इंडस्ट्री गाइड: इन्वेस्टमेंट बैंकिंग
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग में Claude का उपयोग कैसे करें: डील टीमों और एनालिस्ट्स के लिए गाइड
फॉर्मेटिंग में कम रतजगे, डील पर ज़्यादा घंटे।
यह गाइड बैंकरों को दिखाती है कि M&A या कैपिटल मार्केट्स डील के प्रोडक्शन वर्कलोड पर Anthropic के Claude से कैसे काम लिया जाए: पिच बुक, कॉम्पैरेबल कंपनी एनालिसिस, प्रिसीडेंट ट्रांजैक्शन, CIM, टीज़र, बायर लिस्ट और मॉडल रिव्यू। इसमें बताया गया है कि Anthropic ने फाइनेंशियल सर्विसेज़ के लिए क्या प्रकाशित किया है, नामित फर्मों ने Anthropic की अपनी पोस्ट्स में क्या कहा है, और कहां एक बैंकर के जजमेंट को डेलिगेट नहीं किया जा सकता।
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग में Claude का उपयोग कैसे करें, इसका मतलब है कि भारी प्रोडक्शन काम इसे सौंप दिया जाए और चेक अपने पास रखे जाएं: पिच बुक पेज और कंपनी प्रोफाइल ड्राफ्ट करना, आपके दिए गए डेटा से कॉम्प्स और प्रिसीडेंट टेबल बनाना, डिलिजेंस मटीरियल से CIM सेक्शन और टीज़र ड्राफ्ट करना, बायर लिस्ट असेंबल करना, और मर्जर व LBO मॉडल में टूटे हुए फॉर्मूलों के लिए ऑडिट करना। Claude पहला ड्राफ्ट तेज़ी से तैयार करता है। एनालिस्ट और एसोसिएट हर आंकड़े को अब भी वेरिफाई करते हैं, और सीनियर बैंकर्स क्लाइंट को दी गई सलाह के मालिक बने रहते हैं।
प्रकाशित
मुख्य बातें
- सबसे मज़बूत इन्वेस्टमेंट बैंकिंग उपयोग हैं पिच बुक पेज, कॉम्प्स और प्रिसीडेंट टेबल, CIM और टीज़र ड्राफ्ट, बायर लिस्ट, और मॉडल रिव्यू।
- Anthropic ने कॉम्पैरेबल कंपनी एनालिसिस, DCF मॉडल और टीज़र के लिए Agent Skills, साथ ही एक पिच बिल्डर और मॉडल बिल्डर एजेंट टेम्पलेट प्रकाशित किया है।
- क्लाइंट डिलिवरेबल में हर आंकड़ा अब भी किसी सोर्स से जोड़ा जाता है: फाइलिंग्स, कोई डेटा प्रोवाइडर, या खुद क्लाइंट के आंकड़े।
- जो जूनियर बैंकर AI के आउटपुट को अच्छी तरह रिव्यू करना सीख लेते हैं, वे तेज़ बनते हैं, बेकार नहीं। जजमेंट की यह परत ही वह चीज़ है जिसे यह नौकरी सिखाती है।
- क्लाइंट और डील की जानकारी सिर्फ उसी वर्कस्पेस में होनी चाहिए जिसे आपके बैंक ने इसके लिए मंज़ूर किया है।
कॉपी करें और पेस्ट करें
आज ही इस्तेमाल करने लायक प्रॉम्प्ट
पिच बुक के लिए कंपनी प्रोफाइल
आप एक सेल-साइड M&A टीम में एनालिस्ट हैं। नीचे पेस्ट की गई फाइलिंग्स और इन्वेस्टर प्रेजेंटेशन के अंशों का ही इस्तेमाल करते हुए, पिच बुक के लिए एक-पेज कंपनी प्रोफाइल ड्राफ्ट करें: तीन वाक्यों में बिज़नेस ओवरव्यू, रेवेन्यू शेयर के साथ सेगमेंट, जितने डिस्क्लोज़ किए गए हैं उतने प्रमुख कस्टमर और भौगोलिक क्षेत्र, हाल की स्ट्रैटेजिक मूव्स, और संभावित बिक्री से जुड़े तीन पॉइंट। हर आंकड़े के आगे सोर्स डॉक्यूमेंट और पेज लिखें। बाहरी जानकारी का इस्तेमाल न करें। मटीरियल: [paste]।
