Anthropic запускає AI-агента для виконання фінансових послуг, що він змінює?

Написано: Центр досліджень Web4

Anthropic, компанія, яка останні роки стрімко захоплює спільноту розробників своїми інструментами штучного інтелекту для програмування, 5 травня за американським часом оголосила про запуск 10 AI-агентів, спеціально створених для фінансових послуг, офіційно розпочинаючи наступ на Уолл-стріт.

За повідомленням Sina Finance, список задач цих 10 інструментів майже охоплює ключові сфери щоденної роботи фінансових фахівців: підготовку презентацій для клієнтських зустрічей, перегляд фінансових звітів, підвищення справ до рівня відповідності регуляторним вимогам. Цільова аудиторія — професіонали банків, страхування, управління активами та фінтеху. Це не чат-бот і не допоміжний інструмент для питань і відповідей. Це група цифрових співробітників, здатних безпосередньо інтегруватися у робочі процеси фінансових установ і виконувати конкретні завдання.

Різкі коливання ринку передають сигнали набагато складніші за новинні заголовки: дії інвесторів, що голосують ногами, викривають глибокий консенсус у галузі — коли AI-агенти починають брати на себе ті завдання, які раніше вважалися незамінними для професіоналів, вся ціннісна ланцюгова система фінансових послуг може опинитися на переломі.

I. Від написання коду до підготовки звітів: одна й та сама логіка бізнес-шляху

Підхід Anthropic у фінансовій сфері повторює їхній спосіб завоювання ринку програмування. Точніше, це майже один і той самий сценарій, що повторюється в різних галузях. Перед випуском AI-агентів для фінансів Anthropic вже закріпили домінування на ринку інструментів для програмування. За дослідженням Zhejiang Securities від квітня 2026 року, частка Claude Code у корпоративному сегменті кодингових агентів зросла до 54%. Станом на лютий 2026 року, 4% відкритих комітів на GitHub були зроблені за допомогою Claude Code, і аналітики прогнозують, що до кінця 2026 року ця цифра перевищить 20%. У сфері витрат на корпоративні великі мовні моделі Anthropic займає 40% ринку, а 80% найбагатших світових компаній — їхні платні клієнти.

Дані показують, що Anthropic вже захопили майже 70% ринку AI у США, тоді як частка ChatGPT раніше становила 90% і була суттєво зменшена. Від компанії-новачка до лідера ринку — Anthropic знадобилося менше року. Логіка руйнування ринку програмування досить проста: AI-агент не допомагає програмістам писати код швидше, а безпосередньо генерує, налагоджує і розгортає код, зменшуючи час виконання завдань з кількох днів до кількох годин. За даними дослідження Economic Observer з жовтня 2025 по січень 2026 року серед 201 фахівця фінансового сектору материкового Китаю та Гонконгу, 81% компаній вже інтегрували AI у робочі процеси, але проблеми залишаються — недостатня кількість кадрів, застарілі системи, затримки у регулюванні. Саме ці проблеми і є точками опори для AI-агентів.

Однак є один делікатний момент, який варто врахувати. Керівник фінансових продуктів Anthropic Nicholas Lin сказав щось, що здається незначним, але має глибокий зміст. За повідомленням Tencent News, він зазначив, що застосування AI у фінансовій сфері «лише на кілька місяців запізнюється від застосувань у програмуванні», і останні вже демонструють значне прискорення. Різниця у кілька місяців. Не роки, не покоління технологічних циклів — всього кілька місяців. За цим стоїть глибока логіка: якщо структура попиту на AI-агенти у фінансах і в програмуванні фактично однакова, то доміно руйнування ринку програмування, яке вже відбулося, неминуче і у фінансовій галузі.

З погляду конкретних робочих сценаріїв, ці 10 агентів поділяються на дві групи завдань: п’ять — для фінансових досліджень і обслуговування клієнтів, п’ять — для фінансів і операцій. У сценаріях досліджень і обслуговування клієнтів Claude може створювати списки цілей, виконувати аналіз конкурентів, готувати презентаційні матеріали для зустрічей, перед дзвінком — підготовлювати короткі біографії клієнтів і контрагентів. У сценаріях фінансів і операцій він може перевіряти відповідність оцінки компанії її показникам, виконувати закриття звітів, готувати бухгалтерські проводки і фінальні звіти. За даними TechOrange, Claude вже може працювати через плагіни безпосередньо у Excel, PowerPoint, Word і Outlook, що означає — фінансові аналітики не повинні залишати свої стандартні робочі програми, оскільки AI-агент вже інтегрований у них.

Однак, коли AI-агент стає настільки глибоко вбудованим, виникає більш фундаментальне питання: якщо ці агенти не просто готують нотатки, а починають приймати фінансові рішення від імені установ або клієнтів, — наскільки далеко вони можуть зайти?

