Branchenleitfaden: Investment Banking
Claude in Investment Banking nutzen: Ein Leitfaden für Deal-Teams und Analysten
Weniger Nachtschichten für Formatierung, mehr Zeit für den Deal.
Dieser Leitfaden zeigt Bankern, wie sie Claude von Anthropic für die Produktionsarbeit eines M&A- oder Kapitalmarkt-Deals einsetzen: Pitch Books, Comparable Company Analysis, Precedent Transactions, CIMs, Teaser, Buyer-Listen und Modellprüfungen. Er beschreibt, was Anthropic für den Finanzsektor veröffentlicht hat, was namentlich genannte Häuser in Anthropics eigenen Beiträgen gesagt haben, und wo das Urteilsvermögen eines Bankers nicht delegiert werden kann.
Claude in Investment Banking nutzen bedeutet, ihm die schwere Produktionsarbeit zu übergeben und selbst die Kontrolle zu behalten: Pitch-Book-Seiten und Unternehmensprofile entwerfen, Comps- und Precedent-Tabellen aus den von Ihnen gelieferten Daten aufbauen, CIM-Abschnitte und Teaser aus Diligence-Material entwerfen, Buyer-Listen zusammenstellen und Merger- und LBO-Modelle auf fehlerhafte Formeln prüfen. Claude liefert den ersten Entwurf schnell. Analyst und Associate verifizieren weiterhin jede Zahl, und die Senior Banker verantworten die Beratung, die dem Kunden gegeben wird.
Veröffentlicht
Das Wichtigste in Kürze
- Die stärksten Einsatzmöglichkeiten im Investment Banking sind Pitch-Book-Seiten, Comps- und Precedent-Tabellen, CIM- und Teaser-Entwürfe, Buyer-Listen und Modellprüfungen.
- Anthropic hat Agent Skills für Comparable Company Analysis, DCF-Modelle und Teaser veröffentlicht, dazu ein Agent-Template für einen Pitch Builder und einen Model Builder.
- Jede Zahl in einem Kundendokument wird weiterhin mit einer Quelle abgeglichen: Unterlagen, ein Datenanbieter oder die eigenen Zahlen des Kunden.
- Junior Banker, die lernen, KI-Output gut zu prüfen, werden schneller, nicht überflüssig. Die Urteilsebene ist das, was der Job trainiert.
- Kunden- und Deal-Informationen gehören ausschließlich in einen Workspace, den Ihre Bank dafür freigegeben hat.
Kopieren und einfügen
Prompts, die Sie heute nutzen können
Unternehmensprofil für ein Pitch Book
Du bist Analyst in einem Sell-Side-M&A-Team. Verwende ausschließlich die unten eingefügten Auszüge aus Unterlagen und der Investorenpräsentation und entwirf ein einseitiges Unternehmensprofil für ein Pitch Book: Geschäftsüberblick in drei Sätzen, Segmente mit Umsatzanteil, wichtige Kunden und Regionen laut Offenlegung, jüngste strategische Schritte und drei Punkte, die für einen möglichen Verkauf relevant sind. Gib bei jeder Zahl das Quelldokument und die Seite an. Nutze kein externes Wissen. Material: [einfügen].
Wenn Claude auf das eingefügte Material beschränkt wird, bleiben veraltete oder unbelegte Zahlen aus dem Buch heraus.
Comps-Tabelle und Kommentar
Hier ist eine Tabelle mit Handelsdaten für eine Peer Group: Unternehmen, Enterprise Value, Umsatz, EBITDA und Wachstum für das letzte Geschäftsjahr und die nächsten zwei Prognosejahre. Berechne EV/Umsatz und EV/EBITDA für jedes Jahr, den Mittelwert und Median für die Gruppe, und markiere jedes Unternehmen, dessen Multiple mehr als eine Standardabweichung vom Median entfernt liegt. Schreib dann vier Sätze Kommentar, die ein Managing Director laut vorlesen könnte. Zeig deine Formeln. Daten: [einfügen].