Claude को पेस्ट किए गए मटीरियल तक सीमित रखने से पुराने या बिना सोर्स वाले आंकड़े बुक में जाने से बच जाते हैं।
कॉम्प्स टेबल और कमेंट्री
यहां एक पीयर सेट के लिए ट्रेडिंग डेटा की टेबल है: कंपनी, एंटरप्राइज़ वैल्यू, रेवेन्यू, EBITDA, और पिछले फिस्कल ईयर तथा अगले दो फोरकास्ट ईयर की ग्रोथ। हर साल के लिए EV-टू-रेवेन्यू और EV-टू-EBITDA कैलकुलेट करें, सेट का मीन और मीडियन निकालें, और उस किसी भी कंपनी को फ्लैग करें जिसका मल्टीपल मीडियन से एक स्टैंडर्ड डेविएशन से ज़्यादा दूर है। फिर चार वाक्यों की कमेंट्री लिखें जिसे कोई मैनेजिंग डायरेक्टर ज़ोर से पढ़ सके। अपने फॉर्मूले दिखाएं। डेटा: [paste]।
फॉर्मूले मांगने का मतलब है कि आप उन आंकड़ों को Excel में दोबारा बनाकर कन्फर्म कर सकते हैं।
CIM सेक्शन ड्राफ्ट
नीचे बताई गई कंपनी के लिए एक कॉन्फिडेंशियल इनफॉर्मेशन मेमोरेंडम (CIM) के इंडस्ट्री ओवरव्यू सेक्शन को ड्राफ्ट करें। सिर्फ मेरे दिए गए मार्केट डेटा और मैनेजमेंट मटीरियल का इस्तेमाल करें। इसे इस तरह स्ट्रक्चर करें: मार्केट की परिभाषा, साइज़ और ग्रोथ ड्राइवर्स, कॉम्पिटिटिव लैंडस्केप, और कंपनी को इससे फायदा क्यों होगा। इसे सेल-साइड CIM के न्यूट्रल, तथ्यात्मक टोन में लिखें। जिस भी दावे को सोर्स की ज़रूरत हो उसे [SOURCE NEEDED] से चिह्नित करें। मटीरियल: [paste]।
[SOURCE NEEDED] मार्कर ड्राफ्ट को ईमानदार रखता है इससे पहले कि वह रिव्यू के लिए क्लाइंट के पास जाए।
तर्क सहित बायर लिस्ट
नीचे दी गई टारगेट कंपनी प्रोफाइल के आधार पर, स्ट्रैटेजिक बायर्स और फाइनेंशियल स्पॉन्सर्स में बंटा हुआ एक बायर यूनिवर्स ड्राफ्ट करें। हर संभावित बायर के लिए, टारगेट के प्रोडक्ट्स, कस्टमर्स या भौगोलिक क्षेत्र से जुड़ा एक-लाइन तर्क दें, और कोई स्पष्ट वजह नोट करें जिससे वे शामिल न हों। जिस भी बायर पर आपको भरोसा नहीं है उसे अनवेरिफाइड चिह्नित करें ताकि टीम उसे हमारे डेटाबेस से चेक कर सके। टारगेट प्रोफाइल: [paste]।
Claude की जानकारी की एक कटऑफ तारीख होती है, इसलिए बायर लिस्ट सिर्फ एक शुरुआती बिंदु है जिसे आपकी फर्म के डेटाबेस से चेक किया जाना चाहिए।
मर्जर मॉडल रिव्यू
अटैच किए गए एक्रीशन और डाइल्यूशन मॉडल को एक एसोसिएट की तरह रिव्यू करें, जो MD के देखने से पहले एनालिस्ट के काम को चेक कर रहा है। परचेज़ प्राइस, सोर्सेज़ और यूज़ेज़, फाइनेंसिंग असम्पशंस, सिनर्जीज़ और प्रो फॉर्मा EPS को ट्रेस करें। फॉर्मूले के अंदर हर हार्डकोडेड इनपुट, ट्रांजैक्शन असम्पशंस टैब से हर असंगति, और किसी भी साइन एरर या टूटे हुए लिंक को सूचीबद्ध करें। कुछ भी ठीक न करें। सेल रेफरेंस के साथ एक नंबर वाली इश्यू लिस्ट लौटाएं।
रिव्यू और फिक्सिंग को अलग रखने का मतलब है कि आप तय करते हैं कि क्या बदलेगा, और सीखते हैं कि गलतियां आमतौर पर कहां छिपती हैं।
Anthropic की ओर से
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के लिए Anthropic क्या देता है
