คลื่นการปฏิวัติ AI ในอุตสาหกรรมการเงิน! นักวิเคราะห์การเงินจะถูก "แทนที่" หรือไม่ ― Anthropic ก้าวเข้าสู่ "สมรภูมิถัดไป" ด้วย Claude

1. "AI奪อะไรจากการเงินและเพิ่มอะไร"

อุตสาหกรรมการเงินเป็นโลกที่ปริมาณและความสดของข้อมูลเป็นตัวตัดสินชนะหรือแพ้ รายงานผลประกอบการ การเปิดเผยข้อมูลตามเวลาที่เหมาะสม เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล รายงานนักวิเคราะห์ สถิติแมโคร ข่าว และการเคลื่อนไหวของตลาด การอ่าน เชื่อมโยง ตั้งสมมติฐาน ตรวจสอบ และแปลงเป็นรูปแบบที่สามารถอธิบายได้เหล่านี้เป็นงานที่ทำซ้ำทุกวัน

ที่นี่ AI ได้เข้ามาอย่างเต็มที่ Anthropic ของสหรัฐอเมริกาได้เน้นความสามารถที่มุ่งเน้นงานวิเคราะห์การเงินในโมเดลล่าสุด "Claude Opus 4.6" และมุ่งเป้าไปที่ภาคการเงิน ตามรายงาน Claude จะถูกขยายเพื่ออ่านข้อมูลบริษัท การเปิดเผยข้อมูลตามเวลาที่เหมาะสม และข้อมูลตลาด เพื่อทำงานวิเคราะห์การเงิน นอกจากนี้ หลังจากการประกาศ ราคาหุ้นของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การเงินและบริการข้อมูลลดลง ซึ่งตลาดได้เริ่มรวมความ "คุกคาม" ไว้ล่วงหน้า

สิ่งสำคัญไม่ใช่ "การคำนวณที่รวดเร็ว" แต่เป็นการก้าวไปในทิศทางของ "การทำตั้งแต่การอ่านข้อมูลจนถึงการให้ผลลัพธ์ในขั้นตอนเดียว" ในสถานที่ทำงานด้านการเงิน สิ่งที่มักจะเป็นคอขวดไม่ใช่ตัวเลขเอง แต่เป็น "การอ่านเหตุผลที่นำไปสู่ตัวเลข" และ "การทำเอกสาร" หาก AI สามารถทำให้กระบวนการนี้สั้นลง การออกแบบงานทั้งหมดอาจเปลี่ยนไป

2. ทำไมการเงินถึงเป็น "เหยื่อ" ของ AI ได้ง่าย

การเงินมีเงื่อนไขที่เหมาะสมกับ AI

• น้ำหนักของข้อความมีมาก: เอกสารการเปิดเผย รายงานการประชุม สัญญา หมายเหตุ เอกสารอธิบาย ฯลฯ ภาษาธรรมชาติเป็นศูนย์กลางของงาน

• รูปแบบเป็นกึ่งโครงสร้าง: งบการเงิน ข้อมูลส่วนงาน KPI ฯลฯ มีรูปแบบที่แน่นอน

• "คำตอบที่ถูกต้อง" ไม่ใช่เพียงหนึ่งเดียว: แม้แต่ข้อมูลเดียวกันก็สามารถเปลี่ยนข้อสรุปได้ตามสมมติฐานหรือสถานการณ์ นั่นคือเหตุผลที่ "การสร้างสมมติฐาน" มีค่า

• ความสามารถในการตรวจสอบได้สูง: มีวัฒนธรรมในการกลับไปตรวจสอบเอกสารต้นฉบับ (อย่างน้อยก็ในทางทฤษฎี)

ฝ่าย Anthropic ได้แสดงความสามารถในการปรับปรุงในเกณฑ์มาตรฐานด้านการเงินและการสร้างเอกสาร สเปรดชีต และเอกสารนำเสนอ งานการเงินในทางปฏิบัติเป็นการทำซ้ำของ "อ่าน→ดึงออก→จัดเรียง→เปรียบเทียบ→สร้างเรื่องราว" หาก AI เร่งกระบวนการนี้ การใช้เวลาของนักวิเคราะห์จะเปลี่ยนไปอย่างพื้นฐาน

3. ราคาหุ้นแสดงให้เห็น "ตัวตนของความกลัว"

ตามรายงาน ราคาหุ้นของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การเงินลดลงหลังจากการประกาศ การตอบสนองของตลาดมีความไวต่อความเป็นไปได้ในการกัดกร่อนโครงสร้างกำไรมากกว่าความเหนือกว่าทางเทคนิค

เครื่องมือวิเคราะห์การเงินหรือบริษัทข้อมูลได้สร้างมูลค่าในรูปแบบของ (1) การจัดเตรียมข้อมูล (2) การค้นหาและการแสดงผล (3) การทำให้เป็นเวิร์กโฟลว์ (4) เครือข่ายผู้เชี่ยวชาญ อย่างไรก็ตาม หาก AI สามารถ "รวบรวมข้อมูลที่จำเป็น ดึงประเด็นสำคัญ สร้างตารางเปรียบเทียบ และร่างข้อสรุป" ได้ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติของผู้ใช้ การ "ให้ผู้ใช้ดำเนินการบนหน้าจอ" จะไม่เป็นมูลค่าอีกต่อไป ในทางสุดโต่ง ผู้ใช้ต้องการ "แพ็คเกจข้อสรุปและเหตุผล" ไม่ใช่เครื่องมือ