Wenn man nach Formeln fragt, kann man die Zahlen in Excel nachbauen und bestätigen.
CIM-Abschnittsentwurf
Entwirf den Abschnitt Industry Overview eines Confidential Information Memorandum für das unten beschriebene Unternehmen. Verwende ausschließlich die Marktdaten und Management-Unterlagen, die ich zur Verfügung stelle. Gliedere ihn wie folgt: Marktdefinition, Größe und Wachstumstreiber, Wettbewerbslandschaft und warum das Unternehmen davon profitieren kann. Schreib im neutralen, sachlichen Ton eines Sell-Side-CIM. Markiere jede Aussage, die eine Quelle braucht, mit [QUELLE FEHLT]. Material: [einfügen].
Die Markierung [QUELLE FEHLT] hält den Entwurf ehrlich, bevor er zur Prüfung an den Kunden geht.
Buyer-Liste mit Begründung
Entwirf auf Basis des untenstehenden Zielunternehmensprofils ein Buyer-Universum, gegliedert nach strategischen Käufern und Finanzinvestoren. Gib für jeden potenziellen Käufer eine einzeilige Begründung an, die sich auf Produkte, Kunden oder Region des Zielunternehmens bezieht, und vermerke jeden offensichtlichen Grund, warum er sich möglicherweise nicht beteiligen würde. Markiere jeden Käufer, bei dem du dir nicht sicher bist, als unbestätigt, damit das Team ihn gegen unsere Datenbank prüfen kann. Zielprofil: [einfügen].
Claudes Wissen hat einen Stichtag, daher ist die Buyer-Liste ein Ausgangspunkt, der gegen die Datenbank deiner Firma geprüft werden sollte.
Prüfung eines Merger-Modells
Prüf das angehängte Accretion/Dilution-Modell so, wie ein Associate die Arbeit eines Analysten vor der Durchsicht durch den MD kontrolliert. Verfolge den Kaufpreis, Sources & Uses, Finanzierungsannahmen, Synergien und das Pro-forma-EPS. Liste jeden hartcodierten Wert innerhalb einer Formel, jede Abweichung vom Tab mit den Transaktionsannahmen sowie jeden Vorzeichenfehler oder defekten Link auf. Ändere nichts. Gib eine nummerierte Liste der Probleme mit Zellverweisen zurück.
Wenn Prüfung und Korrektur getrennt bleiben, entscheidest du, was geändert wird, und lernst, wo sich Fehler typischerweise verstecken.
Von Anthropic
Was Anthropic für Investment Banking anbietet
Claude for Financial Services
Anthropics im Juli 2025 angekündigtes Financial-Services-Angebot kombiniert Claude-Modelle, Claude Code und Enterprise-Zugang mit vorgefertigten Connectors zu Datenanbietern wie FactSet, S&P Global, PitchBook und Morningstar sowie Implementierungspartnern. Anthropic gibt an, dass Daten standardmäßig nicht für das Training verwendet werden.
· Quelle
Advancing Claude for Financial Services
Ein Update vom Oktober 2025, das Agent Skills für Comparable Company Analysis, DCF-Modelle, Due-Diligence-Datenpakete, Company Teaser und Profile für Pitch Books und Buyer-Listen, Earnings-Analysen und Initiating-Coverage-Reports ergänzt, zusammen mit einer Beta von Claude for Excel und Connectors einschließlich LSEG und Moody's.
· Quelle
Agents for financial services
Zehn im Mai 2026 veröffentlichte Agent-Templates, darunter ein Pitch Builder, Meeting Preparer, Model Builder und Valuation Reviewer, ausgeliefert als Plugins in Claude Cowork und Claude Code, wobei Anthropics Excel-, PowerPoint- und Word-Add-ins allgemein verfügbar gemacht wurden.