Claude for Financial Services
जुलाई 2025 में घोषित Anthropic की फाइनेंशियल सर्विसेज़ ऑफरिंग, Claude मॉडल्स, Claude Code, और एंटरप्राइज़ एक्सेस को FactSet, S&P Global, PitchBook और Morningstar जैसे डेटा प्रोवाइडर्स के पहले से बने कनेक्टर्स, साथ ही इम्प्लीमेंटेशन पार्टनर्स के साथ जोड़ती है। Anthropic का कहना है कि डेटा डिफ़ॉल्ट रूप से ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं किया जाता।
· स्रोत
Advancing Claude for Financial Services
अक्टूबर 2025 का एक अपडेट जिसमें कॉम्पैरेबल कंपनी एनालिसिस, डिस्काउंटेड कैश फ्लो मॉडल, ड्यू डिलिजेंस डेटा पैक, पिच बुक और बायर लिस्ट के लिए कंपनी टीज़र व प्रोफाइल, अर्निंग्स एनालिसिस, और इनिशिएटिंग कवरेज रिपोर्ट के लिए Agent Skills जोड़े गए, साथ ही Claude for Excel का बीटा और LSEG व Moody's सहित कनेक्टर्स भी।
· स्रोत
Agents for financial services
मई 2026 में जारी किए गए दस एजेंट टेम्पलेट्स, जिनमें पिच बिल्डर, मीटिंग प्रिपेयरर, मॉडल बिल्डर और वैल्यूएशन रिव्यूअर शामिल हैं, Claude Cowork और Claude Code में प्लगइन के रूप में शिप किए गए, साथ ही Anthropic के Excel, PowerPoint और Word ऐड-इन को जनरली उपलब्ध कराया गया।
· स्रोत
व्यवहार में
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग की टीमें Claude का उपयोग कैसे करती हैं
Anthropic द्वारा प्रकाशित ग्राहक कहानी के अनुसार
RBC Capital Markets
Anthropic के अक्टूबर 2025 के फाइनेंशियल सर्विसेज़ अपडेट में, RBC Capital Markets के AI और डिजिटल इनोवेशन हेड ने कहा कि Claude कई डेटा सोर्सेज़ को इंटीग्रेट करने और वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करने में खास तौर पर आगे है।
Anthropic द्वारा प्रकाशित ग्राहक कहानी के अनुसार
Mizuho
Anthropic की मई 2026 की फाइनेंशियल सर्विसेज़ एजेंट्स की घोषणा में Mizuho के बैंकिंग COO को यह बताते हुए कोट किया गया है कि तैयारी का समय अब आइडियाज़ के समय में बदल रहा है।
Anthropic द्वारा प्रकाशित ग्राहक कहानी के अनुसार
Crunched
Anthropic की कस्टमर स्टोरी के अनुसार, Crunched, Claude पर Excel टूलिंग बनाता है जो इन्वेस्टमेंट बैंकिंग, प्राइवेट इक्विटी और कंसल्टिंग यूज़र्स के लिए है, और इसके कस्टमर्स मॉडलिंग, फाइनेंशियल स्प्रेड्स और कंपनी राइट-अप्स पर बड़ी समय-बचत की बात करते हैं।
उदाहरण के तौर पर
एक पिच बुक कंपनी प्रोफाइल, सोर्स्ड और चेक्ड
- एनालिस्ट फाइलिंग के अंश और नवीनतम इन्वेस्टर प्रेजेंटेशन को डील प्रोजेक्ट में पेस्ट करता है।
- Claude हर आंकड़े के आगे सोर्स डॉक्यूमेंट और पेज के साथ एक-पेज प्रोफाइल ड्राफ्ट करता है।
- एनालिस्ट हर आंकड़े को सोर्स से जोड़ता है और गलत पीरियड से लिए गए सेगमेंट आंकड़े को ठीक करता है।
- एसोसिएट स्ट्रैटेजिक पॉइंट्स को इस तरह एडिट करता है कि वे मैनेजिंग डायरेक्टर की बताई जाने वाली कहानी से मेल खाएं।
