сообщество разработчиков, 5 мая по американскому времени объявила о запуске 10 AI-агентов, специально созданных для финансовых услуг, официально начав наступление на Уолл-стрит.

По сообщению Sina Finance, список задач этих 10 инструментов почти охватывает ключевые области повседневной работы финансовых специалистов: подготовку материалов для презентаций клиентов, проверку финансовых отчетов, повышение дел до уровня соответствия требованиям. Целевая аудитория — профессионалы из банков, страховых компаний, управляющих активами и финтеха. Это не чат-бот и не инструмент для вспомогательных вопросов и ответов. Это набор цифровых сотрудников, которые могут напрямую интегрироваться в рабочие процессы финансовых учреждений и выполнять конкретные задачи.

Резкие колебания на рынке передают сигналы, гораздо более сложные, чем заголовки новостей. Действия инвесторов, голосующих ногами, выявляют глубокий консенсус в отрасли: когда AI-агенты начинают брать на себя те задачи, которые раньше считались незаменимыми для профессионалов в финансах, вся цепочка создания стоимости в финансовых услугах, возможно, находится на переломном этапе.

一、从写代码到写报告：一条逻辑相同的商业路径

Подход Anthropic к входу в финансовую сферу повторяет их стратегию завоевания рынка программирования. Точнее говоря, это практически один и тот же сценарий, разыгрываемый в разных отраслях. Перед выпуском AI-агентов для финансов Anthropic уже заняли доминирующую позицию на рынке инструментов для программирования. Согласно исследовательскому отчету Zhejiang Securities от апреля 2026 года, доля Claude Code от Anthropic на рынке корпоративных кодировочных агентов достигла 54%. По состоянию на февраль 2026 года, 4% публичных коммитов на GitHub были сделаны Claude Code, и аналитики ожидают, что к концу 2026 года эта доля превысит 20%. В сегменте корпоративных больших языковых моделей Anthropic занимает 40% рынка, а 80% из крупнейших мировых компаний по богатству — их платные клиенты.

Данные показывают, что доля Anthropic на рынке AI в США уже приблизилась к 70%, в то время как доля ChatGPT, ранее составлявшая 90%, значительно сократилась. От компании-участника гонки до лидера рынка — менее года. Логика разрушения рынка программирования проста: AI-агент не помогает программистам писать код быстрее, а напрямую генерирует, отлаживает и разворачивает код, сокращая задачи, ранее требовавшие дней, до нескольких часов. Согласно исследованию Economic Observer с октября 2025 по январь 2026 года, 81% финансовых компаний уже интегрировали AI в рабочие процессы, но боли остаются — нехватка кадров, устаревшие системы, задержки в регулировании. Именно эти проблемы и являются точками опоры для AI-агентов.

Однако есть тонкий момент, заслуживающий внимания. Николас Лин, руководитель продукта Anthropic в области финансовых услуг, произнес казалось бы невинную, но на самом деле глубокую фразу. По сообщению Tencent News, он заявил, что применение AI в финансах «всего на несколько месяцев отстает от применения в программировании», а последние уже демонстрируют значительный прогресс. Разница всего в несколько месяцев. Не годы, не технологический цикл, а всего несколько месяцев. За этим скрыт глубокий логический вывод: если потребности финансовой отрасли в AI-агентах по сути совпадают с потребностями программной индустрии, то домино, разрушившее рынок программирования, рано или поздно падет и в финансах.

Если рассматривать конкретные рабочие сценарии, эти 10 агентов делятся на две категории задач: пять — для финансовых исследований и обслуживания клиентов, пять — для финансов и операций. В сценариях исследований и клиентского сервиса Claude может формировать списки целей, выполнять анализ конкурентов, подготовить материалы для встреч, собирать перед звонком сведения о клиентах и контрагентах. В сценариях финансов и операций они могут проверять соответствие оценки стоимости аналогичным компаниям, выполнять закрывающие списки, готовить бухгалтерские проводки и отчеты о закрытии периода. В отчете TechOrange раскрываются дополнительные детали: Claude уже умеет работать через плагины прямо в Excel, PowerPoint, Word и Outlook, что означает, что аналитикам не нужно покидать привычные рабочие программы — AI-агент уже встроен в них.

Однако, когда AI-агенты внедряются настолько глубоко, возникает более фундаментальный вопрос: если эти агенты не только составляют черновики меморандумов, но и начинают принимать финансовые решения от имени учреждений или клиентов, — насколько далеко могут зайти их «руки»?

