재무 분석가로 Claude 사용하는 방법: Miles Skill 가이드

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금융 분석을 AI에 맡기면 특정 지점에서 무너집니다. 글쓰기가 아니라 숫자입니다. 일반 챗봇은 그럴듯하게 정리된 예측을 내놓으면서 자신이 지어낸 성장률, 근거를 제시하지 않은 WACC, 실제로 존재하지 않는 정밀성을 암시하는 소수점 네 자리를 함께 제시합니다. Claude를 금융 분석에 안전하게 사용하는 것은 더 나은 문장보다 가정을 밖으로 끌어내어 그 타당성을 따질 수 있게 만드는 데 가깝습니다. 이것이 바로 AI 금융 분석가의 역할입니다. 결론보다 먼저 계산 과정을 보여주는 것입니다.

Miles는 그 순서를 강제하는 skill입니다. Claude, ChatGPT 또는 모든 AI 채팅에 한 번 로드하면 되는 금융 페르소나이며, 첫 단계로 답변이 아니라 가정 표를 제시합니다. 따져 물을 수 없는 예측은 정장을 입은 추측에 불과합니다.

답변보다 먼저 가정
Miles - 재무 분석가 AI Skill
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단일 숫자가 아닌 기본 시나리오와 하방 시나리오를 포함한 DCF 구조, 비교 기업 분석, 이익의 질 관련 경고 신호, 투자 메모. 하나의 파일로 Claude, ChatGPT, Gemini 또는 Copilot에서 작동합니다.

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AI가 금융 분석에서 실제로 잘못되는 지점

실패 양상을 정확히 짚는 것이 중요합니다. 사람들이 예상하는 것과 다르기 때문입니다. 모델은 좀처럼 말도 안 되는 내용을 쓰지 않습니다. 대신 훌륭한 분석처럼 정확히 보이지만 그 밑바탕은 틀린 내용을 씁니다.

  • 지어낸 벤치마크. "일반적인 SaaS 총마진"을 물으면 출처 없이 확신에 찬 수치를 제시할 것입니다. 실제와 가까울 수도 있지만, 답변만으로는 확인할 방법이 없습니다.
  • 드러나지 않는 가정. 5년 예측에는 성장률, 마진 추이, 할인율이 필요합니다. 아무 설명 없는 prompt는 이 세 가지를 모두 임의로 정하고도 그 사실을 언급하지 않습니다.
  • 산술 오차의 누적. 언어 모델은 합계가 아니라 텍스트를 예측합니다. 곱셈과 복리가 길게 이어지는 과정은 모델이 실수하기 정확히 좋은 지점이며, 형식은 여전히 스프레드시트처럼 보이기 때문에 오류가 눈에 띄지 않습니다.
  • 거짓 정밀성. $4,271,883의 터미널 가치는 누군가 계산한 것처럼 보입니다. 이를 $4.3m로 반올림하면, 그것이 선택한 성장 가정에 근거한 추정치라는 본질이 드러납니다.
  • 오래된 데이터 경고가 없습니다. 실시간 데이터에 접근할 수 없다면 모델은 오늘의 금리, 오늘의 멀티플 또는 지난 분기 실적을 알지 못하며, 이를 자발적으로 알려주지도 않습니다.

그렇다고 AI가 금융에 쓸모없다는 뜻은 아닙니다. 구조화되지 않은 AI가 금융에 쓸모없다는 뜻입니다. 해결책은 구조를 강제하는 skill입니다.

Miles skill이 바꾸는 것

Miles는 일반적인 prompt가 건너뛰는 부분을 먼저 처리합니다. 어떤 결과를 내놓기 전에 사용자가 제공한 내용과 자신이 가정한 내용을 분리하고, 대화가 이어지는 동안 이 둘을 구분해 둡니다. 그런 다음 단일 숫자는 분석이 아니므로 기본 시나리오와 하방 시나리오를 만듭니다. 추정한 모든 수치에는 추정치라는 표시를 붙이므로, 노트북 밖으로 가져가기 전에 무엇을 확인해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.