- पेज बुक में तभी जाता है जब स्टैंडर्ड टाई-आउट और रिव्यू हो चुका हो।
उदाहरण के तौर पर
MD मीटिंग से पहले मर्जर मॉडल की समीक्षा
- एसोसिएट एनालिस्ट के एक्रीशन और डाइल्यूशन मॉडल पर, बिना किसी बदलाव के, Claude से इश्यू लिस्ट मांगता है।
- Claude हार्डकोडेड इनपुट, असम्पशंस टैब से अलग एक फाइनेंसिंग असम्पशन, और एक टूटा हुआ लिंक सूचीबद्ध करता है।
- एनालिस्ट हर इश्यू को ठीक करता है और क्या बदला इस पर एक छोटा नोट लिखता है।
- Claude फिक्स की पुष्टि करने और कुछ नया होने पर उसे फ्लैग करने के लिए दूसरा रिव्यू चलाता है।
- एसोसिएट मैनेजिंग डायरेक्टर को अंतिम आउटपुट समझाता है और आंकड़ों की ज़िम्मेदारी लेता है।
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग और Claude: प्रकाशित आंकड़े
| आंकड़ा | संदर्भ | स्रोत |
|---|---|---|
| financial spreads 8+ hours to 1 hour | Claude पर बने Excel टूल, Crunched के कस्टमर्स द्वारा रिपोर्ट किया गया, Anthropic की कस्टमर स्टोरी के अनुसार | स्रोत |
| company write-ups 8 hours to 20 minutes | Crunched के कस्टमर्स द्वारा रिपोर्ट किया गया, Anthropic की कस्टमर स्टोरी के अनुसार | स्रोत |
| >50% time savings on Excel modeling | Crunched के कस्टमर्स द्वारा रिपोर्ट किया गया, Anthropic की कस्टमर स्टोरी के अनुसार | स्रोत |
कोर वर्कफ़्लो
एक लाइव डील में Claude इन्वेस्टमेंट बैंकिंग यूज़ केस
ये वे काम हैं जो एनालिस्ट और एसोसिएट के सबसे ज़्यादा घंटे लेते हैं, और यहीं इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के लिए AI अपनी जगह बनाता है।
पिच बुक
कंपनी प्रोफाइल, सिचुएशन ओवरव्यू और मार्केट पेज, आपकी दी गई फाइलिंग्स और डेटा से ड्राफ्ट किए जाते हैं। कोई भी AI पिच बुक जेनरेटर उतना ही अच्छा होता है जितने अच्छे सोर्स आप उसे देते हैं।
कॉम्प्स और प्रिसीडेंट्स
कॉम्प्स एनालिसिस के लिए AI का मतलब है आपके डेटा से मल्टीपल्स कैलकुलेट करना, आउटलायर्स को फ्लैग करना, और कमेंट्री ड्राफ्ट करना, वो भी ऐसे फॉर्मूलों के साथ जिन्हें आप दोबारा बनाकर चेक कर सकें।
CIM और टीज़र
CIM ड्राफ्टिंग के लिए AI, डिलिजेंस मटीरियल को स्ट्रक्चर्ड सेक्शन और एनोनिमस टीज़र में बदल देता है, और जो गैप डील टीम को भरने होते हैं उन्हें चिह्नित कर देता है।
बायर लिस्ट
स्ट्रैटेजिक और फाइनेंशियल बायर यूनिवर्स, हर नाम के लिए एक तर्क के साथ, जिन्हें आपकी फर्म के रिलेशनशिप डेटा के साथ चेक करने के लिए तैयार रखा जाता है।
मॉडल रिव्यू
AI मर्जर मॉडल चेक, परचेज़ प्राइस, फाइनेंसिंग, सिनर्जीज़ और प्रो फॉर्मा EPS को ट्रेस करता है, और हार्डकोड्स तथा टूटे हुए लिंक्स की लिस्ट बनाता है ताकि एसोसिएट उन्हें ठीक कर सके।
मीटिंग और प्रोसेस तैयारी
क्लाइंट मीटिंग ब्रीफ, प्रोसेस लेटर, मैनेजमेंट प्रेजेंटेशन की रूपरेखा, और बायर के सवालों के जवाब, डील रिकॉर्ड से ड्राफ्ट किए जाते हैं।