· Quelle
In der Praxis
Wie Investment Banking-Teams Claude nutzen
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
RBC Capital Markets
In Anthropics Financial-Services-Update vom Oktober 2025 sagte der Head of AI and Digital Innovation von RBC Capital Markets, dass Claude sich besonders durch die Integration mehrerer Datenquellen und die Automatisierung von Workflows auszeichnet.
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
Mizuho
Anthropics Ankündigung seiner Financial-Services-Agenten vom Mai 2026 zitiert den Banking-COO von Mizuho, der beschreibt, wie sich Vorbereitungszeit in Zeit für Ideen verwandelt.
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
Crunched
Laut Anthropics Kundengeschichte baut Crunched auf Claude basierende Excel-Tools für Nutzer aus Investment Banking, Private Equity und Consulting, und die Kunden berichten von großen Zeitersparnissen bei Modeling, Financial Spreads und Company Write-ups.
Beispielhafter Ablauf
Ein Unternehmensprofil fürs Pitch Book, belegt und geprüft
- Der Analyst fügt Auszüge aus den Unterlagen und die aktuelle Investorenpräsentation in das Deal-Projekt ein.
- Claude entwirft das einseitige Profil mit Quelldokument und Seite bei jeder Zahl.
- Der Analyst gleicht jede Zahl mit der Quelle ab und korrigiert eine Segmentzahl, die aus dem falschen Zeitraum stammte.
- Der Associate überarbeitet die strategischen Punkte, damit sie zur Geschichte passen, die der Managing Director erzählen will.
- Die Seite kommt erst nach dem üblichen Abgleich und der Prüfung ins Buch.
Beispielhafter Ablauf
Prüfung eines Merger-Modells vor dem Meeting mit dem MD
- Der Associate bittet Claude um eine Fehlerliste zum Accretion/Dilution-Modell des Analysten, ohne Änderungen.
- Claude listet hartcodierte Werte, eine Finanzierungsannahme, die vom Tab mit den Annahmen abweicht, und einen defekten Link auf.
- Der Analyst behebt jedes Problem und schreibt eine kurze Notiz dazu, was sich geändert hat.
- Claude führt eine zweite Prüfung durch, um die Korrekturen zu bestätigen und Neues zu markieren.
- Der Associate führt den Managing Director durch die finalen Ergebnisse und verantwortet die Zahlen.
Investment Banking und Claude: die veröffentlichten Zahlen
| Kennzahl | Kontext | Quelle |
|---|---|---|
| financial spreads 8+ hours to 1 hour | Berichtet von Kunden von Crunched, einem auf Claude basierenden Excel-Tool, laut Anthropics Kundengeschichte | Quelle |
| company write-ups 8 hours to 20 minutes | Berichtet von Kunden von Crunched, laut Anthropics Kundengeschichte | Quelle |
| >50% time savings on Excel modeling | Berichtet von Kunden von Crunched, laut Anthropics Kundengeschichte | Quelle |
Kernworkflows
Claude-Anwendungsfälle im Investment Banking über einen laufenden Deal hinweg
Das sind die Aufgaben, die die meiste Zeit von Analysten und Associates beanspruchen, und dort, wo KI im Investment Banking ihren Platz verdient.
Pitch Books
Unternehmensprofile, Situationsüberblicke und Marktseiten, entworfen aus Unterlagen und Daten, die du bereitstellst. Ein KI-Pitch-Book-Generator ist nur so gut wie die Quellen, die man ihm gibt.
Comps und Precedents
KI für die Comps-Analyse bedeutet, Multiples aus deinen Daten zu berechnen, Ausreißer zu markieren und Kommentare zu entwerfen, mit Formeln, die du nachbauen und prüfen kannst.
CIMs und Teaser
KI für CIM-Entwürfe macht aus Diligence-Material strukturierte Abschnitte und anonyme Teaser, mit markierten Lücken, die das Deal-Team füllt.
Buyer-Listen
Strategische und finanzielle Buyer-Universen mit einer Begründung für jeden Namen, bereit zur Prüfung gegen die Beziehungsdaten deiner Firma.
