금융 서비스 워크플로를 위한 Claude 에이전트·스킬·데이터 커넥터

AI 요약

Anthropic의 `financial-services` 저장소는 금융 서비스 업무에 맞춘 reference agents, skills, commands, data connectors를 한곳에 모은 템플릿 모음입니다. 대상 업무는 투자은행(Investment Banking), 주식 리서치(Equity Research), 사모펀드(Private Equity), 펀드 관리(Fund Administration), 운영·온보딩(Operations & Onboarding)으로 나뉩니다. 저장소의 구성 요소는 완성된 금융 의사결정 시스템이라기보다 각 회사의 프롬프트, 데이터 소스, 문서 양식, 승인 절차에 맞게 조정하는 출발점으로 제공됩니다.

■ Cowork와 Managed Agents API를 동일한 소스로 지원합니다

각 에이전트와 스킬은 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다. 하나는 Claude Cowork 플러그인으로 설치해 대화형 세션에서 실행하는 방법이고, 다른 하나는 Claude Managed Agents API의 `/v1/agents`를 통해 자체 워크플로 엔진 뒤에 배포하는 방법입니다. 두 방식은 동일한 시스템 프롬프트와 스킬을 참조하므로 실행 위치만 선택할 수 있도록 구성됩니다. Managed Agent용 템플릿에는 `agent.yaml`, 깊이 1 수준의 leaf-worker subagent, steering-event 예시, 에이전트별 보안 참고 사항이 들어 있습니다. `scripts/deploy-managed-agent.sh`는 파일 참조를 해석하고 스킬을 업로드한 뒤 leaf-worker subagent를 만들고 오케스트레이터를 `/v1/agents`에 게시합니다. `scripts/orchestrate.py`는 에이전트 사이의 `handoff_request` 이벤트를 자체 오케스트레이션 계층에서 전달하는 reference event loop로 제공됩니다. Subagent delegation의 `callable_agents` 기능은 research preview로 표시되어 있으며, 각 에이전트의 README에서 보안 및 핸드오프 지침을 확인하도록 안내합니다.

■ 업무 단위로 구성된 에이전트

저장소에는 업무 흐름 전체를 담당하는 self-contained agent plugin이 포함됩니다. Coverage & Advisory 영역의 `Pitch Agent`는 comps, precedents, LBO 분석을 거쳐 브랜드 형식의 pitch deck을 만드는 흐름을 다루며, `Meeting Prep Agent`는 고객 미팅 전 briefing pack을 준비합니다. Research & Modeling 영역의 `Market Researcher`는 섹터 또는 테마를 산업 개요, 경쟁 구도, peer comps, 아이디어 후보 목록으로 확장합니다. `Earnings Reviewer`는 실적 발표와 공시 자료에서 모델 업데이트를 거쳐 리서치 노트 초안으로 이어지고, `Model Builder`는 DCF, LBO, 3-statement, comps 모델을 Excel에서 작성하도록 구성됩니다.

Fund Admin & Finance Ops 영역에는 GP 패키지를 읽고 valuation template을 실행한 뒤 LP 보고용 결과를 준비하는 `Valuation Reviewer`, 차이를 찾아 원인을 추적하고 승인 담당자에게 전달하는 `GL Reconciler`, accrual·roll-forward·variance commentary를 다루는 `Month-End Closer`, 배포 전 LP statement를 검사하는 `Statement Auditor`가 있습니다. Operations & Onboarding 영역의 `KYC Screener`는 온보딩 문서를 분석하고 rules engine을 실행해 누락 사항을 표시합니다. 각 에이전트는 사용하는 스킬을 내부에 번들하므로 해당 에이전트만 설치해도 필요한 구성 요소를 함께 가져옵니다.

■ 플러그인, 스킬, 명령어의 계층 구조

`plugins/agent-plugins/`에는 end-to-end 업무를 소유하는 named agent가, `plugins/vertical-plugins/`에는 금융 분야별 skill·slash command·MCP connector 묶음이 들어 있습니다. `financial-analysis` core plugin은 comps, DCF, LBO, 3-statement model, deck QC, Excel audit와 11개 데이터 커넥터를 제공합니다. 여기에 `investment-banking`, `equity-research`, `private-equity`, `fund-admin`, `operations` 같은 vertical plugin을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 `/comps`, `/dcf`, `/earnings`, `/ic-memo`, `/model-update`, `/screen` 등의 명령어는 명시적으로 호출할 수 있고, 스킬은 관련 상황에서 Claude가 자동으로 사용하도록 작성됩니다.