प्रोडक्शन लेयर
इन्वेस्टमेंट बैंक उस काम पर AI का इस्तेमाल कैसे करते हैं जिसे जूनियर सबसे बेहतर जानते हैं
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के ज़्यादातर घंटे प्रोडक्शन में जाते हैं: डेटा और फाइलिंग्स को पेजों में बदलना, यह चेक करना कि सौ स्लाइड्स में हर आंकड़ा मेल खाता है, और कॉम्प सेट बदलने पर टेबल दोबारा बनाना। यही वह काम है जिसे Claude अच्छी तरह संभालता है, बशर्ते इनपुट साफ हों और आउटपुट चेक किया जाए। जो तरीका काम करता है वह है फिक्स्ड आउटपुट फॉर्मेट वाले संकीर्ण प्रॉम्प्ट: एक बार में एक प्रोफाइल, एक टेबल, एक सेक्शन।
Anthropic ने सीधे इस काम पर ध्यान दिया है। इसके अक्टूबर 2025 के फाइनेंशियल सर्विसेज़ अपडेट में वैल्यूएशन मल्टीपल्स और ऑपरेटिंग मेट्रिक्स के साथ कॉम्पैरेबल कंपनी एनालिसिस, WACC कैलकुलेशन और सेंसिटिविटी टेबल के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लो मॉडल, और पिच बुक तथा बायर लिस्ट के लिए कंपनी टीज़र व प्रोफाइल के लिए Agent Skills का वर्णन किया गया था। मई 2026 में इसने पिच बिल्डर, मॉडल बिल्डर, मीटिंग प्रिपेयरर और वैल्यूएशन रिव्यूअर सहित एजेंट टेम्पलेट्स जोड़े, जो Claude Cowork और Claude Code में प्लगइन के रूप में उपलब्ध हैं।
यहां अनुशासन सोर्सिंग का है। बिल्डिंग से बाहर जाने वाले हर पेज पर बैंक का नाम होता है। Claude से कहें कि हर आंकड़े के लिए डॉक्यूमेंट और पेज का हवाला दे, उसे सिर्फ आपके दिए गए मटीरियल तक सीमित रखें, और क्लाइंट के पास जाने से पहले बुक को टाई-आउट करने की ज़िम्मेदारी किसी व्यक्ति के पास रखें। AI मानक को नहीं बदलता; वह बस यह बदलता है कि आप उस तक कितनी जल्दी पहुंचते हैं।
करियर
जूनियर बैंकरों के लिए AI: क्या AI इन्वेस्टमेंट बैंकिंग एनालिस्ट्स की जगह ले लेगा?
क्या AI इन्वेस्टमेंट बैंकिंग एनालिस्ट्स की जगह ले लेगा, यह सवाल अब हर एनालिस्ट क्लास में उठता है, और ईमानदार जवाब यह है कि नौकरी गायब नहीं हो रही बल्कि उसका स्वरूप बदल रहा है। फॉर्मेटिंग और फर्स्ट-ड्राफ्ट का जो काम पहले देर रात तक चलता था, वह अब ज़्यादा से ज़्यादा टूल्स कर रहे हैं। जो बचता है वह नौकरी का वह हिस्सा है जो हमेशा असली ट्रेनिंग रहा है: बिज़नेस को समझना, यह जानना कि कौन सा आंकड़ा गलत है, और एक संशयी क्लाइंट को वैल्यूएशन समझाना।
जूनियर बैंकरों के लिए AI सबसे ज़्यादा उपयोगी एक रिव्यूअर और एक्सप्लेनर के रूप में है। Claude से पूछें कि एक सेंसिटिविटी टेबल उस तरह क्यों बदलती है, दो मल्टीपल्स के बीच अंतर किस वजह से है, या CIM सेक्शन के किस हिस्से पर बायर आपत्ति जता सकता है। ये जवाब फॉर्मेटिंग से कहीं तेज़ी से जजमेंट बनाते हैं, बशर्ते आप उन्हें अपने सीनियर्स की बात से जांच लें।