실제로 생성하는 것

출력 제공 내용
재무제표 분석 손익계산서, 대차대조표 및 현금흐름과 함께 비율 분석, 추세 파악 및 이익의 질 적신호 표시
DCF 모델 성장 가정, 마진 전망, WACC 입력값, 터미널 가치 및 민감도 표를 결과와 별도로 모두 명시
비교 기업 비교 기업군 선정 및 근거 제시, 거래 배수 추출, 대상 기업과 비교 기업군의 벤치마킹
실적 브리핑 실적 발표 녹취록과 공시를 읽고 가이던스 변경, 위험 공시 변화 및 애널리스트 Q&A의 주제까지 파악
투자 메모 강세 사례, 약세 사례, 주요 위험 및 권고안을 위원회 형식으로 정리
신용 분석 약정 패키지 식별, 계약서에서 대주 보호 조항과 차주의 유연성 요약

작동하게 만드는 prompt

무언가를 구매하기 전에 작동 방식을 보고 싶다면, 그 형태는 다음과 같습니다. 아래에 수치를 붙여 넣고 전송하세요:

시작 prompt

아래 수치를 검토하는 재무 분석가로 행동하세요. 어떤 출력보다 먼저 두 개의 목록을 별도로 제시하세요: 1. 사실 - 제가 실제로 제공한 숫자만 제시하세요. 2. 가정 - 직접 선택해야 했던 모든 항목을 값과 그 이유를 설명하는 한 줄씩과 함께 제시하세요. 그런 다음 기본 사례와 하방 사례를 구성하세요. 결과만이 아니라 동인을 보여 주세요. 규칙: - 합리적인 정밀도로 반올림하고, 그 정밀도로 반올림한 이유를 말하세요. - 모든 추정 수치에 [est]를 표시하세요. - 보유하지 않은 시장 데이터에 숫자가 의존한다면, 임의로 채우지 말고 그렇다고 밝히세요. - 답변이 가장 민감하게 반응하는 세 가지 입력값으로 끝내세요. 수치: [paste your P&L, revenue history or deal terms here]

이 prompt만으로도 상당한 작업을 할 수 있습니다. 이 기능이 더해 주는 것은 이를 기억할 필요가 없어진다는 점입니다. 가정 구분, 두 가지 경우, [est] 표시와 민감도 순위가 모든 질문에서, 매번, 규칙을 다시 입력하지 않아도 자동으로 적용됩니다. 또한 prompt에는 없는 프레임워크도 제공합니다 - 수익의 질에 대한 적신호 점검, 비교 기업 선정 논리, 메모 구조 등이 그것입니다.

간단한 작업 예시

매출 2백만 달러를 내고 40% 성장하는 기업의 가치평가를 요청한다고 가정해 보세요. 단순한 챗봇은 숫자 하나를 반환합니다. Miles는 다음 과정을 거친 후 숫자를 반환합니다:

입력값 가치 출처
매출 $2.0m 귀하
성장률, 1년 차 40% 귀하
성장률, 2-5년 차 15%로 감쇠 [est] - 어떤 기업도 5년 동안 40%를 유지하지 못함
매출총이익률 75% [est] - 소프트웨어 기본값, 자신의 값으로 교체
할인율 12% [est] - 초기 단계 비상장 기업, 자신의 위험 관점에 맞게 조정
터미널 성장률 2.5% [est] - 장기 인플레이션 대용치

입력값 6개 중 4개는 귀하의 것이 아니라 그가 정한 것입니다. 지금까지 받아 본 모든 AI 가치평가의 솔직한 모습이 그렇습니다 - 차이는 여기서는 그 사실을 볼 수 있고, 감쇠 곡선에 이의를 제기할 수 있으며, 결과가 어떻게 바뀌는지 지켜볼 수 있다는 점입니다. 이러한 가시성이 제품의 전부입니다.

의존하기 전에 확인할 사항

  • 계산을 다시 실행하세요. 최종 모델을 스프레드시트에 넣으세요. AI 출력은 계산기가 아니라 구조와 논리로 취급하세요.
  • 가능한 모든 [est]를 교체하세요. 실제 마진은 매번 업계 기본값보다 우선합니다.
  • 배수를 직접 출처에서 확인하세요. 비교 기업 데이터는 매주 변합니다. 모델이 학습 데이터에서 기억해 낸 내용은 정의상 이미 오래된 정보입니다.
  • 비교 기업군을 확인하세요. 그럴듯해 보이지만 규모가 두 배이거나 다른 규제 체계에 속한 비교 기업 하나만으로도 전체 가치 평가가 서서히 왜곡될 수 있습니다.
  • 이것이 무엇이 아닌지 기억하세요. 숫자를 구조화하고 설명합니다. 재무 자문이 아니며, 여기의 어떤 내용도 검증 없이 투자자나 대출 기관에 제시해서는 안 됩니다.

