Jamie Dimon สร้าง Treasury Dashboard เต็มรูปแบบด้วย Claude ใน 20 นาที นี่คือสิ่งที่เขาใช้
เมื่อวันที่ 5 พฤษภาคม 2026 Jamie Dimon ยืนอยู่บนเวทีในนิวยอร์กข้างๆ Dario Amodei และบรรยายถึงสิ่งที่เขาทำเมื่อสุดสัปดาห์ก่อน
เขาได้เข้าสู่ระบบ Claude Code ด้วยตัวเอง พิมพ์สิ่งที่ต้องการ: การสลับสินทรัพย์ (asset swaps), ส่วนต่างราคาเสนอซื้อขายพันธบัตรรัฐบาล (Treasury bid-ask spreads), การวิเคราะห์ระดับ investment grade ภายในยี่สิบนาที Claude ได้สร้าง dashboard ที่สมบูรณ์พร้อมข้อมูลสำรอง งานวิจัย และการวิเคราะห์ที่แม่นยำพอที่จะนำไปใช้ในการผลิตจริง
CEO ของ JPMorgan ยี่สิบนาที ด้วยตัวเขาเอง
นั่นคือบริบทของสิ่งที่ Anthropic เปิดตัวในวันเดียวกัน: เทมเพลต AI agent สิบรายการสำหรับบริการทางการเงิน สร้างขึ้นบน Claude Opus 4.7 เชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่บริษัทวอลล์สตรีทยอมจ่ายเงินหกหลักต่อปีเพื่อเข้าถึง FactSet, S&P Capital IQ, MSCI, PitchBook, Morningstar, LSEG, Moody's และอื่นๆ อีกมากมาย
agent เหล่านี้ส่วนใหญ่ออกแบบมาสำหรับทีมสถาบัน ธนาคาร กองทุนเฮดจ์ฟันด์ ผู้จัดการสินทรัพย์ที่ปรับใช้ Claude ในวงกว้างทั่วทั้งเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
แต่มีสามรายการที่มีประโยชน์ทันทีสำหรับนักลงทุนรายบุคคลที่ต้องการทำการวิจัยอย่างจริงจังโดยไม่ต้องใช้ Bloomberg terminal หรือที่ปรึกษาทางการเงิน
นี่คือสิ่งที่พวกเขาเป็น วิธีตั้งค่า และสิ่งที่พวกเขาสร้างขึ้นจริง
สิ่งที่ Anthropic เปิดตัวจริงๆ
agent ทั้งสิบรายการเป็น reference architecture ไม่ใช่พรอมต์พื้นฐาน แต่ละรายการบรรจุสามสิ่ง: ทักษะ (คำแนะนำและความรู้เฉพาะโดเมนสำหรับงาน), ตัวเชื่อมต่อ (การเข้าถึงแหล่งข้อมูลทางการเงินที่มีการควบคุม), และ subagent (โมเดล Claude เฉพาะทางที่ถูกเรียกสำหรับงานย่อยเฉพาะ เช่น การเลือกบริษัทเทียบเคียงหรือการตรวจสอบวิธีการ)
agent เหล่านี้ปรับใช้เป็นปลั๊กอินใน Claude Cowork, เป็นชุดทักษะใน Claude Code, หรือเป็น cookbook สำหรับ Claude Managed Agents ที่ทำงานแบบ headless บนโครงสร้างพื้นฐานของ Anthropic
agent ทั้งสิบรายการแบ่งออกเป็นสองประเภท:
agent วิจัย (ที่มีประโยชน์สำหรับนักลงทุน):
- นักวิจัยตลาด (Market Researcher)
- ผู้สร้างโมเดล (Model Builder)
- ผู้ตรวจสอบผลประกอบการ (Earnings Reviewer)
- ผู้สร้าง Pitch (Pitch Builder)
- ผู้เตรียมการประชุม (Meeting Preparer)
agent ปฏิบัติการ (ออกแบบมาสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน):
