Guida di settore: Investment Banking
Come usare Claude nell'investment banking: una guida per deal team e analisti
Meno notti in bianco sulla formattazione, più ore sul deal.
Questa guida mostra ai banker come mettere Claude di Anthropic al lavoro sul carico di produzione di un deal di M&A o capital markets: pitch book, comparable company analysis, transazioni precedenti, CIM, teaser, liste di buyer e revisioni dei modelli. Copre quanto Anthropic ha pubblicato per i financial services, quanto le società citate hanno dichiarato nei post di Anthropic, e dove il giudizio del banker non può essere delegato.
Sapere come usare Claude nell'investment banking significa affidargli il grosso del lavoro di produzione mantenendo i controlli: bozze di pagine del pitch book e profili aziendali, tabelle di comps e precedenti costruite dai dati che fornisci, sezioni del CIM e teaser redatti dal materiale di due diligence, liste di buyer assemblate, e revisione dei modelli di merger e LBO per individuare formule rotte. Claude produce la prima bozza rapidamente. L'analyst e l'associate verificano comunque ogni numero, e i senior banker restano responsabili dei consigli dati al cliente.
Pubblicato il
Punti chiave
- Gli usi più solidi in investment banking sono le pagine del pitch book, le tabelle di comps e precedenti, le bozze di CIM e teaser, le liste di buyer e la revisione dei modelli.
- Anthropic ha pubblicato Agent Skills per la comparable company analysis, i modelli DCF e i teaser, oltre a un agent template per il pitch builder e il model builder.
- Ogni cifra in un deliverable per il cliente va comunque ricondotta a una fonte: filing, un data provider o i numeri stessi del cliente.
- I junior banker che imparano a rivedere bene l'output dell'IA diventano più veloci, non superflui. Il lavoro forma proprio il livello di giudizio.
- Le informazioni su cliente e deal vanno solo in un workspace che la tua banca ha approvato per questo scopo.
Copia e incolla
Prompt da usare subito
Profilo aziendale per un pitch book
Sei un analyst in un team M&A sell-side. Usando solo i filing e gli estratti della investor presentation incollati qui sotto, scrivi un profilo aziendale di una pagina per un pitch book: panoramica del business in tre frasi, segmenti con quota di ricavi, clienti chiave e geografie come divulgati, mosse strategiche recenti e tre punti rilevanti per una potenziale vendita. Indica il documento fonte e la pagina accanto a ogni cifra. Non usare conoscenze esterne. Materiale: [incolla].
Limitare Claude al materiale incollato tiene fuori dal book cifre obsolete o senza fonte.
Tabella comps e commento
Ecco una tabella di dati di mercato per un peer set: azienda, enterprise value, ricavi, EBITDA e crescita per l'ultimo anno fiscale e i due anni di previsione successivi. Calcola EV/ricavi ed EV/EBITDA per ogni anno, media e mediana del set, e segnala qualsiasi azienda il cui multiplo si discosti dalla mediana di più di una deviazione standard. Poi scrivi quattro frasi di commento che un managing director potrebbe leggere ad alta voce. Mostra le formule. Dati: [incolla].
Chiedere le formule ti permette di ricostruire i numeri in Excel e confermarli.
Bozza di una sezione del CIM
Scrivi la sezione Industry Overview di un confidential information memorandum per l'azienda descritta di seguito. Usa solo i dati di mercato e i materiali del management che fornisco. Struttura il testo come: definizione del mercato, dimensione e driver di crescita, panorama competitivo, e perché l'azienda è posizionata per beneficiarne. Scrivi nel tono neutro e fattuale di un CIM sell-side. Contrassegna ogni affermazione che richiede una fonte con [FONTE NECESSARIA]. Materiale: [incolla].
Il marcatore [FONTE NECESSARIA] mantiene la bozza onesta prima che vada al cliente per la revisione.