II. Один і той самий фронт — дві стратегії наступу

Anthropic не є єдиним «стукачем у двері» Уолл-стріт. Майже одночасно з ними, OpenAI також активізували свої фінансові ініціативи. За повідомленням Bloomberg Law від 5 травня 2026 року, OpenAI і PwC оголосили про спільну розробку AI-агента для команд фінансових директорів, що охоплює планування, прогнозування, звітність, закупівлі, платежі, фінанси, податки та розрахунки. Ще цікавіше, що команда фінансових фахівців OpenAI позиціонує як «клієнта нульового номера» — вони тестують у власних фінансових операціях набір інструментів для закупівель, а потім передають досвід клієнтам.

Загалом, ще у березні 2026 року, 6 числа, Zhihui Finance повідомляв про запуск GPT-5.4, що одночасно представляв набір фінансових інструментів, здатних підключатися до FactSet і Third Bridge, а також безпосередньо створювати і перевіряти фінансові моделі у Excel і Google Sheets. 14 квітня Wedbush опублікував аналітичний звіт, у якому повідомлялося, що OpenAI офіційно придбали стартап Hiro Finance, що спеціалізується на автономних особистих фінансах.

Обидва гравці обирають різні шляхи: Anthropic — шлях знизу вгору, починаючи з аналізу на робочому столі аналітика, з повторюваних завдань, що потребують багато людських ресурсів, і поступово проникаючи у системи фінансових установ. OpenAI ж співпрацює з консалтинговими гігантами на кшталт PwC, просуваючись зверху вниз через ключові контрольні точки фінансового управління. Один шлях спрямований на підвищення «ефективності», інший — на контроль і управління.

Ця швидкість викликає цікавість. Це не тривала поступова стратегія, а швидке захоплення ринку за кілька місяців. Коли найбільші фінансові інституції починають визначати AI-агентів як «цифрових колег», а не просто «інструменти для підвищення ефективності», — за цим стоїть глибше підтвердження ролі: ці агенти переходять від допоміжних інструментів до напівсамостійних учасників.

Зі зростанням участі, кожен крок здається плавним. Але перехід від участі до автономії вимагає зовсім інших інфраструктурних рішень. Агент, що підбирає аналогічні компанії для аналізу, і агент, що володіє активами і виконує платежі — це зовсім різні технологічні виклики.

III. Гра з великими ставками: куди йдуть гроші

Ринок реагує на появу AI-агентів падінням цін на акції, але є й інший спосіб — найпростіший і найпряміший — гроші. Не потрібно багато часу: у лютому 2026 року Anthropic оцінювали у 380 мільярдів доларів, залучивши 30 мільярдів доларів інвестицій. Лише через два місяці, у квітні 2026 року, Bloomberg і CNBC повідомили, що Anthropic веде переговори про новий раунд фінансування на 500 мільярдів доларів, з цільовою оцінкою у 900 мільярдів. Якщо ця угода відбудеться, вона перевищить оцінку OpenAI у 852 мільярди доларів, і зробить Anthropic найціннішою AI-компанією у світі.

За два місяці оцінка зросла з 380 до 900 мільярдів доларів — це унікальний випадок у бізнес-історії. Але ще цікавіше — каталізатор цього зростання — модель Claude Mythos Preview, випущена у квітні. Ця передова модель з високим рівнем кібербезпеки була доступна лише для близько 50 організацій, зокрема Apple і Microsoft, і викликала низку високорівневих зустрічей у Вашингтоні та на Уолл-стріт. Навіть попередня версія спричинила зростання оцінки на кілька сотень мільярдів доларів — ринок вже переоцінив «надійний вертикальний AI у високорегульованих галузях».

Капітал вкладає не лише у оцінки. За даними IT之家 від 30 квітня 2026 року, річний регулярний дохід Anthropic вже досяг 30 мільярдів доларів, тоді як рік тому — близько 10 мільярдів. Зростання майже вертикальне.

Тим часом, CEO Anthropic Dario Amodei 5 травня на заході у Нью-Йорку разом із керівником JPMorgan Jamie Dimon обговорювали AI. На сцені — високопосадовці Уолл-стріт. Один із засновників Кремнієвої долини опинився під світлом уваги фінансового центру. Що думають банкіри? Можна здогадатися: Dimon у відповідь на питання про зростання витрат на інфраструктуру AI сказав: «Загалом, це має сенс. Вибирати переможців і програшних — важко». Це спокійне за тональністю зауваження відображає глибоку тривогу галузі — не тому, що не хочуть підтримати, а тому, що бояться зробити неправильний вибір.