- ผู้ตรวจสอบมูลค่า (Valuation Reviewer)
- ผู้กระทบยอดบัญชีแยกประเภททั่วไป (GL Reconciler)
- ผู้ปิดบัญชีสิ้นเดือน (Month-End Closer)
- ผู้ตรวจสอบงบการเงิน (Statement Auditor)
- ผู้คัดกรอง KYC (KYC Screener)
การอัปเดตเหล่านี้ทำงานร่วมกับ Claude Opus 4.7 ได้ดีที่สุด ซึ่งเป็นผู้นำเกณฑ์ชี้วัด Vals AI Finance Agent ที่ 64.37% ซึ่งดีที่สุดในบรรดาโมเดล frontier ใดๆ ในงานด้านการเงิน
การตั้งค่า
เริ่มต้นด้วยนักวิจัยตลาด ไม่ใช่ผู้สร้างโมเดล
นักวิจัยตลาดต้องการการกำหนดค่าน้อยที่สุด ให้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ในการรันครั้งแรก และแสดงให้เห็นทันทีว่าการตั้งค่าของคุณทำงานหรือไม่ หากนักวิจัยตลาดส่งคืนรายงานสรุปพอร์ตโฟลิโอที่สะอาดพร้อมข้อมูลนักวิเคราะห์จริงและข่าวสารล่าสุด แสดงว่าการติดตั้งสำเร็จและ agent อีกสองตัวก็จะทำงานเช่นกัน หากไม่ส่งคืนอะไรเลยหรือมีข้อผิดพลาด ให้แก้ไขปัญหาที่นี่ก่อนเพิ่มตัวอื่น
ติดตั้งผู้สร้างโมเดลเป็นลำดับที่สอง หลังจากที่คุณรันเซสชันนักวิจัยตลาดที่สำเร็จอย่างน้อยหนึ่งครั้ง ผลลัพธ์ Excel จะเพิ่มขั้นตอนที่ต้องใช้ Microsoft 365 Claude add-in หรือการดาวน์โหลดด้วยตนเอง ดังนั้นจึงควรยืนยันว่าการเข้าถึงข้อมูลหลักทำงานได้ก่อน
เพิ่มผู้ตรวจสอบผลประกอบการเป็นลำดับสุดท้าย มันเป็นตัวที่ตรงเป้าหมายที่สุดในสามตัว และทำงานได้ดีที่สุดเมื่อคุณใช้ Market Researcher เพื่อระบุแล้วว่าตำแหน่งใดบ้างที่ต้องตรวจสอบสมมติฐาน
มีสองวิธีในการติดตั้ง agent วิธีที่ง่ายที่สุดคือผ่านตลาดบริการทางการเงินภายใน Cowork เส้นทางที่ปรับแต่งได้มากกว่าคือผ่าน Claude Code
ผ่าน Cowork (ง่ายที่สุด):
เปิด Claude Cowork บนเดสก์ท็อป
ในแถบด้านข้างซ้าย คลิกที่ปลั๊กอิน
ค้นหาตลาดบริการทางการเงิน
คลิกเพิ่มตลาด
จากนั้นติดตั้ง agent เฉพาะที่คุณต้องการจากตลาด
ผ่าน Claude Code (บรรทัดคำสั่ง):
เพิ่มตลาดก่อน:
claude plugin marketplace add anthropics/financial-servicesติดตั้งทักษะการวิเคราะห์ทางการเงินหลัก (ต้องติดตั้งก่อน):
claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-servicesจากนั้นติดตั้ง agent แต่ละตัวที่คุณต้องการ:
claude plugin install market-researcher@claude-for-financial-services
claude plugin install model-builder@claude-for-financial-services
claude plugin install earnings-reviewer@claude-for-financial-services
คุณต้องมีแผน Claude แบบชำระเงินเพื่อใช้ปลั๊กอินและ Cowork นี่คือค่าใช้จ่ายของแต่ละระดับและสิ่งที่คุณจะได้รับ:
- Pro ($20/เดือน, $17/เดือนหากจ่ายรายปี): รวม Cowork, ปลั๊กอิน และ agent การเงิน จุดเริ่มต้นที่เหมาะสมสำหรับนักลงทุนรายบุคคลส่วนใหญ่
- Max 5x ($100/เดือน): ฟีเจอร์เดียวกับ Pro แต่มีพื้นที่การใช้งานมากกว่าห้าเท่า อัปเกรดที่นี่หากคุณถึงขีดจำกัด Pro จากการรันเซสชันการวิจัยแบบหลาย agent
- Max 20x ($200/เดือน): พื้นที่การใช้งานมากกว่า Pro ยี่สิบเท่า สำหรับการใช้งานหนักทุกวัน
- Team ($25/ที่นั่ง/เดือนมาตรฐาน ขั้นต่ำห้าที่นั่ง): สำหรับองค์กร
ตัว agent นั้นฟรี ปลั๊กอินและทักษะ agent ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในแผนแบบชำระเงินใดๆ ตัวเชื่อมต่อข้อมูลพรีเมียมบางตัว (FactSet, S&P Capital IQ, PitchBook) ต้องการการสมัครสมาชิกแยกต่างหากจากผู้ให้บริการข้อมูลเหล่านั้น นักลงทุนรายบุคคลส่วนใหญ่จะได้รับมูลค่ามหาศาลจากข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะเพียงอย่างเดียว: เอกสาร SEC, ข่าวสาร, บทถอดความการประชุมผลประกอบการ และ API ทางการเงินฟรี
เมื่อติดตั้งแล้ว agent จะปรากฏใน Cowork dispatch ทักษะจะทำงานโดยอัตโนมัติตามบริบท และคำสั่ง slash จะพร้อมใช้งานในเซสชันของคุณ
คำสั่ง slash จะพิมพ์โดยตรงในหน้าต่างแชท ไม่ใช่เป็นการเลือกจากเมนู นี่คือสิ่งที่แต่ละคำสั่งเรียกใช้:
- /comps — เรียกใช้การวิเคราะห์บริษัทเทียบเคียงสำหรับ ticker ที่คุณระบุถัดไป
- /dcf — สร้างการประเมินมูลค่ากระแสเงินสดคิดลดสำหรับบริษัทที่มีชื่อ
- /earnings — ดึงและสรุปบทถอดความการประชุมผลประกอบการล่าสุด
- /ic-memo — ร่างบันทึกคณะกรรมการลงทุนสำหรับตำแหน่งที่คุณอธิบาย
พิมพ์ /comps NVDA แล้ว agent จะรันการเทียบเคียงกับกลุ่มบริษัทคู่แข่งของ NVDA ทันที ไม่ต้องใช้พรอมต์เพิ่มเติม คำสั่งเหล่านี้เป็นทางลัดสำหรับงานทั่วไป สำหรับสิ่งที่เฉพาะเจาะจงมากกว่าที่คำสั่งครอบคลุม ให้ใช้พรอมต์ภาษาธรรมชาติในส่วนด้านล่าง
Agent 1: นักวิจัยตลาด
นักวิเคราะห์ส่วนตัวของคุณที่ครอบคลุมทุกหุ้นที่คุณถือ โดยดึงจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดโดยอัตโนมัติ
นักวิจัยตลาดติดตามการพัฒนาของภาคส่วนและผู้ออกหลักทรัพย์ สังเคราะห์ข่าวสาร เอกสารยื่น และงานวิจัยของนายหน้า และทำเครื่องหมายรายการเพื่อตรวจสอบ สำหรับนักลงทุนรายบุคคล นั่นหมายถึง: การเปลี่ยนแปลงอันดับนักวิเคราะห์ทุกครั้ง เอกสาร SEC ทุกฉบับ ข่าวสำคัญทุกเรื่องทั่วทั้งพอร์ตโฟลิโอของคุณ จัดระเบียบและปรากฏขึ้นโดยที่คุณไม่ต้องไปค้นหา
สิ่งที่ตรวจสอบ:
- กระแสข่าว กรองเฉพาะสิ่งที่ส่งผลต่อสถานะของคุณจริงๆ
- การปรับเพิ่มและลดอันดับนักวิเคราะห์พร้อมเหตุผล
- เอกสาร SEC ที่ถูกแยกวิเคราะห์เป็นภาษาที่เข้าใจง่าย (10-K, 10-Q, 8-K)
- การพัฒนาทั่วทั้งภาคส่วนที่ส่งผลต่อการถือครองของคุณ
- การเคลื่อนไหวเชิงแข่งขันของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่คุณถือ
- สัญญาณความเสี่ยง: การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ การฟ้องร้อง การเปลี่ยนแปลงผู้บริหาร
"ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ" หมายถึงอะไรจริงๆ หากไม่มีสมัครสมาชิกตัวเชื่อมต่อพรีเมียม:
หากไม่มีการสมัครสมาชิก FactSet หรือ S&P Capital IQ นักวิจัยตลาดจะดึงข้อมูลจาก SEC EDGAR (เอกสารยื่นสาธารณะทั้งหมด), API ข้อมูลทางการเงินฟรี (ประวัติราคา, พื้นฐานเบื้องต้น), ข่าวสารที่เข้าถึงได้ทางเว็บ และบทถอดความผลประกอบการจากหน้าเว็บนักลงทุนสัมพันธ์ของบริษัท สิ่งนี้ครอบคลุมสิ่งที่นักลงทุนรายบุคคลส่วนใหญ่ต้องการสำหรับการวิจัยสมมติฐาน
สิ่งที่เข้าถึงไม่ได้หากไม่มีสมัครสมาชิกระดับพรีเมียม: การประมาณการฉันทามติของนักวิเคราะห์แบบเรียลไทม์, รายงานวิจัยนายหน้าเอกชน และข้อมูลทางเลือกระดับสถาบัน หากคุณขอฉันทามติของนักวิเคราะห์และ Claude ไม่สามารถเข้าถึงแหล่งที่มาที่ต้องชำระเงินได้ มันจะแจ้งให้คุณทราบและทำงานจากข้อมูลที่มีอยู่แทนที่จะสร้างตัวเลขขึ้นมา
พรอมต์รายงานสรุปพอร์ตโฟลิโอ:
ฉันถือหุ้นใน AAPL, NVDA, MSFT, GOOGL และ AMZNขอรายงานสรุปเต็มรูปแบบสำหรับทั้งห้าหุ้น เกิดอะไรขึ้นในสัปดาห์นี้? มีการเปลี่ยนแปลงอันดับนักวิเคราะห์หรือไม่? มีข่าวอะไรที่ฉันควรรู้หรือไม่? ทำเครื่องหมายสิ่งใดก็ตามที่เปลี่ยนสมมติฐานการลงทุนสำหรับตำแหน่งเหล่านี้
การเจาะลึกหุ้นเดี่ยว:
ขอรายงานการวิจัยที่สมบูรณ์เกี่ยวกับ Tesla (TSLA) ครอบคลุม: ผลประกอบการล่าสุด, ฉันทามตินักวิเคราะห์, ความเสี่ยงหลัก, ตำแหน่งทางการแข่งขัน, ตัวเร่งปฏิกิริยาที่จะเกิดขึ้น และว่ามูลค่าปัจจุบันสมเหตุสมผลหรือไม่ตามการเติบโต
การสแกนภาคส่วน:
ฉันสนใจภาคส่วนชิป AI ขอภาพรวมของผู้เล่นหลัก ส่วนแบ่งตลาด การเติบโตของรายได้ และบริษัทใดที่มีตำแหน่งดีที่สุดสำหรับสองถึงสามปีข้างหน้า รวมถึง NVDA, AMD, INTC, AVGO และอื่นๆ ที่น่าจับตามอง
การจัดอันดับรายการเฝ้าดูรายสัปดาห์:
นี่คือรายการเฝ้าดูของฉัน: PLTR, SNOW, CRWD, NET, DDOGจัดอันดับตามความน่าดึงดูดในการลงทุนในตอนนี้ สำหรับแต่ละตัว: บริบทราคาปัจจุบัน, การพัฒนาล่าสุด, ความรู้สึกของนักวิเคราะห์ และสิ่งหนึ่งที่ต้องจับตามองอย่างใกล้ชิดที่สุด