Modellprüfung
Eine KI-Prüfung des Merger-Modells verfolgt Kaufpreis, Finanzierung, Synergien und Pro-forma-EPS und listet hartcodierte Werte und defekte Links auf, die der Associate korrigiert.
Meeting- und Prozessvorbereitung
Kunden-Meeting-Briefings, Process Letters, Gliederungen für Management-Präsentationen und Antworten auf Käuferfragen, entworfen aus der Deal-Dokumentation.
Die Produktionsebene
Wie Investmentbanken KI bei der Arbeit einsetzen, die Junior Banker am besten kennen
Die meisten Stunden im Investment Banking fließen in die Produktion: Daten und Unterlagen in Seiten verwandeln, prüfen, dass jede Zahl über hundert Folien hinweg übereinstimmt, und Tabellen neu aufbauen, wenn sich ein Comp-Set ändert. Genau das ist die Arbeit, die Claude gut erledigt, solange die Eingaben sauber sind und der Output geprüft wird. Das Muster, das funktioniert, sind enge Prompts mit einem festen Output-Format: ein Profil, eine Tabelle, ein Abschnitt zur Zeit.
Anthropic hat sich direkt auf diese Arbeit eingelassen. Das Financial-Services-Update vom Oktober 2025 beschrieb Agent Skills für Comparable Company Analysis mit Bewertungsmultiples und operativen Kennzahlen, DCF-Modelle mit WACC-Berechnungen und Sensitivitätstabellen sowie Company Teaser und Profile für Pitch Books und Buyer-Listen. Im Mai 2026 kamen Agent-Templates hinzu, darunter ein Pitch Builder, Model Builder, Meeting Preparer und Valuation Reviewer, verfügbar als Plugins in Claude Cowork und Claude Code.
Die Disziplin liegt im Sourcing. Der Name der Bank steht auf jeder Seite, die das Haus verlässt. Bitte Claude, bei jeder Zahl Dokument und Seite anzugeben, beschränke es auf das Material, das du zur Verfügung stellst, und behalte eine verantwortliche Person, die das Buch vor Versand an den Kunden abgleicht. KI ändert nicht den Standard, sie ändert, wie schnell man ihn erreicht.
Karriere
KI für Junior Banker: Wird KI Investment-Banking-Analysten ersetzen?
Die Frage, ob KI Investment-Banking-Analysten ersetzen wird, kommt inzwischen in jedem Analystenjahrgang auf, und die ehrliche Antwort ist, dass sich der Job verändert, statt zu verschwinden. Die Formatierungs- und Erstentwurfsarbeit, die früher die Nächte füllte, übernehmen zunehmend Tools. Was bleibt, ist der Teil des Jobs, der schon immer die eigentliche Ausbildung war: das Geschäft verstehen, erkennen, welche Zahl falsch ist, und einem skeptischen Kunden eine Bewertung erklären.
KI für Junior Banker ist am wertvollsten als Prüfer und Erklärer. Frag Claude, warum sich eine Sensitivitätstabelle so verhält, was den Unterschied zwischen zwei Multiples treibt, oder wo ein Käufer bei einem CIM-Abschnitt widersprechen wird. Diese Antworten bauen Urteilsvermögen schneller auf als Formatierung es je getan hat, vorausgesetzt, man gleicht sie mit dem ab, was die Senior Banker sagen.
Analysten, die lernen, KI-Output zu steuern und zu verifizieren, werden zu den Leuten, auf die sich Teams für Geschwindigkeit und Genauigkeit gleichzeitig verlassen. Analysten, die Output ungeprüft in ein Buch einfügen, werden schnell auffliegen, denn die Prüfkultur im Banking wurde genau dafür gebaut.
Werkzeugwahl
Claude vs. ChatGPT im Investment Banking und Claude Skills für Investment Banking
Den Vergleich Claude vs. ChatGPT im Investment Banking sollte man mit den eigenen Arbeitsergebnissen durchführen. Nimm ein Unternehmensprofil, eine Comps-Tabelle und ein Modell, das du bereits geprüft hast, und gib jedem Tool denselben Prompt und dieselben Eingaben. Vergleiche Genauigkeit, Zitierverhalten, Formatierungsaufwand und wie jedes Tool reagiert, wenn Daten fehlen. Beide Tools werden häufig aktualisiert, also wiederhole den Test, wenn sich dein Workflow ändert.
