在金融服务领域，监管合规与数据准确性是核心要求。Kepler公司通过结合Claude模型的推理能力与自研确定性基础设施，成功构建了一个可验证的AI研究平台——Kepler Finance。该平台已索引超过2600万份SEC文件、财报电话会议记录、投资者演示、共识预测以及覆盖14000家公司和27个全球市场的私有数据，并确保每个数字都能追溯到具体的文件、页面和行项目。

Kepler的联合创始人Vinoo Ganesh和John McRaven曾在Palantir为国防、能源和金融公司构建数据系统。这段经历让他们深刻理解在必须可验证的环境中建立信任的重要性。在创立Kepler之前，他们与147家金融机构（包括私募股权、对冲基金和投资银行）进行了交流，几乎所有人都表达了同样的需求：希望使用AI进行研究，但无法信任其输出。正如一位董事总经理所说：“我怎么能信任一个我无法审计的东西？”

为了解决这一信任问题，Kepler团队决定构建确定性基础设施作为AI的信任与验证层。Claude模型则作为推理与解释层，负责理解自然语言问题、分解多步计算任务。在Kepler Finance平台上，分析师可以用普通英语提问，并立即获得可验证的答案。例如，当询问一家公司过去八个季度的库存周转天数时，Claude需要确定正确的公式、对应的会计期间以及可能影响数据的任何重述。

在模型选型过程中，Kepler团队对所有前沿模型进行了基准测试。他们发现，在简单查询上，各模型表现相当；但在涉及多步依赖的复杂任务时，只有Claude能够保持长期规划而不偏离，并能主动标记歧义。例如，当分析师的问题中术语含义模糊（如“收入”可能指总收入或净收入）时，Claude会要求澄清，而不是假设一个答案。

Kepler的验证机制不仅限于数字匹配。系统会记录每一步推理过程，从原始文件提取到公式应用，生成完整的审计轨迹。分析师可以点击任何数字，直接跳转到源文件中的对应位置。这种设计使得金融专业人士能够像使用传统数据库一样信任AI的输出，同时享受自然语言交互的便利。

Kepler Finance的推出标志着AI在金融服务领域迈出了关键一步。它不仅提升了分析师的工作效率，还解决了长期困扰行业的“黑箱”问题。随着更多金融机构开始采用可验证AI，Kepler的方法可能成为行业标准，推动AI在高监管要求领域的更广泛应用。