Lista di buyer con rationale
Basandoti sul profilo del target qui sotto, scrivi un buyer universe organizzato in strategic buyer e financial sponsor. Per ogni potenziale buyer, fornisci un rationale di una riga legato ai prodotti, ai clienti o alla geografia del target, e segnala qualsiasi motivo evidente per cui potrebbe non essere interessato. Contrassegna come non verificato ogni buyer sul quale non sei sicuro, così il team può controllarlo nel nostro database. Profilo del target: [incolla].
La conoscenza di Claude ha un cutoff, quindi la lista di buyer è un punto di partenza da verificare nel database della tua firm.
Revisione di un merger model
Rivedi il modello di accretion/dilution allegato come un associate che controlla il lavoro di un analyst prima che lo veda l'MD. Ripercorri il purchase price, le sources and uses, le ipotesi di financing, le synergy e l'EPS pro forma. Elenca ogni input hardcoded dentro una formula, ogni incoerenza con la tab delle ipotesi di transazione, e qualsiasi errore di segno o link rotto. Non correggere nulla. Restituisci una lista numerata di problemi con i riferimenti di cella.
Tenere separati revisione e correzione significa che decidi tu cosa cambiare e impari dove tendono a nascondersi gli errori.
Da Anthropic
Cosa offre Anthropic per il settore Investment Banking
Claude for Financial Services
L'offerta di Anthropic per i financial services, annunciata a luglio 2025, combina i modelli Claude, Claude Code e l'accesso enterprise con connettori preconfigurati verso data provider come FactSet, S&P Global, PitchBook e Morningstar, oltre a partner di implementazione. Anthropic dichiara che i dati non vengono usati per l'addestramento di default.
· Fonte
Advancing Claude for Financial Services
Un aggiornamento di ottobre 2025 che aggiunge Agent Skills per la comparable company analysis, i modelli discounted cash flow, i data pack per la due diligence, teaser e profili aziendali per pitch book e liste di buyer, le earnings analysis e i report di initiating coverage, insieme a una beta di Claude for Excel e connettori tra cui LSEG e Moody's.
· Fonte
Agents for financial services
Dieci agent template rilasciati a maggio 2026, tra cui un pitch builder, un meeting preparer, un model builder e un valuation reviewer, distribuiti come plugin in Claude Cowork e Claude Code, con i componenti aggiuntivi di Anthropic per Excel, PowerPoint e Word resi disponibili in general availability.
· Fonte
In pratica
Come i team del settore Investment Banking usano Claude
Secondo la storia cliente pubblicata da Anthropic
RBC Capital Markets
Nell'aggiornamento sui financial services di ottobre 2025 di Anthropic, il responsabile AI e digital innovation di RBC Capital Markets ha dichiarato che Claude si distingue nell'integrare più fonti di dati e nell'automatizzare i workflow.
Secondo la storia cliente pubblicata da Anthropic
Mizuho
L'annuncio di maggio 2026 di Anthropic sui suoi agent per i financial services cita il COO banking di Mizuho, che descrive il tempo di preparazione che si trasforma in tempo per le idee.
Secondo la storia cliente pubblicata da Anthropic
Crunched
Secondo la customer story di Anthropic, Crunched costruisce strumenti Excel basati su Claude rivolti a utenti di investment banking, private equity e consulting, e i suoi clienti riportano grandi risparmi di tempo su modeling, financial spreads e company write-up.
Esempio illustrativo
Un profilo aziendale per un pitch book, con fonti e controllato
- L'analyst incolla estratti dei filing e l'ultima investor presentation nel deal project.
- Claude redige il profilo di una pagina con il documento fonte e la pagina accanto a ogni cifra.
- L'analyst riconduce ogni cifra alla fonte e corregge un dato di segmento preso dal periodo sbagliato.
- L'associate modifica i punti strategici per adattarli alla storia che il managing director vuole raccontare.
- La pagina entra nel book solo dopo il tie-out e la revisione standard.
Esempio illustrativo
Revisione di un merger model prima del meeting con l'MD
- L'associate chiede a Claude una lista di problemi sul modello di accretion/dilution dell'analyst, senza correzioni.