जो एनालिस्ट AI के आउटपुट को दिशा देना और वेरिफाई करना सीख लेते हैं, वे ही टीम के लिए स्पीड और एक्युरेसी दोनों के भरोसेमंद व्यक्ति बन जाते हैं। जो एनालिस्ट बिना चेक किए आउटपुट को बुक में चिपका देते हैं, वे जल्दी पकड़े जाते हैं, क्योंकि बैंकिंग की रिव्यू संस्कृति ठीक इसी चीज़ को पकड़ने के लिए बनाई गई है।
टूल चुनना
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के लिए Claude बनाम ChatGPT, और इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के लिए Claude Skills
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के लिए Claude बनाम ChatGPT की तुलना आपकी अपनी डिलिवरेबल्स पर चलाई जानी चाहिए। एक कंपनी प्रोफाइल, एक कॉम्प्स टेबल, और एक ऐसा मॉडल लें जिसे आप पहले ही चेक कर चुके हैं, और दोनों टूल को वही प्रॉम्प्ट और इनपुट दें। एक्युरेसी, साइटेशन बिहेवियर, फॉर्मेटिंग में लगने वाली मेहनत, और डेटा न होने पर हर टूल की प्रतिक्रिया की तुलना करें। दोनों टूल बार-बार अपडेट होते हैं, इसलिए जब आपका वर्कफ़्लो बदले तो टेस्ट दोबारा चलाएं।
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग के लिए Claude Skills का मतलब है वे Agent Skills और प्लगइन जो Anthropic ने फाइनेंशियल काम के लिए प्रकाशित किए हैं, जिनमें कॉम्प्स, DCF मॉडल, टीज़र और पिच मटीरियल शामिल हैं, साथ ही FactSet, S&P Global, PitchBook और LSEG जैसे डेटा प्रोवाइडर्स के कनेक्टर भी। जहां आपके बैंक ने इन्हें सक्षम किया है, वहां ये सेटअप का काम कम करते हैं। जहां नहीं किया है, वहां इस पेज के प्रॉम्प्ट एक सामान्य Claude चैट में उन डॉक्यूमेंट्स के साथ काम करते हैं जिन्हें अपलोड करने की आपको अनुमति है।
ज़्यादातर बैंकों में निर्णायक कारक मॉडल की गुणवत्ता नहीं है। यह है कि कंप्लायंस ने क्या मंज़ूर किया है, क्लाइंट की जानकारी पर कौन-से डेटा टर्म्स लागू होते हैं, और कौन-से डेटा प्रोवाइडर उस टूल से जुड़ते हैं। जिस टूल को आपके बैंक ने लाइव मैंडेट के लिए मंज़ूरी दी है, वह उस टूल से बेहतर है जिसे आप सिर्फ पब्लिक फाइलिंग्स पर इस्तेमाल कर सकते हैं।
शुरुआत करना
चार आदतें जो AI के आउटपुट को बैंकेबल बनाती हैं
हर आंकड़े को सोर्स करें
हर आंकड़े के आगे डॉक्यूमेंट और पेज मांगें, और Claude को सिर्फ आपके पेस्ट किए गए मटीरियल तक सीमित रखें। बिना सोर्स वाले आंकड़े बुक में नहीं जाते।
एक बार में एक पेज
फिक्स्ड फॉर्मेट के साथ एक प्रोफाइल, टेबल या सेक्शन के लिए प्रॉम्प्ट करें। संकीर्ण प्रॉम्प्ट ऐसा आउटपुट देते हैं जिसे आप जल्दी चेक कर सकते हैं।
पहले रिव्यू, फिर फिक्स
मॉडल ऑडिट करते समय, बिना बदलाव किए इश्यू लिस्ट मांगें। आप तय करते हैं कि क्या ठीक किया जाए और सीखते हैं कि गलतियां कहां छिपी होती हैं।
एक प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी रखें
उन प्रॉम्प्ट को सेव करें जो आपके बैंक के फॉर्मेट से मेल खाते हैं। साझा प्रॉम्प्ट पूरी डील टीम को तेज़ और ज़्यादा कंसिस्टेंट बनाते हैं।
सीमाएं
बैंकरों को AI पर कहां भरोसा नहीं करना चाहिए