การตั้งค่าที่มีประโยชน์ที่สุด: ให้พอร์ตโฟลิโอเต็มของคุณครั้งเดียวและขอรายงานสรุปทุกเช้าวันจันทร์ พรอมต์เดียวกัน รันทุกสัปดาห์ ช่วยให้คุณทันสมัยโดยไม่ต้องตรวจสอบแต่ละตำแหน่งด้วยตนเอง
Agent 2: ผู้สร้างโมเดล
โมเดลทางการเงินเต็มรูปแบบที่ธนาคารเพื่อการลงทุนเรียกเก็บเงินจากลูกค้าหลายพันดอลลาร์เพื่อผลิต
ให้ผู้สร้างโมเดลกับบริษัทมหาชนใดๆ ก็ได้ และมันจะสร้างโมเดลที่สมบูรณ์: การคาดการณ์รายได้และค่าใช้จ่าย, การประเมินมูลค่า DCF, การวิเคราะห์เปรียบเทียบ (P/E, EV/EBITDA, P/S), ตารางความไวต่อสถานการณ์การเติบโตและอัตรากำไรที่แตกต่างกัน และหน้าสมมติฐานที่สะอาด ใน Excel จัดรูปแบบเพื่อการตรวจสอบและปรับเปลี่ยน
นี่คือ agent ที่แทนที่เครื่องมือโดยตรงที่นักลงทุนรายบุคคลไม่เคยสามารถเข้าถึงได้โดยไม่ต้องจ่ายที่ปรึกษาหรือสมัครใช้บริการวิจัยระดับมืออาชีพ
หมายเหตุเกี่ยวกับผลลัพธ์ Excel ก่อนรันโมเดลแรก:
ผู้สร้างโมเดลสร้างไฟล์ Excel ที่ดาวน์โหลดได้ วิธีการที่ไฟล์ถึงคุณขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของคุณ
หากคุณติดตั้ง Claude Microsoft 365 add-in (มีให้ที่ claude.ai/integrations หรือผ่านผู้ดูแล Microsoft 365 ขององค์กรของคุณ) โมเดลจะเปิดใน Excel โดยตรง โดยบริบทจะถูกส่งต่อระหว่าง Claude และสเปรดชีตโดยอัตโนมัติ นี่เป็นเวอร์ชันที่สะอาดที่สุดของเวิร์กโฟลว์
หากคุณไม่ได้ติดตั้ง add-in โมเดลจะถูกสร้างขึ้นและเสนอให้ดาวน์โหลดเป็นไฟล์ภายในหน้าต่าง Cowork คลิกดาวน์โหลด เปิดใน Excel หรือ Google Sheets และตรวจสอบแท็บสมมติฐานก่อนที่จะตีความสิ่งอื่นใด
ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด: ตรวจสอบหน้าสมมติฐานก่อน โมเดลถูกเติมข้อมูลจากข้อมูลสาธารณะ แต่อัตราการเติบโต สมมติฐานอัตรากำไร และอัตราคิดลดเป็นค่าเริ่มต้นที่อาจไม่สะท้อนมุมมองของคุณเองต่อบริษัท
การสร้างโมเดลเต็มรูปแบบ:
สร้างโมเดลทางการเงินที่สมบูรณ์สำหรับ Microsoft (MSFT) ใน Excel รวมถึงการคาดการณ์รายได้และค่าใช้จ่ายห้าปี, การประเมินมูลค่า DCF, การวิเคราะห์เปรียบเทียบกับคู่แข่ง และตารางความไว แสดงให้ฉันเห็นว่าหุ้นมีมูลค่าเท่าใดภายใต้สมมติฐานการเติบโตและอัตรากำไรที่แตกต่างกัน
การเปรียบเทียบสองหุ้น:
ฉันกำลังตัดสินใจระหว่าง CrowdStrike (CRWD) และ Palo Alto Networks (PANW) สร้างโมเดลแบบเคียงข้างกันเปรียบเทียบการเติบโตของรายได้ อัตรากำไร ทวีคูณมูลค่า และ upside โดยนัยสำหรับทั้งสองตัว ตัวไหนถูกกว่าเมื่อเทียบกับการเติบโต?
