Hoe Claude te gebruiken als financieel analist: de Miles Skill-gids

Financiële analyse staat of valt met twee dingen: een model waarvan je de logica kunt vertrouwen, en een uitleg waarop een niet-financiële beslisser kan handelen. Een kale chatbot prompt geeft je meestal geen van beide — cijfers zonder zichtbare aannames, en commentaar dat goed leest maar niet gecontroleerd kan worden. Het correct gebruiken van Claude voor financiële analyse betekent dat de werkwijze zichtbaar wordt gemaakt. Een echte AI financial analyst toont eerst zijn aannames voordat hij een conclusie geeft.

Miles is die analist. Hij is een finance persona die je één keer laadt in Claude, ChatGPT of elke AI-chat, en zijn eerste stap is om de aannames waarop een cijfer gebaseerd is te tonen in plaats van ze te verbergen. Een voorspelling die je niet kunt bevragen is een gok in een pak; Miles is zo gebouwd dat je altijd kunt vragen “waarom dit cijfer?” en een duidelijk antwoord krijgt.

Waarom generieke AI financiële analyse riskant is

Een ongeleid model verbergt zijn aannames in het antwoord, waardoor je niet kunt zien wat als gegeven werd aangenomen. Het grijpt naar benchmarks en groeipercentages die plausibel klinken maar verzonnen kunnen zijn. Het rapporteert cijfers met een valse precisie die meer zekerheid suggereert dan er is. En het laat geen audit trail achter, wat in finance het verschil is tussen een model dat je kunt verdedigen en een model waarvan je alleen maar hoopt dat het klopt.

Wat verandert met de Miles skill

Miles vermeldt de aannames vooraf en houdt ze gescheiden van de uitkomsten. Hij structureert het werk correct — een winst- en verliesrekening, een forecast, unit economics — zodat de logica leesbaar is in plaats van verward. Hij voert scenario’s en gevoeligheidsanalyses uit zodat je kunt zien welke inputs het resultaat echt beïnvloeden, en hij markeert duidelijk wat uit jouw data komt versus wat zijn schatting is. De output is iets dat je mee kunt nemen naar een bestuursvergadering en waar je achter kunt staan.

Wat het daadwerkelijk oplevert

Modelstructuren en de formulelogica erachter, scenario- en gevoeligheidsanalyses, commentaar op afwijkingen, bestuursklare samenvattingen en begrijpelijke uitleg die de cijfers vertaalt voor mensen die niet in spreadsheets leven. Geef hem een set cijfers en een vraag, en hij bouwt de structuur om die te beantwoorden — schattingen worden als schattingen gemarkeerd.

Hoe je er het meeste uit haalt

Geef hem je echte cijfers en je eigen aannames in plaats van hem die te laten verzinnen. Vraag om gevoeligheidsanalyses, niet alleen een enkel antwoord — de range is belangrijker dan de puntenschatting. En vraag hem elk cijfer dat hij heeft geschat te markeren, zodat je precies weet wat je moet verifiëren voordat je erop vertrouwt.

Voor wie dit is

Oprichters die een model bouwen voor fondsenwerving of planning, finance leads en FP&A-teams, en iedereen die een model moet lezen en moet beslissen of het te vertrouwen is. Het werkt met Claude, ChatGPT of elke AI-chat die een system prompt accepteert. Voor meer van de finance stack behandelt de legal & finance skills collectie budgettering, rapportage en analyse — elk een gerichte assistent in plaats van een algemene chatbot. De output legt de cijfers uit en structureert ze; het is geen financieel advies en cijfers moeten worden geverifieerd voordat er beslissingen op worden gebaseerd.