Claude एक धाराप्रवाह पेज बना सकता है जिसमें गलत आंकड़ा हो। यह किसी स्कैन की गई टेबल को गलत पढ़ सकता है, फिस्कल और कैलेंडर ईयर को उलझा सकता है, या अपने ट्रेनिंग डेटा से कोई पुराना आंकड़ा उठा सकता है। यह सब किसी क्लाइंट डिलिवरेबल या फेयरनेस ओपिनियन के संदर्भ में स्वीकार्य नहीं है। हर आंकड़े को सोर्स के साथ टाई आउट करें, और Claude के आउटपुट को ऐसा ड्राफ्ट मानें जिसे अभी चेक नहीं किया गया है।
सलाह देना एक इंसानी ज़िम्मेदारी है। कोई प्रोसेस, बायर या प्राइस सुझाना रिलेशनशिप, मार्केट रीड और रेगुलेटरी ड्यूटी से जुड़ा है, जो डील पर मौजूद बैंकरों के पास ही रहती हैं। Claude आपको उन बातचीत की तैयारी में मदद कर सकता है, लेकिन आपकी जगह वह बातचीत नहीं कर सकता।
कॉन्फिडेंशियलिटी पूर्ण है। मैंडेट, क्लाइंट की फाइनेंशियल जानकारी और बायर की रुचि मटीरियल नॉन-पब्लिक इंफॉर्मेशन होती है। सिर्फ उसी वर्कस्पेस का इस्तेमाल करें जिसे आपके बैंक ने मंज़ूर किया है, अपने इंफॉर्मेशन बैरियर नियमों का पालन करें, और डील मटीरियल को कभी भी पर्सनल अकाउंट में पेस्ट न करें।
अगली स्टाफिंग ईमेल आने से पहले यह स्किल बना लें
डील के दबाव में अच्छी तरह प्रॉम्प्ट करना एक सीखी हुई स्किल है, कोई ट्रिक नहीं। Nightschool AI का फ्री करिकुलम पहले पाठ से ही हैंड्स-ऑन है, ताकि जब बुक की डेडलाइन आए तब तक ये आदतें बन चुकी हों।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या AI इन्वेस्टमेंट बैंकिंग एनालिस्ट्स की जगह ले लेगा?
AI एनालिस्ट के काम के कुछ हिस्सों की जगह ले रहा है, खासकर फॉर्मेटिंग, फर्स्ट ड्राफ्ट और टेबल बनाना। यह उन लोगों की ज़रूरत को खत्म नहीं कर रहा जो बिज़नेस को समझते हैं, गलत आंकड़ा पकड़ते हैं, और क्लाइंट्स के साथ सीनियर बैंकरों का साथ देते हैं। जो एनालिस्ट AI के आउटपुट को दिशा देना और वेरिफाई करना सीख लेते हैं, वे अपनी टीम के लिए ज़्यादा मूल्यवान बनते जाते हैं।
क्या AI के दौर में इन्वेस्टमेंट बैंकिंग अब भी एक अच्छा करियर है?
बैंकिंग का मूल सलाह, रिलेशनशिप और एग्ज़िक्यूशन जजमेंट है, और ये अब भी इंसानी काम बने रहते हैं। जो घट रहा है वह है वह मैनुअल प्रोडक्शन जो पहले एनालिस्ट के शुरुआती सालों पर हावी रहता था। अब बैंकिंग में आने वाले लोगों को एनालिसिस और रिव्यू पर ज़्यादा समय और फॉर्मेटिंग पर कम समय देने की उम्मीद रखनी चाहिए, जिसे कई लोग एक बेहतर अप्रेंटिसशिप मानेंगे।
क्या AI पिच बुक बना सकता है?
AI पिच बुक का ज़्यादातर हिस्सा ड्राफ्ट कर सकता है: कंपनी प्रोफाइल, मार्केट पेज, कॉम्प्स टेबल और सिचुएशन ओवरव्यू, और Anthropic ने एक पिच बिल्डर एजेंट टेम्पलेट प्रकाशित किया है। यह वह कहानी तय नहीं कर सकता जो MD बताना चाहता है, न ही यह गारंटी दे सकता है कि हर आंकड़ा सही है। आउटपुट को एक फर्स्ट ड्राफ्ट मानें जिसे टीम सोर्स करती है, चेक करती है और आकार देती है।
क्या फाइनेंशियल मॉडलिंग में Claude बेहतर है या ChatGPT?