แน่นอนว่า การอนุญาตข้อมูล การปฏิบัติตามข้อกำหนด การตรวจสอบ และความรับผิดชอบไม่สามารถแทนที่ได้ง่ายๆ แต่ตลาดกังวลว่า "พื้นที่ที่สามารถแทนที่ได้กว้างกว่าที่คิด" นั่นคือเหตุผลที่หุ้นเคลื่อนไหว

4. การตอบสนองของ SNS: ความตื่นเต้น ความเยาะเย้ย และการพูดคุยเรื่องความรับผิดชอบ

สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับหัวข้อนี้คือ การตอบสนองใน SNS ไม่ได้เป็นเอกฉันท์ สามารถแบ่งออกเป็นอย่างน้อย 4 อุณหภูมิ

(A) ฝ่าย "งานนรกในสถานที่สิ้นสุด": ความคาดหวัง
ใน Hacker News มีการตั้งคำถามว่า "นี่เป็นเพียงการปรับแต่งให้ดูดีขึ้นหรือการวิเคราะห์ดีขึ้นจริงๆ" และมีการอภิปรายเพื่อพิจารณาแก่นแท้ของฟังก์ชัน ในขณะเดียวกัน มีเสียงที่เห็นคุณค่าของ "การทำงานหลายชั่วโมงให้เสร็จในไม่กี่นาที" โดยเฉพาะผู้ที่ใช้เวลามากในการสร้างหรืออัปเดตเอกสารมีความคาดหวังสูง

(B) ฝ่าย "งานของคนรุ่นใหม่จะหายไป": ความไม่มั่นคงในการจ้างงาน
ในกระดานสนทนาเกี่ยวกับอาชีพการบัญชีและการเงิน มีการกล่าวว่า "งานง่ายๆ ที่ทำโดยจูเนียร์จะถูกตัดออกก่อน" และ "ทีม 10 คนจะกลายเป็น 6 คน" นี่ไม่ใช่ "งานหายไป" แต่เป็น "ทางเข้าของอาชีพแคบลง" งานวิเคราะห์มีลักษณะเหมือนระบบฝึกงาน และงานที่ทำในช่วงเริ่มต้นเป็นโอกาสในการเรียนรู้ หาก AI เข้ามาแทนที่ การพัฒนารุ่นต่อไปจะถูกทำลาย

(C) ฝ่าย "ถ้าผิดพลาด ใครจะรับผิดชอบ?": การกำกับดูแล
ใน LinkedIn และสถานที่ที่เน้นธุรกิจ มีประเด็นที่ว่า "เมื่อ AI เปลี่ยนจากผู้ช่วยเป็นผู้ดำเนินการ ความรับผิดชอบจะกลายเป็นเรื่องคลุมเครือ" การตีความผิดของข้อสัญญา การตีความผิดของการเปิดเผย การเข้าใจผิดของเงื่อนไขเบื้องต้น สามารถนำไปสู่ความผิดพลาดในการทดสอบความเครียดหรือการตัดสินใจลงทุน ในโลกนี้ AI จะถูกพิจารณาเป็น "ผลลัพธ์" ได้แค่ไหน ท้ายที่สุด หากมนุษย์ต้องตรวจสอบก็จะหยุดที่การเพิ่มประสิทธิภาพ แต่เมื่อการตรวจสอบกลายเป็นรูปแบบอัตโนมัติ อุบัติเหตุจะเกิดขึ้น

(D) ฝ่าย "สะดวกแต่ก็เพิ่มความเสี่ยง": ความปลอดภัย
รายงานได้กล่าวถึงความสามารถของ Opus 4.6 ในการค้นหาช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นข่าวดีในมุมมองของ White Hat แต่ในขณะเดียวกัน ผู้โจมตีก็ใช้ AI เช่นกัน สถาบันการเงินเป็นเป้าหมายหลักของการโจมตีทางไซเบอร์ และยิ่งมีการใช้ "AI ป้องกัน" มากขึ้น "AI โจมตี" ก็จะพัฒนามากขึ้น ซึ่งเป็นภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก

การอภิปรายใน SNS สรุปได้ว่า "ความสะดวก" "ความรับผิดชอบ" และ "การจ้างงาน" จะถูกจัดสรรอย่างไร เทคโนโลยีเพิ่มสิ่งที่ "ทำได้" แต่ต้องมีการตัดสินใจว่า "ทำได้" หรือไม่

5. การแข่งขันกับ OpenAI แสดงให้เห็น "เฟสถัดไปของ AI สำหรับองค์กร"