การวิเคราะห์สถานการณ์ในตำแหน่งที่มีอยู่:
ฉันถือ Amazon (AMZN) สร้างโมเดลที่แสดงให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นกับราคาหุ้นหาก: การเติบโตของ AWS ช้าลงเหลือ 15%, การเติบโตของ AWS อยู่ที่ 25%, การเติบโตของ AWS เร่งขึ้นเป็น 35% ให้ตัวแปรอื่นๆ คงที่
จุดที่ซื่อสัตย์ประการหนึ่งเกี่ยวกับการใช้งานนี้: โมเดลทางการเงินนั้นดีเท่ากับสมมติฐานเท่านั้น ผู้สร้างโมเดลสร้างโครงสร้างและเติมข้อมูลจากข้อมูลสาธารณะ ตรวจสอบสมมติฐานที่มันทำก่อนที่จะสรุปผลจากผลลัพธ์ ปรับสมมติฐานที่ไม่ตรงกับงานวิจัยของคุณเอง โมเดลที่คุณได้ทดสอบความเครียดแล้วเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ โมเดลที่คุณไม่ได้ดูเป็นเพียงสเปรดชีตที่จัดรูปแบบแล้ว
Agent 3: ผู้ตรวจสอบผลประกอบการ
การประชุมผลประกอบการคือที่ที่บริษัทต่างๆ บอกคุณถึงสิ่งที่เกิดขึ้นจริง พวกมันยังยาว เต็มไปด้วยภาษาขององค์กร และนักลงทุนส่วนใหญ่ไม่สามารถฟังการประชุมยี่สิบครั้งต่อไตรมาสได้
ผู้ตรวจสอบผลประกอบการอ่านบทถอดความทั้งหมดและส่งมอบสิ่งที่สำคัญ: สิ่งที่เกินและต่ำกว่าความคาดหมาย สิ่งที่เปลี่ยนแปลงไปในแนวโน้ม สมมติฐานที่คุณถือหุ้นอยู่นั้นยังคงอยู่หรือไม่ และน้ำเสียงของผู้บริหารเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในหลายไตรมาส
สรุปผลประกอบการ:
Apple (AAPL) เพิ่งรายงานผลประกอบการ ตรวจสอบบทถอดความทั้งหมด อะไรที่เกินและต่ำกว่าความคาดหมาย? อะไรเปลี่ยนแปลงไปในแนวโน้ม? มีอะไรที่ฉันควรกังวลหรือไม่?
การตรวจสอบสมมติฐาน (เวอร์ชันที่มีประโยชน์ที่สุดของพรอมต์นี้):
ฉันถือ Nvidia (NVDA) เพราะฉันเชื่อว่าการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI จะเติบโตต่อไปอีกอย่างน้อยสามปี ตรวจสอบการประชุมผลประกอบการล่าสุดของพวกเขาและบอกฉัน: ความคิดเห็นของผู้บริหารสนับสนุนหรือบ่อนทำลายสมมติฐานนี้? โปรดระบุเจาะจง
นี่คือประเภทของผลลัพธ์ที่สิ่งนี้สร้างขึ้นเมื่อทำงานอย่างถูกต้อง:
ตัวอย่างผลลัพธ์ของผู้ตรวจสอบผลประกอบการ
การประเมินสมมติฐาน: สนับสนุนโดยมีภาวะแทรกซ้อนที่สำคัญหนึ่งประการสนับสนุน: Jensen Huang อธิบายความต้องการศูนย์ข้อมูลว่า "ไม่รู้จักพอ" และกล่าวว่าการเปลี่ยนผ่านจากการประมวลผลเอนกประสงค์ไปสู่การประมวลผลแบบเร่งความเร็วกำลังเกิดขึ้น "เร็วกว่าที่เราคาดไว้มาก" อัตรากำไรขั้นต้นขยายเป็น 78.4% ซึ่งบ่งชี้ว่าไม่มีแรงกดดันด้านราคาแม้จะมีอุปทานที่เร่งขึ้น แนวโน้มในอนาคตสูงกว่าฉันทามติทั้งในด้านรายได้และอัตรากำไรขั้นต้นภาวะแทรกซ้อน: ผู้บริหารระบุว่าการใช้จ่าย AI ของรัฐอธิปไตย ซึ่งหมายถึงรัฐบาลที่สร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI แห่งชาติของตนเอง กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของความต้องการ หากการใช้จ่ายของรัฐอธิปไตยกำลังดึงความต้องการที่มิฉะนั้นจะเกิดขึ้นในช่วงสามปีไปข้างหน้า ระยะเวลาการเติบโตที่คุณกำลังจำลองอาจเป็นการโหลดล่วงหน้ามากกว่าการขยายออกไป นี่ไม่ใช่สิ่งที่ทำให้สมมติฐานพังทลาย แต่ก็คุ้มค่าที่จะติดตามไตรมาสต่อไตรมาส
quarter.Net : สมมติฐานการเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI สามปีได้รับการสนับสนุนจากการประชุมครั้งนี้ คำถามหนึ่งข้อที่ควรเพิ่มในรายการติดตามของคุณ: เปอร์เซ็นต์ของความต้องการในปัจจุบันเป็นของรัฐอธิปไตยเทียบกับเชิงพาณิชย์ และสัดส่วนนั้นกำลังเปลี่ยนแปลงหรือไม่
นั่นคือความแตกต่างระหว่างการอ่านการประชุมผลประกอบการด้วยตัวเองกับการรันผ่านพรอมต์เฉพาะสมมติฐาน ผลลัพธ์ถูกปรับเทียบตามตำแหน่งของคุณ ไม่ใช่สรุปทั่วไป
การวิเคราะห์น้ำเสียงหลายไตรมาส:
ดึงการประชุมผลประกอบการสี่ครั้งล่าสุดของ Meta (META) น้ำเสียงของผู้บริหารเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในปีที่ผ่านมา? พวกเขามีความมั่นใจมากขึ้นหรือน้อยลงเกี่ยวกับการลงทุน AI ของพวกเขาหรือไม่? รายได้จากโฆษณากลับมาเร่งตัวอีกครั้งหรือไม่?