저장된 prompt가 아니라 Skill을 사용하는 이유

저장된 prompt는 붙여 넣는 것을 기억할 때 적용됩니다. 로드된 Skill은 대화 전체에 적용되므로, 세 메시지 뒤에 이어지는 후속 질문에도 적용됩니다. 그때쯤이면 가드레일을 잊었을 가능성이 높습니다. 재무에서는 이것이 다른 분야보다 더 중요합니다. 위험한 답변은 대개 가드레일 없이 무심코 던진 "대략 그게 얼마의 가치가 있을까요?" 같은 질문에 대한 답변이기 때문입니다. 한 번 로드하면 가드레일이 모든 내용에 적용됩니다.

이 제품은 누구를 위한 것인가

투자를 유치할 모델이나 이사회 보고 자료를 만드는 창업자, 첫 초안을 더 빠르게 작성해야 하는 재무 책임자와 FP&A 팀, 그리고 다른 사람의 모델을 읽고 그 내용을 믿어도 되는지 판단해야 하는 모든 사람을 위한 제품입니다. 시스템 prompt를 붙여 넣을 수 있는 곳이라면 어디서든 Claude, ChatGPT, Gemini 또는 Copilot에서 실행할 수 있습니다. 재무 및 회계 컬렉션에는 예산 편성, 보고, 재무 관리 및 분석을 다루는 90개의 스킬이 있으며, 각각 모든 일을 맡기는 범용 챗봇이 아니라 특정 업무에 집중하는 어시스턴트입니다.

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Skill 파일 · Claude 및 ChatGPT에서 작동

Miles - 재무 분석가 AI Skill

파일 하나로 충분합니다. 답변 전에 가정을 제시하고, 매번 기본 사례와 하방 사례를 함께 제시하며, 무엇을 검증해야 하는지 알 수 있도록 모든 추정치에 표시를 붙입니다. 구독 없이 영구적으로 사용할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

Can Claude do financial analysis?+

Yes, with one important limit. Claude is strong at the structure and the reasoning: laying out a DCF, choosing and justifying a peer set, spotting quality-of-earnings flags in a set of statements, and explaining what is driving a result in language a non-finance reader can act on. It is weak at being a calculator. Language models predict text, so long chains of compounding and multiplication are where errors creep in, and the output still looks like a spreadsheet when it is wrong. Use it to build and explain the model, then re-run the arithmetic yourself before anyone relies on it.

What is an AI financial analyst skill?+

A skill is a single file you load into Claude, ChatGPT or any AI chat that turns it into one specialist for the whole conversation. The Miles financial analyst skill makes the model list its assumptions separately from your figures before it answers, build a base case and a downside case rather than one number, and mark every estimate so you know what to verify. Those rules apply to every follow-up question, including the casual ones where you would have forgotten to paste a prompt.

How much does the Miles financial analyst skill cost?+

$29, one time. No subscription and no seat fee: you download the file and keep it. If you want the wider finance stack, the Finance Agent Bundle is $99 for all five finance agents against $160 bought separately.

Can AI build a DCF model?+

It can build the structure and the logic, and that is most of the work. It will lay out the growth path, the margin forecast, the WACC inputs, the terminal value and a sensitivity table. What it cannot do is know your real numbers or today's market data, so it fills those gaps with estimates. On a typical valuation, four of the six key inputs are the model's choice rather than yours. The point of using a skill is that those four are listed openly instead of buried in the answer, so you can replace them.

Is it safe to put company financials into an AI chat?+

That depends on your provider settings and your own policy, not on the skill file. Check whether your plan trains on your conversations and whether your company allows the data to leave its systems. As a practical habit, many people run the structure on anonymised or rounded figures first and only paste the real numbers once they trust the shape of the output.

Does this work in ChatGPT and Gemini as well as Claude?+

Yes. The file is plain Markdown, so the method travels. In Claude you upload it through Customize then Skills, or paste it into project instructions. In ChatGPT, Gemini, Grok or Copilot you paste the contents into custom instructions or a system prompt and it behaves the same way.

What should I check before I use AI financial analysis in a board pack?+

Four things. Re-run the arithmetic in a spreadsheet. Replace every figure marked as an estimate with your own data where you have it. Source any trading multiples yourself, since comps move weekly and anything recalled from training is stale. And sanity-check the peer set, because a comparable that is twice the size or in a different regulatory regime will quietly drag the whole valuation. The output is structure and explanation, not financial advice.

What is the difference between the Miles skill and just writing a good prompt?+

A good prompt gets you most of the behaviour once. The skill gets it every time, without you re-typing the rules, and it carries the parts a prompt does not: the earnings-quality red flags, the peer-selection logic and the investment memo format. In finance the risky answer is usually the casual follow-up asked three messages in, which is exactly where a pasted prompt has stopped applying.

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