스킬의 원본은 `plugins/vertical-plugins/<vertical>/skills/`에 있으며, 특정 에이전트에 필요한 스킬은 `plugins/agent-plugins/<slug>/skills/`에 동기화된 사본으로 번들됩니다. 새로운 스킬을 추가한 뒤에는 `python3 scripts/sync-agent-skills.py`로 이를 사용하는 에이전트에 전파할 수 있습니다. 새로운 에이전트는 `plugins/agent-plugins/<slug>/` 아래에 `agents/<slug>.md`와 `skills/`를 추가하고, 대응하는 `managed-agent-cookbooks/<slug>/`도 만들어야 합니다. 저장소의 내용은 Markdown과 YAML 중심으로 구성되며 별도의 build step은 필요하지 않습니다. 변경 후 `python3 scripts/check.py`를 실행하면 manifest를 lint하고 파일 간 참조가 해석되는지, 번들된 스킬이 vertical 원본과 달라지지 않았는지 검사합니다.

■ MCP 커넥터와 기업 데이터 연결

데이터 연결은 `financial-analysis` core plugin의 `.mcp.json`에 중앙화되어 다른 플러그인에서 공유됩니다. 예시로 Daloopa, Morningstar, S&P Global, FactSet, Moody’s, MT Newswires, Aiera, LSEG, PitchBook, Chronograph, Egnyte, Box의 MCP 서버 URL이 등록되어 있습니다. 각 제공업체의 MCP 접근에는 구독이나 API key가 필요할 수 있습니다. 사용자는 `.mcp.json`의 커넥터를 회사가 사용하는 데이터 제공업체와 내부 시스템으로 교체하고, skill 파일에 사내 용어·프로세스·서식 기준을 추가할 수 있습니다. `ppt-template` 스킬로 브랜드 PowerPoint 레이아웃을 학습시키거나, 에이전트 범위를 `agents/<slug>.md`에서 실제 팀 업무에 맞게 조정하는 방식도 제시합니다.

■ 설치 및 배포 흐름

Cowork에서는 Settings → Plugins → Add plugin으로 이동한 뒤 저장소 URL을 붙여 넣고 marketplace 목록에서 필요한 에이전트와 vertical을 선택할 수 있습니다. 또는 `plugins/` 아래 디렉터리를 ZIP으로 압축해 업로드할 수 있습니다. CLI에서는 먼저 `claude plugin marketplace add anthropics/financial-services`를 실행하고, `claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-services`로 core plugin을 설치합니다. 이후 `pitch-agent`, `gl-reconciler`, `market-researcher` 같은 named agent나 `investment-banking`, `equity-research` 같은 vertical plugin을 선택해 설치합니다. 설치가 끝나면 Cowork dispatch에 에이전트가 나타나고, 관련 스킬은 자동으로 동작하며, slash command를 사용할 수 있습니다. Managed Agent 방식에서는 `export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...`로 API key를 설정한 뒤 `scripts/deploy-managed-agent.sh gl-reconciler`처럼 배포합니다.

저장소에는 Claude for Microsoft 365 add-in을 자체 클라우드 환경에 프로비저닝하기 위한 별도 도구도 포함됩니다. `claude-for-msft-365-install/`은 Cowork 플러그인이 아니라 Claude Code plugin이며, IT 관리자가 사용자 지정 add-in manifest를 만들고 Azure admin consent를 부여하며 Microsoft Graph를 통해 사용자별 routing config를 작성하도록 돕습니다. Anthropic API 대신 Vertex AI, Bedrock 또는 내부 LLM gateway를 연결할 수 있으며, 설치 후 실제 업무를 수행하는 구성 요소는 앞서 설명한 에이전트와 스킬입니다.

■ 사람의 검토를 전제로 한 금융 업무 초안

이 저장소의 에이전트는 analyst work product, 즉 모델·메모·리서치 노트·reconciliation 같은 작업 산출물의 초안을 작성합니다. 저장소는 이를 투자·법률·세무·회계 자문으로 간주하지 않으며, 에이전트가 투자 추천을 하거나 거래를 실행하거나 위험을 구속하거나 원장에 기록하거나 온보딩을 승인하지 않는다고 명시합니다. 모든 출력은 qualified professional의 검토와 human sign-off를 거치는 단계에 놓이며, 사용자는 결과를 검증하고 회사에 적용되는 법률과 규정을 준수할 책임이 있습니다. 따라서 이 프로젝트의 핵심은 금융 의사결정의 자동 승인보다, 회사별 데이터·문서·검토 절차에 연결할 수 있는 파일 기반 에이전트와 스킬의 reference 구현을 제공하는 데 있습니다.

원문: GitHub / 번역·요약: Trawling