ชุดผลประกอบการประจำสัปดาห์:
สัปดาห์นี้ AAPL, AMZN, GOOGL และ META รายงานผลประกอบการทั้งหมด ขอสรุปของแต่ละตัว ตัวไหนเกินความคาดหมาย? ตัวไหนต่ำกว่าความคาดหมาย? ตัวไหนมีแนวโน้มในอนาคตที่น่ากังวลที่สุด? จัดอันดับจาก bullish ที่สุดไปจนถึง bearish ที่สุดตามคุณภาพของผลประกอบการ
ผู้ตรวจสอบผลประกอบการทำงานได้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อคุณระบุสมมติฐานของคุณก่อน "ฉันถือหุ้นนี้เพราะ X การประชุมผลประกอบการนี้สนับสนุนหรือบ่อนทำลายสิ่งนั้นหรือไม่" ให้การวิเคราะห์ที่ตรงเป้าหมายและมีประโยชน์ "ตรวจสอบการประชุมผลประกอบการนี้" ให้สรุปที่คุณสามารถอ่านได้จากสำนักข่าวทางการเงินใดๆ
การเชื่อมโยงทั้งสามตัว
คุณค่าที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อ agent ทั้งสามตัวทำงานตามลำดับในการสนทนาเดียว
การตรวจสอบสถานะเต็มรูปแบบสำหรับตำแหน่งใหม่:
ฉันกำลังพิจารณาซื้อหุ้นของ Palantir (PLTR) รันการตรวจสอบสถานะเต็มรูปแบบ:1. การวิจัยตลาด: ข่าวสาร, อันดับนักวิเคราะห์, ตำแหน่งทางการแข่งขัน, ความเสี่ยงหลัก
2. สร้างโมเดลทางการเงินเต็มรูปแบบพร้อมการประเมินมูลค่า DCF และตารางความไว
3. ตรวจสอบการประชุมผลประกอบการล่าสุดและบอกฉันว่าสมมติฐานยังคงอยู่หรือไม่
4. การประเมินขั้นสุดท้าย: ซื้อ, ถือ, หรือผ่าน พร้อมเหตุผล
การเตรียมตัวก่อนผลประกอบการ:
Nvidia รายงานผลประกอบการสัปดาห์หน้า ช่วยฉันเตรียมตัว:1. การประมาณการฉันทามติสำหรับรายได้และ EPS คืออะไร?
2. สามสิ่งที่ต้องจับตามองอย่างใกล้ชิดที่สุดคืออะไร?
3. สร้างโมเดลคร่าวๆ ที่แสดงว่าหุ้นมีมูลค่าเท่าใดภายใต้สถานการณ์การเติบโตของรายได้ที่แตกต่างกัน
4. ผู้บริหารแนะนำแนวโน้มอะไรสำหรับไตรมาสนี้ในการประชุมครั้งล่าสุด?