- Claude elenca input hardcoded, un'ipotesi di financing che differisce dalla tab delle ipotesi, e un link rotto.
- L'analyst corregge ogni problema e scrive una breve nota su cosa è cambiato.
- Claude esegue una seconda revisione per confermare le correzioni e segnalare eventuali novità.
- L'associate illustra al managing director gli output finali e si assume la responsabilità dei numeri.
Investment Banking e Claude: i dati pubblicati
| Dato | Contesto | Fonte |
|---|---|---|
| financial spreads 8+ hours to 1 hour | Riportato dai clienti di Crunched, uno strumento Excel basato su Claude, secondo la customer story di Anthropic | Fonte |
| company write-ups 8 hours to 20 minutes | Riportato dai clienti di Crunched, secondo la customer story di Anthropic | Fonte |
| >50% time savings on Excel modeling | Riportato dai clienti di Crunched, secondo la customer story di Anthropic | Fonte |
Workflow principali
Casi d'uso di Claude in investment banking lungo un deal live
Questi sono i compiti che assorbono la maggior parte delle ore di analyst e associate, e dove l'IA per l'investment banking si guadagna il suo posto.
Pitch book
Profili aziendali, situation overview e pagine di mercato redatte da filing e dati che fornisci. Un generatore di pitch book basato su IA vale quanto le fonti che gli dai in pasto.
Comps e precedenti
L'IA per la comps analysis significa calcolare multipli dai tuoi dati, segnalare gli outlier e redigere commenti, con formule che puoi ricostruire e verificare.
CIM e teaser
L'IA per la stesura di CIM trasforma il materiale di due diligence in sezioni strutturate e teaser anonimi, con le lacune segnalate perché il deal team le colmi.
Liste di buyer
Buyer universe strategici e finanziari con un rationale per ogni nome, pronti per essere verificati sui dati relazionali della tua firm.
Revisione dei modelli
Un controllo IA del merger model ripercorre purchase price, financing, synergy ed EPS pro forma, ed elenca hardcode e link rotti che l'associate deve correggere.
Preparazione di meeting e processo
Brief per meeting con il cliente, process letter, scalette per la management presentation e risposte alle domande dei buyer, redatte a partire dal deal record.
Il livello di produzione
Come le banche d'investimento usano l'IA sul lavoro che i junior conoscono meglio
La maggior parte delle ore di investment banking va nella produzione: trasformare dati e filing in pagine, controllare che ogni numero coincida su un centinaio di slide, e ricostruire le tabelle quando cambia un comp set. È esattamente il lavoro che Claude gestisce bene, purché gli input siano puliti e l'output venga controllato. Lo schema che funziona è quello dei prompt mirati con un formato di output fisso: un profilo, una tabella, una sezione alla volta.
Anthropic si è concentrata direttamente su questo lavoro. Il suo aggiornamento sui financial services di ottobre 2025 descriveva Agent Skills per la comparable company analysis con multipli di valutazione e metriche operative, modelli discounted cash flow con calcoli del WACC e tabelle di sensitivity, e teaser e profili aziendali per pitch book e liste di buyer. Nel maggio 2026 ha aggiunto agent template tra cui un pitch builder, un model builder, un meeting preparer e un valuation reviewer, disponibili come plugin in Claude Cowork e Claude Code.
La disciplina è il sourcing. Il nome della banca compare su ogni pagina che esce dall'edificio. Chiedi a Claude di citare documento e pagina per ogni cifra, limitalo al materiale che fornisci, e mantieni una persona responsabile del tie-out del book prima che vada al cliente. L'IA non cambia lo standard; cambia la velocità con cui lo raggiungi.
Carriere
IA per junior banker: l'IA sostituirà gli analyst in investment banking?
La domanda se l'IA sostituirà gli analyst in investment banking emerge ormai in ogni classe di analyst, e la risposta onesta è che il lavoro sta cambiando forma più che sparire. Il lavoro di formattazione e di prima bozza che un tempo riempiva le nottate viene svolto sempre più dagli strumenti. Ciò che resta è la parte del lavoro che è sempre stata la vera formazione: capire il business, sapere quale numero è sbagliato, e spiegare una valutazione a un cliente scettico.