二、同一个战场，两条进攻路线

Anthropic — не единственный «стучащий в дверь» Уолл-стрит. Почти одновременно, OpenAI также запустила свою финансовую кампанию. Согласно Bloomberg Law от 5 мая 2026 года, OpenAI и PwC объявили о совместной разработке AI-агента для руководителей финансовых служб, охватывающего планирование, прогнозирование, отчетность, закупки, платежи, финансы, налоги и расчетные операции. Более того, OpenAI позиционирует свою команду финансов как «первого клиента» — тестирует у себя собственный набор инструментов для закупок и собирается масштабировать опыт на корпоративных клиентов.

Обратимся назад: 6 марта 2026 года, по данным Zhihui Finance, OpenAI выпустила модель GPT-5.4 и одновременно представила набор инструментов для финансовых услуг, подключающихся к FactSet, Third Bridge и другим источникам данных, а также позволяющих прямо в Excel и Google Sheets создавать и проверять финансовые модели. 14 апреля Wedbush опубликовала отчет, в котором сообщается, что OpenAI приобрела стартап Hiro Finance, специализирующийся на управлении личными финансами.

Пути двух компаний становятся все более очевидными. Anthropic выбрала путь снизу вверх: начиная с аналитиков, с тех задач, которые требуют много времени и повторяются ежедневно, постепенно проникая в операционные системы финансовых учреждений. OpenAI же, привлекая таких гигантов, как PwC, действует сверху вниз, начиная с офисов CFO и сосредотачиваясь на ключевых контрольных точках финансового управления. Один путь решает проблему «низкой эффективности», другой — «контроля».

Этот темп удивляет. Это не многолетняя постепенная интеграция, а за несколько месяцев рынок уже охвачен. Когда крупнейшие финансовые институты начинают воспринимать AI-агентов как «цифровых коллег», а не просто «инструменты повышения эффективности», за этим стоит более глубокая переоценка — эти агенты переходят от вспомогательных инструментов к полуавтономным участникам.

От помощи к участию — каждая ступень кажется плавной. Но переход от участия к самостоятельности требует совершенно иной инфраструктуры. Агент, который помогает аналитикам выбирать конкурентов, и агент, который держит активы и осуществляет платежи от имени клиента, — это практически разные виды технологий.

三、赌注背后的赌注：钱流向了谁的手中

Рынок реагирует на появление AI-агентов падением цен акций. Но есть и более примитивный способ выразить свою веру — деньги. Не нужно тянуть время: в феврале 2026 года Anthropic привлекла 30 миллиардов долларов при оценке в 380 миллиардов долларов. Уже через два месяца, 29 апреля 2026 года, Bloomberg и CNBC сообщили, что Anthropic ведет переговоры о новом раунде финансирования примерно на 50 миллиардов долларов, с целью достичь оценки в 900 миллиардов долларов. Если сделка состоится, это превысит 852 миллиарда долларов — рекордный показатель оценки OpenAI в конце марта, и сделает Anthropic самой дорогой AI-стартапом в мире.

Двухмесячный скачок оценки с 380 до 900 миллиардов долларов — редкое явление в бизнес-истории. Но еще более интересно то, что стало катализатором этого роста — релиз модели Claude Mythos Preview в апреле. Эта передовая модель с расширенными возможностями кибербезопасности была доступна только для около 50 организаций, таких как Apple и Microsoft, и вызвала серию высокоуровневых встреч в Вашингтоне и на Уолл-стрит. Уже одна только предварительная версия подтолкнула оценку на миллиарды долларов вверх — рынок полностью переоценил «доверенные вертикальные AI-решения».

Инвестиции проявляются не только в оценке. Согласно IT Zhijia от 30 апреля 2026 года, годовой постоянный доход Anthropic достиг 30 миллиардов долларов, тогда как год назад он составлял около 10 миллиардов. Рост почти вертикальный.

Тем временем, 5 мая на корпоративном мероприятии в Нью-Йорке CEO Anthropic Dario Amodei вместе с CEO JPMorgan Jamie Dimon обсуждали AI. В зале — топ-менеджеры Уолл-стрит. Один из основателей Кремниевой долины оказался под светом софитов в центре власти финансового мира. Что думают банкиры? Возможно, не так уж сложно догадаться. На вопрос о резком росте расходов на инфраструктуру AI, Dimon ответил: «В целом, это имеет смысл. Если пытаться выбрать победителей и проигравших, это будет очень сложно». Этот казалось бы нейтральный комментарий отражает тревогу всей отрасли — не потому, что не хотят присоединиться, а потому, что боятся ошибиться.

Однако остается открытым важный вопрос: если AI-агенты перестанут быть просто «цифровыми коллегами», а начнут прямо владеть активами, давать полномочия на расходы, подписывать контракты, — насколько далеко смогут зайти существующие финансовые инфраструктуры?