Claude Skills für Investment Banking bezeichnet die Agent Skills und Plugins, die Anthropic für die Finanzarbeit veröffentlicht hat, sie decken Comps, DCF-Modelle, Teaser und Pitch-Materialien ab, zusammen mit Connectors zu Datenanbietern wie FactSet, S&P Global, PitchBook und LSEG. Wo deine Bank sie freigeschaltet hat, verringern sie den Einrichtungsaufwand. Wo nicht, funktionieren die Prompts auf dieser Seite in einem normalen Claude-Chat mit Dokumenten, die du hochladen darfst.
Der entscheidende Faktor ist bei den meisten Banken nicht die Modellqualität. Es ist, was Compliance freigegeben hat, welche Datenbedingungen für Kundeninformationen gelten und welche Datenanbieter an das Tool angebunden sind. Ein Tool, das deine Bank für laufende Mandate freigegeben hat, schlägt ein Tool, das man nur für öffentliche Unterlagen nutzen darf.
Erste Schritte
Vier Gewohnheiten, die KI-Output bankfähig machen
Jede Zahl belegen
Verlange bei jeder Zahl Dokument und Seite, und beschränke Claude auf das eingefügte Material. Unbelegte Zahlen kommen nicht ins Buch.
Eine Seite nach der anderen
Prompte für ein Profil, eine Tabelle oder einen Abschnitt mit einem festen Format. Enge Prompts liefern Output, den man schnell prüfen kann.
Erst prüfen, dann korrigieren
Bitte bei der Prüfung eines Modells um eine Fehlerliste ohne Änderungen. Du entscheidest, was korrigiert wird, und lernst, wo sich Fehler verstecken.
Eine Prompt-Bibliothek pflegen
Speichere die Prompts, die zu den Formaten deiner Bank passen. Geteilte Prompts machen ein ganzes Deal-Team schneller und konsistenter.
Grenzen
Wo Banker sich nicht auf KI verlassen sollten
Claude kann eine flüssig formulierte Seite mit einer falschen Zahl produzieren. Es kann eine gescannte Tabelle falsch lesen, Geschäfts- und Kalenderjahr verwechseln oder eine veraltete Zahl aus seinen Trainingsdaten übernehmen. Nichts davon ist akzeptabel in einem Kundendokument oder im Kontext einer Fairness Opinion. Gleiche jede Zahl mit der Quelle ab, und behandle Claudes Output als ungeprüften Entwurf.
Beratung ist menschliche Verantwortung. Einen Prozess, einen Käufer oder einen Preis zu empfehlen, betrifft Beziehungen, Markteinschätzungen und regulatorische Pflichten, die bei den Bankern auf dem Deal verbleiben. Claude kann helfen, sich auf diese Gespräche vorzubereiten, aber sie nicht für dich führen.
Vertraulichkeit ist absolut. Mandate, Kundenzahlen und Käuferinteresse sind kursrelevante, nicht öffentliche Informationen. Nutze ausschließlich den Workspace, den deine Bank freigegeben hat, halte dich an die Regeln zur Informationsschranke, und füge Deal-Material nie in einen privaten Account ein.
Baue die Fähigkeit auf, bevor die nächste Staffing-Mail kommt
Unter Deal-Druck gut zu prompten ist eine trainierte Fähigkeit, kein Trick. Das kostenlose Curriculum von Nightschool AI ist von der ersten Lektion an praxisnah, damit die Gewohnheiten da sind, wenn das Buch fällig ist.
Häufig gestellte Fragen
Wird KI Investment-Banking-Analysten ersetzen?