L'IA per i junior banker è più utile come revisore e come strumento che spiega. Chiedi a Claude perché una sensitivity table si muove in un certo modo, cosa determina la differenza tra due multipli, o su cosa un buyer obietterà in una sezione del CIM. Queste risposte costruiscono il giudizio più velocemente di quanto abbia mai fatto la formattazione, a patto di verificarle con quello che dicono i tuoi senior.
Gli analyst che imparano a guidare e verificare l'output dell'IA diventano le persone su cui i team contano per velocità e accuratezza insieme. Gli analyst che incollano l'output in un book senza controllarlo vengono scoperti in fretta, perché la cultura di revisione dell'investment banking è nata apposta per intercettare proprio questo.
Scegliere gli strumenti
Claude vs ChatGPT per l'investment banking, e le Claude Skills per l'investment banking
Il confronto Claude vs ChatGPT per l'investment banking va fatto sui tuoi deliverable. Prendi un profilo aziendale, una tabella comps e un modello che hai già controllato, e dai a ciascuno strumento lo stesso prompt e gli stessi input. Confronta accuratezza, comportamento nelle citazioni, sforzo di formattazione, e come ciascuno reagisce quando mancano dati. Entrambi gli strumenti si aggiornano spesso, quindi ripeti il test quando cambia il tuo workflow.
Le Claude Skills per l'investment banking sono le Agent Skills e i plugin che Anthropic ha pubblicato per il lavoro finanziario, che coprono comps, modelli DCF, teaser e materiali per pitch, insieme a connettori verso data provider come FactSet, S&P Global, PitchBook e LSEG. Dove la tua banca le ha abilitate, riducono il lavoro di setup. Dove non lo ha fatto, i prompt di questa pagina funzionano in una normale chat Claude con i documenti che sei autorizzato a caricare.
Il fattore decisivo nella maggior parte delle banche non è la qualità del modello. È ciò che compliance ha approvato, quali termini sui dati si applicano alle informazioni del cliente, e quali data provider si collegano allo strumento. Uno strumento che la tua banca ha approvato per mandati live batte uno strumento che puoi usare solo su filing pubblici.
Per iniziare
Quattro abitudini che rendono l'output dell'IA pronto per la banca
Cita la fonte di ogni numero
Chiedi il documento e la pagina accanto a ogni cifra, e limita Claude al materiale che hai incollato. I numeri senza fonte non entrano nel book.
Una pagina alla volta
Chiedi un profilo, una tabella o una sezione alla volta con un formato fisso. I prompt mirati producono output che puoi controllare rapidamente.
Prima rivedi, poi correggi
Quando controlli un modello, chiedi una lista di problemi senza correzioni. Decidi tu cosa correggere e impari dove si nascondono gli errori.
Tieni una libreria di prompt
Salva i prompt che rispecchiano i formati della tua banca. I prompt condivisi rendono un intero deal team più veloce e più coerente.
Limiti
Dove i banker non dovrebbero affidarsi all'IA
Claude può produrre una pagina scorrevole con un numero sbagliato dentro. Può leggere male una tabella scansionata, confondere anno fiscale e anno solare, o riportare una cifra obsoleta dai suoi dati di addestramento. Niente di tutto questo è accettabile in un deliverable per il cliente o in un contesto di fairness opinion. Riconcilia ogni cifra con la fonte, e tratta l'output di Claude come una bozza che non è stata controllata.
L'advice è una responsabilità umana. Raccomandare un processo, un buyer o un prezzo coinvolge relazioni, letture del mercato e doveri regolamentari che restano in capo ai banker sul deal. Claude può aiutarti a prepararti per quelle conversazioni ma non può averle al posto tuo.
La confidenzialità è assoluta. Mandati, dati finanziari del cliente e interesse dei buyer sono material non-public information. Usa solo il workspace che la tua banca ha approvato, segui le regole del tuo information barrier, e non incollare mai materiale del deal in un account personale.