ตามรายงาน OpenAI ได้ประกาศการปรับปรุงโมเดลสำหรับการเขียนโปรแกรมในช่วงเวลาเดียวกัน สนามรบหลักของ AI ได้เปลี่ยนจากการแชทสำหรับผู้บริโภคไปสู่การทำงานหลักขององค์กรอย่างชัดเจน

สิ่งสำคัญที่นี่คือ AI ไม่ได้ทำอะไรเพียงลำพัง แต่ "ละลาย" เข้าไปในเครื่องมือการทำงาน ข้อมูล และการจัดการสิทธิ์ที่มีอยู่ ในสถานที่ทำงานด้านการเงิน ข้อมูลกระจายอยู่ สิทธิ์ถูกแบ่งแยกอย่างละเอียด และมีการร้องขอบันทึกการตรวจสอบ เพื่อให้ AI ถูกใช้อย่างกว้างขวาง ไม่เพียงแต่ต้องมี "ความฉลาด" แต่ยังต้องมี "ความง่ายในการควบคุม" นั่นคือเหตุผลที่บริษัทต่างๆ ไม่เพียงแต่เน้นที่ประสิทธิภาพของโมเดล แต่ยังให้ความสำคัญกับรูปแบบการให้บริการสำหรับองค์กรและการรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์

เงื่อนไขที่ AI จะชนะในด้านการเงินจริงๆ ไม่ใช่การแข่งขันด้านความแม่นยำอย่างง่าย

• การอ้างอิงและการตรวจสอบเอกสารต้นฉบับ

• เหตุผลของผลลัพธ์ (ใช้ส่วนใดของการเปิดเผย)

• บันทึกการตรวจสอบและการควบคุมการเข้าถึง

• การออกแบบการแทรกแซงของมนุษย์เมื่อเกิดข้อผิดพลาด

เมื่อสิ่งเหล่านี้กลายเป็น "มาตรฐาน" AI จะไม่ใช่เครื่องมือที่สะดวก แต่จะกลายเป็นพื้นฐานของงาน

6. การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในงานการเงินและองค์กรของญี่ปุ่น (มองล่วงหน้า)

สำหรับบริษัทและสถาบันการเงินของญี่ปุ่น ผลกระทบจะมาเป็นขั้นๆ

ขั้นที่ 1: การทำเอกสารอัตโนมัติ
ความเร็วในการสร้างเอกสารอธิบายผลประกอบการ รายงานรายเดือน สรุปสถานการณ์แมโคร ฯลฯ จะเพิ่มขึ้น ในตอนแรกจะถือว่าเป็น "ร่าง" แต่ยิ่งมีประสบการณ์ความสำเร็จมากขึ้น ความเสี่ยงที่การตรวจสอบของมนุษย์จะลดลงก็จะเพิ่มขึ้น

ขั้นที่ 2: การ "เตรียมการ" วิจัยถูกแทนที่ด้วย AI
การสรุปข่าวและการเปิดเผย ตารางเปรียบเทียบ การจัดระเบียบประเด็นจะถูกทำโดย AI มนุษย์จะมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบสมมติฐานและการตัดสินใจ แต่ในขณะเดียวกันก็มีความเสี่ยงที่ "ความสามารถพื้นฐาน" จะลดลง

ขั้นที่ 3: ขอบเขตของการวิเคราะห์และการตัดสินใจสั่นคลอน
ข้อสรุปที่ AI เสนอจะเริ่มถูกใช้เป็น "ข้อสันนิษฐาน" ในการประชุม ที่นี่องค์กรที่มีการกำกับดูแลอ่อนแอจะมีความเสี่ยงในการเกิดอุบัติเหตุมากขึ้น

ดังนั้น ประเด็นการนำ AI มาใช้ไม่ใช่ "ใช้หรือไม่ใช้" แต่คือ "มอบหมายขั้นตอนใดให้ AI และหยุดที่ไหน" และ "ออกแบบเส้นแบ่งความรับผิดชอบอย่างไร"

7. สรุป: แก่นแท้ของการเงินกลับไปที่ "การจัดการเหตุผล"

ข่าวที่ Anthropic เข้าสู่การเงินไม่ใช่เพียงการอัปเดตโมเดล แต่เป็นการประกาศว่า AI กำลังเข้าใกล้แกนกลางของงานใน "พื้นที่ที่มีความรับผิดชอบในการอธิบายสูง" อย่างการเงิน การตอบสนองของราคาหุ้นอาจบ่งบอกถึงการรวมพลังทำลายล้างล่วงหน้า

ตามที่การตอบสนองของ SNS แสดงให้เห็น ความคาดหวังมีมาก แต่ความกังวลก็มีเหตุผลเช่นกัน ยิ่งข้อสรุปที่ AI ให้มีพลังมากขึ้นเท่าไร องค์กรก็ยิ่งต้องระบุ "การตรวจสอบเหตุผล" และ "ที่มาของความรับผิดชอบ" อย่างชัดเจนมากขึ้นเท่านั้น

ในทางกลับกัน ยิ่ง AI เปลี่ยนแปลงการเงินมากเท่าไร การเงินก็ยิ่งกลับไปที่ "จุดเริ่มต้น" — เหตุผลและ