यह मॉडल, इनपुट, और आप हर टूल का कौन-सा वर्ज़न इस्तेमाल करते हैं, इस पर निर्भर करता है। दोनों को एक ऐसे मॉडल पर टेस्ट करें जिसे आप पहले ही चेक कर चुके हैं, और एक्युरेसी, फॉर्मूला ट्रांसपेरेंसी, और डेटा न होने पर हर टूल के व्यवहार की तुलना करें। क्लाइंट के काम के लिए, आमतौर पर व्यावहारिक जवाब वही टूल होता है जिसे आपके बैंक ने मंज़ूर किया है और अपने डेटा प्रोवाइडर्स से जोड़ा है।
इन्वेस्टमेंट बैंक AI का इस्तेमाल कैसे करते हैं?
बैंक AI का इस्तेमाल पिच मटीरियल, कॉम्प्स और प्रिसीडेंट एनालिसिस, CIM और टीज़र ड्राफ्ट, बायर लिस्ट, मीटिंग की तैयारी, मॉडल रिव्यू, और साथ ही इंटरनल रिसर्च के लिए करते हैं। Anthropic की अपनी पोस्ट्स में RBC Capital Markets को यह कहते हुए कोट किया गया है कि Claude डेटा सोर्सेज़ को इंटीग्रेट करने और वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करने में आगे है, और Mizuho को यह कहते हुए कि तैयारी का समय अब आइडियाज़ के समय में बदल रहा है।
क्या AI चुपचाप इन्वेस्टमेंट बैंकिंग में एंट्री-लेवल एनालिस्ट्स की जगह ले रहा है?
AI यह बदल रहा है कि एंट्री-लेवल एनालिस्ट क्या करते हैं, इससे ज़्यादा कि वे मौजूद रहेंगे या नहीं। प्रोडक्शन टास्क टूल्स की ओर शिफ्ट हो रहे हैं, और रिव्यू, एनालिसिस, तथा क्लाइंट-फेसिंग तैयारी नौकरी का बड़ा हिस्सा बनती जा रही है। सबसे ज़्यादा जोखिम उन एनालिस्ट्स को है जो कभी यह नहीं सीखते कि AI के आउटपुट को गंभीरता से कैसे जांचा जाए।
AI की मदद से बने मॉडल को मैं कैसे चेक करूं?
इसे एक एनालिस्ट के फर्स्ट ड्राफ्ट की तरह मानें। सोर्सेज़ और यूज़ेज़, फाइनेंसिंग, और आउटपुट को लाइन-दर-लाइन ट्रेस करें, फॉर्मूलों के अंदर हार्डकोडेड नंबर देखें, यह चेक करें कि बैलेंस शीट बैलेंस होती है या नहीं, और मुख्य असम्पशंस की तुलना सोर्स डॉक्यूमेंट्स से करें। Claude से उसके ही मॉडल पर इश्यू लिस्ट मांगना उपयोगी है, लेकिन साइन-ऑफ अब भी एक इंसान ही करता है।
क्या लाइव मैंडेट पर AI का इस्तेमाल करना सुरक्षित है?
सिर्फ उसी वर्कस्पेस के अंदर जिसे आपके बैंक ने क्लाइंट जानकारी के लिए मंज़ूर किया है, आपके इंफॉर्मेशन बैरियर नियमों के तहत। मैंडेट और क्लाइंट की फाइनेंशियल जानकारी मटीरियल नॉन-पब्लिक इंफॉर्मेशन होती है। Anthropic कहता है कि उसकी फाइनेंशियल सर्विसेज़ ऑफरिंग डिफ़ॉल्ट रूप से डेटा को ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं करती, लेकिन क्या अनुमति है यह आपके बैंक की अपनी पॉलिसी तय करती है।
सीखते रहें
संबंधित गाइड और कोर्स
इन्वेस्टमेंट बैंकिंग में Claude, भूमिका के अनुसार
वह एनालिस्ट बनें जो तेज़ भी है और सही भी
हैंड्स-ऑन पाठ जिन्हें आप अपनी अगली बुक पर लागू कर सकते हैं।