Однак залишається відкритим ще одне питання: якщо AI-агенти перестають бути просто «цифровими колегами», а починають безпосередньо володіти активами, давати дозволи, підписувати контракти — наскільки довго зможе функціонувати існуюча фінансова інфраструктура?

IV. Коли агент — не просто «помічник для підготовки звітів»

Це не фантастика — вже зараз це реальність. У травні 2026 року Odin Group офіційно запустила OwlPay Agent Wallet — цифровий гаманець, створений спеціально для AI-агентів. За повідомленням China Times від 5 травня, це не звичайний цифровий гаманець — його користувачі не люди, а AI. Після авторизації AI може самостійно відправляти, отримувати і керувати стабільною валютою. Гаманець побудований на архітектурі самостійного зберігання ключів, користувач повністю контролює приватні ключі і кошти, усі сертифікати генеруються і зберігаються локально, підтримуються Ethereum, Stellar і Solana.

У той самий день GlobeNewswire повідомила, що Odin Group заявила, що цей гаманець використовує платіжні ліцензії, отримані у 40 штатах США, і розширює можливості підключення регульованих стабільних монет до економіки AI-агентів. Це не концепт-демонстрація — це вже вироблений продукт із ліцензіями у 40 штатах.

Питання: чому для AI-агента потрібен саме стабільний токен і блокчейн? Чи можна використовувати банківські картки? Можна. Як зазначив один аналітик у статті наприкінці квітня, якщо AI-агент просто купує авіаквитки, бронює готелі або продовжує підписки SaaS — він може користуватися існуючими платіжними системами: Swift, кредитками, віртуальними картками. Тут немає перешкод. Але справжня проблема виникає у сценаріях, коли AI-агент для підготовки галузевого звіту має одночасно звертатися до кількох баз даних, купувати платні ресурси, доступатися до API моделей, платити за інструменти для створення графіків і навіть купувати аналітичні послуги у інших агентів. У цьому ланцюжку немає стандартних магазинів або платіжних сторінок — агент працює з API, даними, моделями і обчислювальними вузлами.

Коли транзакції здійснює машина, традиційна фінансова система виявляє, що їй не вистачає однієї важливої складової. З більш широкої перспективи це не просто бізнес-спостереження: AI-агенти швидко перетворюються з допоміжних інструментів у реальних учасників економіки. Хоча вони вже виконують завдання і здійснюють транзакції, у міжсистемних операціях їм бракує стандартних механізмів підтвердження особи, авторизації та отримання винагороди. «Ідентичність — не переноситься, платежі — не програмуються за замовчуванням, співпраця — ізольована». Блокчейн як публічний реєстр, переносний гаманець і програмований розрахунковий рівень розглядається частиною технічних команд як ключова інфраструктура для заповнення цих прогалин.

Це не просто ідея з блокчейн-оповідання. За даними звіту PwC на початку 2026 року, фінансові установи все більше розглядають AI як «інструмент стратегічної трансформації», а не лише засіб підвищення ефективності. Коли агент переходить від «допомоги у роботі» до «управління активами», «перевірка виконання» стає не додатковою функцією, а необхідною умовою виживання — запис у блокчейні не для заміни аудиту, а для створення довіри, яку не може забезпечити людський аудит у реальному часі. Це означає, що у майбутньому фінансової екосистеми агенти матимуть і традиційні регуляторні канали, і можливість підтверджувати свою особу і транзакції у блокчейні — дві паралельні траєкторії.

Однак потрібно чесно визнати: хоча OwlPay Agent Wallet отримав ліцензії у 40 штатах, його поширення ще на початковій стадії; протоколи x402 і різні пропозиції щодо ідентифікації агентів ще обговорюються стандартами; концепція «Знай свого агента» (KYA) привертає увагу, але до широкого впровадження ще далеко. Це не вже завершена історія, а процес, що рухається з труднощами. Його цінність не у доведенні якихось незаперечних висновків, а у тому, що він відкриває реальні проблеми: у закритій системі традиційних фінансів машини залишаються інструментами, а не суб’єктами. Але сьогодні вони навчаються робити більше.

V. Нове розуміння цінності — як орієнтира

Звучить так, ніби малюємо картину, де AI замінює людину у роботі. Але якщо задуматися, справжні зміни відбуваються у іншому вимірі. Основна цінність традиційних фінансових інформаційних сервісів базується на асиметрії інформації. FactSet і Morningstar цінні не лише через наявність даних, а й через те, як вони організовують цю інформацію у формат, зручний для аналізу, порівняння і моделювання. Це «організаційні витрати», що формують їхню конкурентну перевагу. Логіка AI-агентів зовсім інша: вони не організовують дані, а виконують процеси — вони є операторами, а не сховищами.

