--- url: https://github.com/anthropics/financial-services title: "Claude for Financial Services (anthropics/financial-services)" title_creative: "월가 신입 애널리스트의 업무 매뉴얼, 파일로 통째로 풀리다" source: "다비(davi.kr) 정리, https://davi.kr/" created: 2026-09-23 purpose: "Anthropic이 공개한 금융 업무용 에이전트, 스킬, 커넥터 저장소를 쉽게 이해하고 강의와 실무에 옮겨 쓰기 위한 정리" --- # Claude for Financial Services 원문: https://github.com/anthropics/financial-services > 문서 목적: 금융권이 아니어도 이 저장소의 구조를 가져다 "업무 매뉴얼을 AI 에이전트로 바꾸는 법"을 배우고 적용하기 위한 요약입니다. --- ## 쉬운 설명 Anthropic이 투자은행, 주식 리서치, 사모펀드(PE), 자산관리 업무를 돕는 AI 도구 묶음을 GitHub에 무료(Apache-2.0 라이선스)로 공개했습니다. 안에는 이름이 붙은 **에이전트 10개**가 들어 있습니다. 예를 들어 Pitch Agent는 비슷한 회사 비교(Comps), 과거 거래 사례, LBO 분석을 모아 발표 자료(pitch deck)까지 만들고, GL Reconciler는 회계 장부(총계정원장)에서 숫자가 안 맞는 곳을 찾아 원인을 추적합니다. KYC Screener는 신규 고객 서류를 읽고 빠진 항목을 표시합니다. 재료는 네 종류로 나뉩니다. 에이전트(업무 전체를 맡는 담당자), 스킬(Claude가 필요할 때 알아서 꺼내 쓰는 업무 노하우), 명령어(`/dcf`, `/comps`처럼 사람이 직접 부르는 버튼), 커넥터(MCP로 FactSet, Morningstar, PitchBook 같은 데이터 회사와 연결하는 통로)입니다. 모두 마크다운과 JSON 파일이라 빌드 과정이 없고, 같은 파일을 Claude Cowork 플러그인으로 설치하거나 Claude Managed Agents API로 회사 시스템에 붙일 수 있습니다. 단, 모든 결과물은 초안이며 사람이 최종 승인해야 한다고 저장소가 분명히 밝힙니다. ### 숫자로 보기 (2026-09-23 확인) | 항목 | 수치 | |---|---| | 에이전트 | 10개 (4개 업무 분야) | | 버티컬 플러그인 | 9개 (파트너 제작 LSEG, S&P Global 포함) | | MCP 커넥터 | 표에 12개 기재 (본문은 "11개"로 표기, 불일치) | | 스킬 수 | financial-analysis 13, investment-banking 9, equity-research 9, private-equity 10 | | GitHub | Star 36.6k, Fork 5.3k, 커밋 73, 이슈 92, PR 124 | --- ## Core Message Anthropic이 금융 애널리스트 업무 10가지를 에이전트, 스킬, 명령어, MCP 커넥터로 쪼갠 참고용 설계도를 공개했고, 같은 파일을 Cowork 플러그인과 Managed Agents API 두 방식으로 쓸 수 있다. 결과물은 모두 사람의 검토를 전제로 한 초안이다. ## Core Keywords #ClaudeForFinancialServices #에이전트플러그인 #ClaudeSkills #MCP커넥터 #ManagedAgents #ClaudeCowork #DCF #KYC --- ## 활용 방법 가장 쉬운 방법은 "설치해서 써보기"가 아니라 "구조를 베껴서 내 분야에 적용하기"입니다. 1. Claude Code에서 아래 두 줄로 핵심 묶음만 먼저 설치하십시오. ``` claude plugin marketplace add anthropics/financial-services claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-services ``` 2. `/dcf`, `/comps`를 공개 기업 하나로 실행해 결과물 형식을 확인하십시오. 유료 데이터 커넥터 없이 어디까지 되는지는 직접 확인이 필요합니다(추정: 공개 자료 수준까지만 가능). 3. `plugins/vertical-plugins/<분야>/skills/` 폴더 하나를 열어 스킬 파일의 작성 방식을 그대로 교안으로 쓰십시오. 에이전트, 스킬, 명령어, 커넥터를 나누는 기준이 표로 정리되어 있어 강의 자료로 바로 옮길 수 있습니다. 4. 금융 대신 내 업무(예: 교육기관 행정, 마케팅 리포트)로 폴더 구조만 복제하십시오. `agents/.md` 1개 + `skills/` 폴더 + `.mcp.json` 연결 구성이면 최소 단위가 됩니다. 5. 국내에 쓰려면 `.mcp.json`의 해외 데이터 커넥터를 국내 공시나 사내 문서 저장소로 바꾸고, 용어를 한국 회계와 규제 기준으로 고쳐 쓰십시오. 6. 스킬을 고친 뒤에는 `python3 scripts/check.py`로 파일 간 참조가 깨지지 않았는지 확인하십시오. --- ## 전문가 의견 (사실 기반) ### 강점 - 한 폴더를 Cowork 플러그인과 Managed Agents API가 함께 참조합니다. 프롬프트를 두 벌 관리하지 않아도 됩니다. - 스킬 원본은 버티컬 폴더에 두고 에이전트에는 복사본을 넣는 구조이며, `check.py`가 원본과 복사본이 달라지면 실패 처리합니다. 스킬 관리 방식의 좋은 교본입니다. - 거래 실행, 투자 추천, 장부 기록은 하지 않고 사람 승인 단계를 둔다고 명시했습니다. 책임 범위가 분명합니다. ### 한계 - MCP 커넥터 12곳 모두 해당 회사의 구독이나 API 키가 필요할 수 있다고 README가 밝힙니다. 개인이나 소규모 조직은 데이터 연결 단계에서 막힐 가능성이 큽니다. - README 본문은 "커넥터 11개", 표는 12개로 서로 다릅니다. 공식 문서도 교차 확인이 필요합니다. - 하위 에이전트 위임(`callable_agents`)은 Research Preview 단계라고 표기되어 있어 운영 환경 투입은 이릅니다. - CIM, LP, GL 등 미국 투자은행 관행 기준입니다. 한국 회계기준과 금융 규제 반영은 별도 작업입니다(추정). - Star 36.6k는 관심도이지 품질 검증 지표가 아닙니다. 외부 분석(agentpedia)도 규제 환경에서는 감사 기록, 권한 관리, 평가 체계가 저장소 밖에서 따로 필요하다고 지적합니다. ### 관련 정리 - 트렌드 T 기존 항목: "신입 애널리스트의 일을 겨냥한 금융판 챗GPT, 금융기관만 쓸 수 있다" (OpenAI 금융 특화 서비스). 이 저장소는 누구나 받아볼 수 있는 오픈소스라는 점에서 대비됩니다. --- ## Bottom Line 금융 업무를 하지 않더라도 이 저장소는 "업무 매뉴얼을 에이전트로 바꾸는 표준 설계도"로 가치가 있습니다. 오늘 `financial-analysis` 하나만 설치하고 스킬 파일 1개를 내 업무 버전으로 고쳐 보십시오. 지금 당장 시작하십시오. --- 정리: 다비 [davi.kr](https://davi.kr/)