KI ersetzt Teile der Analystenarbeit, vor allem Formatierung, Erstentwürfe und den Tabellenbau. Sie ersetzt nicht den Bedarf an Menschen, die das Geschäft verstehen, falsche Zahlen erkennen und Senior Banker bei Kunden unterstützen. Analysten, die lernen, KI-Output zu steuern und zu verifizieren, werden für ihre Teams tendenziell wertvoller.
Ist Investment Banking mit KI noch eine gute Karriere?
Der Kern des Bankgeschäfts sind Beratung, Beziehungen und Urteilsvermögen bei der Ausführung, und das bleibt menschliche Arbeit. Was schrumpft, ist die manuelle Produktion, die früher die Analystenjahre dominiert hat. Wer heute ins Banking einsteigt, sollte damit rechnen, mehr Zeit mit Analyse und Prüfung zu verbringen und weniger mit Formatierung, was viele als die bessere Lehrzeit empfinden werden.
Kann KI ein Pitch Book erstellen?
KI kann einen Großteil eines Pitch Books entwerfen: Unternehmensprofile, Marktseiten, Comps-Tabellen und Situationsüberblicke, und Anthropic hat ein Agent-Template für einen Pitch Builder veröffentlicht. Sie kann nicht entscheiden, welche Geschichte der MD erzählen will, oder garantieren, dass jede Zahl stimmt. Behandle den Output als Erstentwurf, den das Team mit Quellen belegt, prüft und formt.
Ist Claude oder ChatGPT beim Financial Modeling besser?
Das hängt vom Modell, den Eingaben und der jeweiligen Version des Tools ab. Teste beide an einem Modell, das du bereits geprüft hast, und vergleiche Genauigkeit, Formeltransparenz und wie jedes Tool mit fehlenden Daten umgeht. Für Kundenarbeit ist meist das Tool die praktische Antwort, das deine Bank freigegeben und an ihre Datenanbieter angebunden hat.
Wie nutzen Investmentbanken KI?
Banken nutzen KI für Pitch-Materialien, Comps- und Precedent-Analysen, CIM- und Teaser-Entwürfe, Buyer-Listen, Meeting-Vorbereitung und Modellprüfungen sowie interne Recherche. Anthropics eigene Beiträge zitieren RBC Capital Markets dazu, dass Claude Datenquellen integriert und Workflows automatisiert, sowie Mizuho dazu, dass aus Vorbereitungszeit Zeit für Ideen wird.
Ersetzt KI still und leise Einstiegsanalysten im Investment Banking?
KI verändert eher, was Einstiegsanalysten tun, als ob es sie noch gibt. Produktionsaufgaben wandern zu Tools, während Prüfung, Analyse und kundenbezogene Vorbereitung einen größeren Teil des Jobs ausmachen. Am stärksten gefährdet sind die Analysten, die nie lernen, KI-Output kritisch zu prüfen.
Wie prüfe ich ein Modell, bei dessen Erstellung KI geholfen hat?
Behandle es wie den Erstentwurf eines Analysten. Verfolge Sources & Uses, die Finanzierung und den Output Zeile für Zeile, suche nach hartcodierten Zahlen innerhalb von Formeln, prüfe, ob die Bilanz aufgeht, und vergleiche die zentralen Annahmen mit den Quelldokumenten. Claude um eine Fehlerliste zu seinem eigenen Modell zu bitten, ist nützlich, aber freigegeben wird weiterhin von einem Menschen.
Ist es sicher, KI bei laufenden Mandaten einzusetzen?
Nur innerhalb eines Workspace, den deine Bank für Kundeninformationen freigegeben hat, und unter Einhaltung der Regeln zur Informationsschranke. Mandate und Kundenzahlen sind kursrelevante, nicht öffentliche Informationen. Anthropic gibt an, dass sein Financial-Services-Angebot Daten standardmäßig nicht für das Training nutzt, aber die eigene Richtlinie deiner Bank entscheidet, was erlaubt ist.
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Praxisnahe Lektionen, die du im nächsten Buch anwenden kannst.