四、当 Agent 不只是“写报告的助手”

Этот вопрос не из научной фантастики — он уже за дверью. В мае 2026 года Odin Group запустила OwlPay Agent Wallet — цифровой кошелек, специально созданный для AI-агентов. По сообщению China Times от 5 мая, это не обычный цифровой кошелек: его пользователи — не люди, а AI. После авторизации AI может отправлять, получать и управлять стабильными монетами без участия человека. Кошелек использует децентрализованную архитектуру, пользователи полностью контролируют приватные ключи и средства, все сертификаты создаются и хранятся локально, поддерживаются основные блокчейны — Ethereum, Stellar и Solana.

В тот же день GlobeNewswire опубликовала заявление Odin Group, в котором говорится, что кошелек использует лицензии на платежи, полученные в 40 штатах США, и расширяет возможности работы с регулируемыми стабильными монетами для AI-экономики. Это не концепт-стадия — это уже полноценный продукт, запущенный в производство и имеющий лицензии в 40 штатах.

И вот вопрос: зачем AI-агенту нужен стабильный токен и блокчейн? Не может ли он использовать банковскую карту? Могут. Как заметил один аналитик в статье в конце апреля, если AI-агент просто покупает билет, бронирует отель или продлевает SaaS-сервис, он вполне может использовать существующие платежные системы — Swift, кредитки, виртуальные карты. Нет никаких технических препятствий. Но настоящая сложность возникает в другом сценарии: когда AI-агент для подготовки отраслевого отчета должен обращаться к нескольким базам данных, покупать платные материалы, использовать API моделей, платить за инструменты генерации графиков и даже покупать аналитические услуги у другого агента. В этом случае не существует стандартных точек входа, корзин или платежных страниц. Агент работает через API, интерфейсы данных, модели и вычислительные узлы.

Когда участник сделки — машина, традиционная финансовая система обнаруживает, что ей не хватает одного важного элемента. С более широкой точки зрения, это не только бизнес-наблюдение. AI-агенты быстро эволюционируют из вспомогательных инструментов в полноценных участников экономики. Хотя сейчас они могут выполнять задачи и совершать сделки, при межсредовых операциях им все еще не хватает стандартных способов доказать «кто я», «какие полномочия у меня есть» и «как получить вознаграждение». «Идентичность не переносима, платежи пока не являются программируемыми, сотрудничество — изолированное». А блокчейн, как публичный реестр, переносимый кошелек и программируемый слой расчетов, рассматривается частью технологических команд как ключевая инфраструктура для устранения этих пробелов.

Это не просто теория. Согласно отчету PricewaterhouseCoopers, опубликованному в начале 2026 года, финансовые учреждения постепенно начинают воспринимать AI как «стратегический драйвер трансформации», а не только инструмент повышения эффективности. Когда агент переходит от «помощи в выполнении задач» к «управлению активами», «подтверждаемые записи о выполнении» становятся не просто плюсом, а необходимостью — блокчейн-записи не для замены аудита, а для предоставления недоступных для человека в реальном времени доверенных следов уровня агентства. В будущем в финансовой экосистеме агентам, скорее всего, понадобятся как традиционные регуляторные каналы, так и проверяемая цепочка идентификации и платежей — две параллельные дорожки.

Но нужно честно признать: хотя OwlPay Agent Wallet получил лицензии в 40 штатах, его внедрение все еще на ранней стадии; протокол x402 и различные инициативы по идентификации агентов находятся в стадии стандартных обсуждений; концепция «знай своего агента» (KYA), хотя и привлекает внимание, еще далека от широкого внедрения. Это не полностью реализованный сценарий, а процесс, идущий с трудом. Его ценность не в подтверждении каких-то неоспоримых выводов, а в выявлении реальной проблемы: в рамках традиционной финансовой системы машины — лишь инструменты, а не субъекты. Но сегодня они учатся делать больше.

五、重新理解价值的锚点

Это звучит как описание картины, где AI заменяет человека. Но если задуматься, настоящие перемены могут произойти в другом измерении. Основная ценность традиционных финансовых информационных сервисов основана на информационной асимметрии. FactSet и Morningstar ценны не только своими данными, а тем, как они структурируют эти данные для вызова, сравнения и моделирования профессиональными пользователями. Этот «затратный» слой организации — их защитное поле. Логика AI-агентов принципиально иная. Они не структурируют данные, а выполняют процессы — они операторы, а не хранилища.

Это различие критически важно. После объявления, акции FactSet упали на 8,1%, Morningstar — более чем на 3%, — по данным Sina Finance, цитируемым из источников Eastmoney. Но причина падения не только в том, что «AI может заменить аналитиков», — скорее, это переоценка рынка: когда AI сможет подключаться к FactSet и Morningstar в реальном времени и анализировать данные, сами данные станут сырьем, а не конечным продуктом. Цена сырья всегда ниже стоимости готового продукта.