การคัดกรองหุ้น:
หาหุ้นห้าตัวที่ฉันอาจไม่ได้มองอยู่ซึ่งตรงตามเกณฑ์เหล่านี้: มูลค่าตลาดระหว่าง 5 พันล้านดอลลาร์ถึง 5 หมื่นล้านดอลลาร์, การเติบโตของรายได้สูงกว่า 25%, อัตรากำไรที่กำลังดีขึ้น, คูเมืองแข่งขันที่แข็งแกร่ง สำหรับแต่ละตัว ขอภาพรวมคร่าวๆ ว่าทำไมถึงน่าสนใจและความเสี่ยงคืออะไร
agent แต่ละตัวต่อยอดจากสิ่งที่ตัวก่อนหน้าสร้างขึ้น การวิจัยแจ้งสมมติฐานของโมเดล โมเดลให้บริบทสำหรับการตีความสิ่งที่ผู้บริหารพูดในการประชุมผลประกอบการ การประชุมผลประกอบการบอกคุณว่าสมมติฐานการวิจัยยังคงอยู่หรือไม่
agent อีกเจ็ดตัวมีไว้ทำอะไร
agent ที่เหลือสร้างขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินและทีมสถาบัน:
- ผู้สร้าง Pitch (Pitch Builder) — สร้างรายการเป้าหมาย การวิเคราะห์เปรียบเทียบ และร่าง pitchbook สำหรับนายธนาคารเพื่อการลงทุน
- ผู้เตรียมการประชุม (Meeting Preparer) — สร้างเอกสารสรุปสำหรับลูกค้าและคู่สัญญาก่อนการโทร
- ผู้ตรวจสอบมูลค่า (Valuation Reviewer) — ตรวจสอบการประเมินมูลค่าเทียบกับบริษัทเทียบเคียงและวิธีการเพื่อความสอดคล้อง
- ผู้กระทบยอดบัญชีแยกประเภททั่วไป (GL Reconciler) — กระทบยอดบัญชีแยกประเภททั่วไปและคำนวณ NAV
- ผู้ปิดบัญชีสิ้นเดือน (Month-End Closer) — จัดการเวิร์กโฟลว์การปิดบัญชีสิ้นเดือนและการจัดลำดับงาน
- ผู้ตรวจสอบงบการเงิน (Statement Auditor) — ตรวจสอบงบการเงินเพื่อความสอดคล้องภายในและความพร้อมในการตรวจสอบ
- ผู้คัดกรอง KYC (KYC Screener) — จัดการการตรวจสอบเอกสาร Know Your Customer และการเตรียมความพร้อมด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด
สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์และมีประโยชน์จริงๆ สำหรับกลุ่มเป้าหมายที่ตั้งใจไว้ สำหรับนักลงทุนรายบุคคล สามตัวแรกคือตัวที่สำคัญ
ข้อจำกัดที่ซื่อสัตย์
agent เหล่านี้สร้างงานวิจัยและการวิเคราะห์ พวกมันไม่ได้ดำเนินการอะไรเลย พวกมันไม่ได้ทำนายอนาคต พวกมันไม่ได้แทนที่การตัดสินว่าสมมติฐานถูกต้องหรือไม่
สิ่งที่พวกมันแทนที่คือต้นทุนเวลาของการดึงข้อมูล การจัดโครงสร้างโมเดล และการอ่านบทถอดความผลประกอบการด้วยตนเอง การวิเคราะห์ที่ส่งกลับมาต้องการการประเมินแบบเดียวกับที่คุณจะให้กับผลงานวิจัยใดๆ: ตรวจสอบสมมติฐาน ตรวจสอบแหล่งข้อมูล ใช้วิจารณญาณของคุณเองกับข้อสรุป
Jamie Dimon สร้าง dashboard ของเขาในยี่สิบนาที จากนั้นเขาก็น่าจะใช้บริบทยี่สิบปีในการตีความสิ่งที่มันแสดงให้เขาเห็น ยี่สิบนาทีคือสิ่งที่ Claude ให้เขาคืนมา การตีความยังคงเป็นของเขา
agent เหล่านี้ให้การบีบอัดแบบเดียวกันแก่คุณ สิ่งที่คุณทำกับผลลัพธ์ยังคงเป็นหน้าที่ของคุณ
พื้นที่เก็บข้อมูลเต็มรูปแบบอยู่ที่ github.com/anthropics/financial-services ทุกอย่างเป็นโอเพนซอร์ส
บทความนี้ครอบคลุมเครื่องมือวิจัย AI ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน ไม่มีสิ่งใดในที่นี้เป็นคำแนะนำให้ซื้อหรือขายหลักทรัพย์ใดๆ ควรทำการวิจัยของคุณเองและปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมก่อนตัดสินใจลงทุนเสมอ
ติดตาม @damidefi บน X สำหรับเครื่องมือ Claude AI รายวัน การวิเคราะห์คริปโต และการเดินทางสู่ 100K คั่นหน้านี้ไว้ แชร์กับคนคนหนึ่งที่จ่ายเงินให้ที่ปรึกษาทางการเงินสำหรับงานวิจัยที่ Claude สามารถรันได้ในเวลาไม่ถึงห้านาที