Costruisci la competenza prima della prossima staffing email
Scrivere buoni prompt sotto la pressione di un deal è una competenza che si allena, non un trucco. Il curriculum gratuito di Nightschool AI è pratico fin dalla prima lezione, così le abitudini sono già lì quando il book è in scadenza.
Domande frequenti
L'IA sostituirà gli analyst in investment banking?
L'IA sta sostituendo parti del carico di lavoro dell'analyst, in particolare formattazione, prime bozze e costruzione di tabelle. Non sta sostituendo il bisogno di persone che capiscono il business, individuano il numero sbagliato e supportano i senior banker con i clienti. Gli analyst che imparano a guidare e verificare l'output dell'IA tendono a diventare più preziosi per i loro team.
L'investment banking è ancora una buona carriera con l'IA?
Il nucleo dell'investment banking è advice, relazioni e giudizio esecutivo, e questo resta lavoro umano. Ciò che si sta riducendo è la produzione manuale che un tempo dominava gli anni da analyst. Chi entra oggi in banca dovrebbe aspettarsi di passare più tempo su analisi e revisione e meno su formattazione, cosa che molti troveranno un apprendistato migliore.
L'IA può costruire un pitch book?
L'IA può redigere gran parte di un pitch book: profili aziendali, pagine di mercato, tabelle comps e situation overview, e Anthropic ha pubblicato un agent template per il pitch builder. Non può decidere la storia che l'MD vuole raccontare né garantire che ogni cifra sia corretta. Tratta l'output come una prima bozza che il team riconduce a fonte, controlla e modella.
Claude o ChatGPT sono migliori nel financial modeling?
Dipende dal modello, dagli input e da quale versione di ciascuno strumento usi. Testa entrambi su un modello che hai già controllato e confronta accuratezza, trasparenza delle formule e come ciascuno gestisce i dati mancanti. Per il lavoro con i clienti, lo strumento che la tua banca ha approvato e collegato ai suoi data provider è di solito la risposta più pratica.
Come usano l'IA le banche d'investimento?
Le banche usano l'IA per i materiali di pitch, l'analisi di comps e precedenti, le bozze di CIM e teaser, le liste di buyer, la preparazione dei meeting e la revisione dei modelli, oltre che per la ricerca interna. I post di Anthropic citano RBC Capital Markets su Claude che integra fonti di dati e automatizza i workflow, e Mizuho sul tempo di preparazione che si trasforma in tempo per le idee.
L'IA sta silenziosamente sostituendo gli analyst entry-level in investment banking?
L'IA sta cambiando cosa fanno gli analyst entry-level più che se esistano ancora. I compiti di produzione si stanno spostando sugli strumenti, mentre revisione, analisi e preparazione a contatto con il cliente occupano una parte maggiore del lavoro. Gli analyst più a rischio sono quelli che non imparano mai a controllare criticamente l'output dell'IA.
Come controllo un modello che l'IA ha aiutato a costruire?
Trattalo come la prima bozza di un analyst. Ripercorri sources and uses, il financing e l'output riga per riga, cerca numeri hardcoded dentro le formule, controlla che il balance sheet quadri, e confronta le ipotesi chiave con i documenti fonte. Chiedere a Claude una lista di problemi sul proprio stesso modello è utile, ma è comunque una persona a dare il via libera finale.
È sicuro usare l'IA su mandati live?
Solo dentro un workspace che la tua banca ha approvato per le informazioni del cliente, seguendo le regole del tuo information barrier. Mandati e dati finanziari del cliente sono material non-public information. Anthropic dichiara che la sua offerta per i financial services non usa i dati per l'addestramento di default, ma è la policy della tua banca a decidere cosa è consentito.
Continua a imparare
Guide e corsi correlati
Claude nel settore Investment Banking, per ruolo
Sii l'analyst veloce e preciso
Lezioni pratiche che puoi applicare al tuo prossimo book.