Это объясняет, почему одновременно с запуском финансовых AI-агентов Anthropic объявила о создании совместного предприятия стоимостью 1,5 миллиарда долларов с Blackstone, Hellman & Friedman и Goldman Sachs, чтобы ускорить внедрение Claude в бизнес-среду. В тот же момент Claude уже может напрямую подключаться к FactSet, S&P Capital IQ, MSCI, PitchBook, Morningstar и другим платформам, а также интегрироваться с Dun & Bradstreet, Moody’s для получения кредитных рейтингов и данных о компаниях — более 600 миллионов бизнес-единиц. Такой подход означает, что Claude не конкурирует с поставщиками данных, а переопределяет уровень решений, основанных на данных.

Но когда обработка информации и принятие решений объединяются в автоматизированный поток, роль человека в цепочке меняется. От подготовки отчетов до соблюдения нормативов — эти 10 AI-агентов фактически внедряют три ранее считавшихся незаменимыми этапа: сбор информации, профессиональное суждение и управление рисками. Каждый из них частично дезинтегрируется. Аналитики больше не монополизируют сбор данных, команды по соблюдению нормативов — первичный отбор рисков, а инвестиционные вице-президенты — подготовку презентаций.

Это не означает, что «человек» полностью исчезнет. Но роль человека меняется: он переходит от оператора процесса к его дизайнеру и контролеру. Этот сдвиг — не просто страх потерять работу. Это как изменение русла реки: воды не стало меньше, но русло изменилось, и старый причал может оказаться заброшен, а новый — строится ниже по течению.

Это напоминает классическую метафору в философии техники. Гейдельгегер, исследуя технологию, всегда интересовался не инструментом как таковым, а тем, как технология как «оседланность» переорганизует наши отношения с миром, меняет наш взгляд на вещи, других и самих себя. Внедрение AI-агентов в финансовые рабочие процессы — это создание новой «оседланности», которая не только обрабатывает данные и пишет отчеты, но и переопределяет суть ценности финансовой работы.

六、不是终点，而是一道分水岭

Реакция рынков на падение акций FactSet, Morningstar, S&P Global и Moody’s сама по себе содержит смысл. Согласно сообщению Eastmoney, FactSet упала на 8,1%, Morningstar — более чем на 3%. В Уолл-стрит такие цифры означают, что инвесторы делают ставку на один из важнейших вопросов — насколько уязвимы традиционные поставщики финансовых данных перед AI-агентами. Но эта «уязвимость» не означает немедленного исчезновения классических институтов. Скорее, речь идет о перестройке всей цепочки создания стоимости. FactSet и Morningstar обладают уникальными данными, которые являются топливом для AI-агентов. Вопрос в том, что, когда топливо перестает быть дефицитным, ценность переходит к тому, кто умеет точно его зажечь. Производители таких «двигателей» получают все больше доли в цепочке.

Интересный факт: по анализу Zhejiang Securities от апреля 2026 года, ключ к успеху Anthropic — в фокусе на проверяемых правилах и прозрачных системах соответствия. В отличие от конкурентов вроде OpenAI и Google, Anthropic делает ставку на прослеживаемость и прозрачность процессов, что особенно важно для высокорегулируемых отраслей — финансов, юриспруденции, госуправления. В области, где доверие — основная валюта, безопасность и соответствие — это не просто преимущества, а барьеры входа. В этом смысле, доверие важнее, чем интеллект. И в Уолл-стрит это ценится гораздо выше.

AI-агенты уже не просто инструменты для написания кода, а становятся участниками реальных экономических процессов. Когда они начнут играть роль субъектов, а не только инструментов, изменится и язык самой инфраструктуры. Платежи, идентификация, права и обязанности, аудит — эти базовые концепции современной финансовой системы столкнутся с «невидимым участником», требующим нового определения. Эти изменения происходят внутри традиционных финансовых структур, но и выходят за их рамки, стимулируя развитие новых инфраструктур.

Финансовые AI-агенты Уолл-стрит — лишь начало. Когда Goldman Sachs и JPMorgan начнут внедрять агентов в ключевые рабочие процессы, когда FactSet и Morningstar переосмыслить свои ценностные предложения, а OwlPay создаст специализированные кошельки для агентов — эти, казалось бы, разрозненные события, на самом деле складываются в более широкую картину: агенты перестают быть просто «помощниками», они начинают участвовать в распределении ценностей.

И напоследок — ответ на эту картину: агентство уже вошло в игру, и правила только начинают писаться.