本文演示了如何使用 Claude 完成完整的财务分析工作流程，从数据检索到最终交付成果。每个工作流程遵循三阶段方法：从集成源检索数据、分析信息以生成见解，以及为决策创建专业输出。

理解工作流程方法

三阶段流程

使用 Claude 进行有效的财务分析遵循结构化方法，反映了传统分析工作流程。该流程从集成源检索数据开始，通过系统分析该数据进行，并以创建专业交付成果结束。这种结构确保了完整性，同时为不同的分析目标保持了灵活性。

检索：从集成源提取数据，包括用于 SEC 备案和基本面的 Daloopa，以及用于全面市场数据的 S&P Global。检索阶段为您的分析建立了事实基础。
分析：处理和解释检索到的数据以识别趋势、计算指标并生成见解。此阶段通过计算、比较和模式识别将原始数据转化为可操作的智能。
创建：生成专业交付成果，包括投资备忘录、演示文稿、财务模型和交互式仪表板。创建阶段将您的分析打包成适合决策和沟通的格式。

在开始工作流程之前，建立适当的工作区以维护上下文和组织：

有关详细的项目设置说明，请参阅"什么是项目？"。以下示例假设您已启用必要的集成并创建了项目工作区。

此工作流程演示了使用公开可用数据为潜在股权投资创建投资备忘录。该示例使用 Microsoft 作为目标公司，但该方法适用于任何具有足够数据覆盖的上市公司。最终输出是适合投资委员会审查或初始筛选文档的简明投资备忘录。

首先从多个来源收集全面的财务数据。从基本面数据开始：

使用 Daloopa，检索 Microsoft 过去 12 个季度的收入、营业利润率和自由现金流。
同时提取同期的部门收入明细。

此检索提供了评估运营绩效和现金生成所需的核心财务指标。部门数据揭示了哪些业务部门推动增长和盈利能力。检索基本面数据后，收集估值观点：

使用 Kensho 访问 S&P Global 数据，从 SEC 备案中识别 Microsoft 的主要竞争对手，
并检索他们的收入增长和营业利润率以进行比较。同时提取 Microsoft 的关键业务关系，
包括主要客户和战略合作伙伴。

结合来自多个来源的数据提供了定量指标和竞争背景。Daloopa 提供原始财务数据，而 Kensho 通过同行比较和业务关系映射增加了竞争定位。

检索数据后，进行将原始数字转化为见解的分析：

分析 Microsoft 云部门增长与整体公司增长的趋势。计算自由现金流转换率并将利润率
与前一年进行比较。同时将 Microsoft 的收入增长和利润率与我们确定的竞争对手进行比较，
以评估相对绩效。识别部门组合中的任何显著变化，并从业务关系数据中标记任何客户集中风险。

Claude 处理检索到的数据以识别模式并计算关键比率。分析揭示了云服务是否成为业务的更大部分、公司如何有效地将收益转化为现金，以及盈利能力是否在改善或下降。

考虑根据初步发现请求额外的分析观点。如果云部门显示加速增长，您可能会要求 Claude 分析竞争对手是否经历类似趋势。如果利润率在扩大，请求与同行利润率的比较，以确定这是公司特定的还是行业范围的。

将您的分析转化为专业投资备忘录：

为 Microsoft 创建一份 2 页的投资备忘录，包括：包含投资建议的执行摘要、
包含部门分析的业务概述、突出我们确定的趋势的财务绩效、使用公允价值与当前价格的估值，
以及关键风险。格式为 Word 文档。

生成的备忘录将所有先前的分析综合为结构化文档。

此工作流程生成适合初始筛选或委员会审查的专业投资备忘录，完全由通过 Claude 集成的公开可用数据创建。

此工作流程创建一个演示文稿，比较行业内的公司以识别最具吸引力的投资机会。该示例分析了 SaaS 公司，但该方法适用于任何存在可比指标的行业。输出是适合投资委员会讨论或客户会议的演示文稿。

首先在您的同行组中收集可比指标：

使用 Kensho，从 S&P Global 数据集中检索这 3 家 SaaS 公司（CRM、NOW 和 DOCU）
上一个财政年度的市值、P/E 比率、收入增长和 EBITDA 利润率。

这建立了基线比较指标。市值提供规模背景，P/E 比率显示相对估值，收入增长表示动力，EBITDA 利润率揭示运营效率。建立快照视图后，收集趋势数据：

同时获取他们过去 8 个季度的季度收入以分析增长一致性。

季度数据揭示了增长是加速、减速还是保持稳定。这有助于区分具有可持续增长的公司与经历临时动力的公司。