Ця різниця надзвичайно важлива. Після оголошення новин ціна FactSet впала на 8.1%, Morningstar — більш ніж на 3%, — повідомляє Sina Finance через Eastmoney. Причина падіння не лише у тому, що «AI може замінити людських аналітиків», — швидше, це переоцінка ринку: коли AI може безпосередньо підключатися до FactSet і Morningstar для аналізу у реальному часі, самі дані стають не кінцевим продуктом, а сировиною. Вартість сировини завжди нижча за ціну готового продукту.

Це пояснює, чому Anthropic, випустивши фінансових AI-агентів, оголосили про створення спільного підприємства з Blackstone, Hellman & Friedman і Goldman Sachs на 1.5 мільярда доларів, щоб прискорити інтеграцію Claude у бізнес-сценарії. Одночасно Claude вже може підключатися до FactSet, S&P Capital IQ, MSCI, PitchBook, Morningstar і багатьох інших платформ, а також глибоко інтегруватися з кредитними рейтингами і даними компаній через Dun & Bradstreet, Moody’s — понад 600 мільйонів компаній і приватних підприємств вже доступні для аналізу через Claude. Це означає, що Claude не конкурує з даними, а переосмислює рівень прийняття рішень, що базується на даних.

Однак, коли обробка інформації і процес прийняття рішень зливаються у безперервний автоматизований потік, роль людини у цій системі радикально змінюється. Від підготовки звітів і до регуляторних перевірок — ці 10 AI-агентів фактично вставляють три раніше незамінні ланки: організацію інформації, професійну оцінку і управління ризиками. Кожен із них частково розбивається. Аналітики вже не мають монополії на організацію даних, регулятори — на попередню оцінку ризиків, інвестиційні банки — на підготовку презентацій.

Це не означає, що «люди» зникнуть зовсім. Але роль людини змінюється: з оператора процесу — у його дизайнера і наглядача. Це не просто страх втрати роботи. Це — метафора про зміну русла ріки: кількість води не зменшується, але русло змінюється, і старі причали можуть бути закинуті, а нові — швидко збудовані нижче за течією.

Це нагадує класичну філософську метафору Гайдеґґера про техніку: його турбувало не окрема річ, а те, як техніка як «засадка» переорганізовує наше ставлення до світу, змінює наші уявлення про речі, інших і себе. Процес інтеграції AI-агентів у фінансові робочі потоки — це саме про створення нової «засадки», що не лише обробляє дані і пише звіти, а й переосмислює цінність фінансової роботи.

VI. Не кінець, а переломний момент

Зниження цін на акції FactSet, Morningstar, S&P Global і Moody’s — сигнал, що ринок вже вкладає реальні гроші у цю нову реальність. За повідомленням Eastmoney, FactSet впала на 8.1%, Morningstar — більш ніж на 3%. Це означає, що традиційні фінансові інформаційні компанії виявилися більш вразливими, ніж очікували. Але це не означає, що вони зникнуть одразу. Швидше, відбудеться перерозподіл цінностей у ланцюгу: FactSet і Morningstar мають унікальні дані, які є «пальним» для AI-агентів. Проблема у тому, що коли ці дані стають не дефіцитними, а доступними, важливим стає не сам ресурс, а інструмент, що його використовує. Виробники таких інструментів отримують більшу частку цінності.

Один із цікавих моментів — за даними Zhejiang Securities, ключовим фактором успіху Anthropic є фокус на створенні систем, що мають аудитовані правила і прозору відповідність. Це особливо важливо у високорегульованих сферах — фінансах, праві, державному управлінні. У галузі довіри, яка і є головною валютою, безпечність і відповідність — довгострокові бар’єри, що тримають конкурентів на відстані. Не хто розумніший, а хто більш надійний — ось що цінують на Уолл-стріт.

AI-агенти вже перетворюються з інструментів для написання коду у суб’єктів реальної економіки. І коли вони починають виконувати роль не просто допоміжних інструментів, а справжніх учасників — змінюється і мова інфраструктури. Платежі, ідентифікація, права і обов’язки, аудит — ці базові поняття сучасних фінансів отримують нове визначення у контексті «невидимих учасників». Це відбувається не лише у внутрішніх процесах, а й виходить за межі традиційних рамок, стимулюючи пошук нових інфраструктурних рішень.

Фінансові AI-агенти на Уолл-стріт — лише початок. Коли Goldman Sachs і JPMorgan почнуть масштабно впроваджувати агентів у свої ключові процеси, коли FactSet і Morningstar змінять свої цінності, а OwlPay створить спеціальні гаманці для агентів — ці події, що здаються ізольованими, насправді формують цілісну картину: агенти вже не просто «роблять роботу за людей», вони починають розподіляти цінності.

І наостанок — відповідь на цю картину: агентство вже увійшло у гру, і правила ще тільки починають писатися.