Todos los índices de capacidades
Finance & Accounting Index
Assesses model performance across the finance and accounting domain. Capabilities evaluated include domain-specific knowledge (accounting, investments, corporate and markets), financial analysis and reporting, compliance and audit, market research, and more.
Ver flujos de trabajo representativosThe Artificial Analysis Finance & Accounting Index combines performance across Intelligence benchmarks sliced for finance and accounting tasks. We map common tasks from O*NET occupational classifications, then select benchmarks that represent this real-world work. Weights are derived from how often capabilities appear across those tasks.
This composite metric provides a single score for tracking model performance across finance and accounting tasks. Artificial Analysis ejecuta de forma independiente todas las evaluaciones subyacentes. Consulta nuestra metodología de Benchmarking de Inteligencia para saber cómo se realizan las evaluaciones.
| Capacidad | Peso | Evaluaciones |
|---|---|---|
| Business Knowledge | 30 % | AA-Omniscience Business Accuracy |
| Agentic Knowledge Work | 30 % | GDPval-AA v2.1 y AA-Briefcase v1.1 |
| Reasoning | 20 % | HLE |
| Agentic Tool Use | 10 % | AutomationBench-AA Finance |
| Long-Context | 5 % | LCR y GDP.pdf |
| Non-Hallucination | 5 % | AA-Omniscience Business Non-Hallucination |
AA-Omniscience: Knowledge and Hallucination BenchmarkGDPval-AA v2.1 LeaderboardAA-Briefcase v1.1: Agentic Knowledge Work Benchmark
Humanity's Last Exam Benchmark Leaderboard
AutomationBench-AA: Agentic SaaS Workflow BenchmarkArtificial Analysis Long Context Reasoning Benchmark Leaderboard
GDP.pdf Benchmark LeaderboardPuntuación
Artificial Analysis Finance & Accounting Index
Artificial Analysis Finance & Accounting Index: desglose de capacidades
Desglose de capacidades
Artificial Analysis Finance & Accounting Index: Business Knowledge
Flujos de trabajo representativos
Flujos de trabajo reales que ponen a prueba las capacidades a las que Finance & Accounting Index da mayor peso.
Ejemplo: Build a same-day EBITDA bridge for an acquisition target from five years of audited 10-Ks and an unaudited Q3 pack to reconcile GAAP and IFRS treatment, surface customer-concentration risk in the margin walk, and assemble a trading-comps table.
Ejemplo: Reconstruct twelve months of undocumented expense reimbursements from the general ledger and journal entries ahead of a SOX audit to tie each line to source evidence, produce an auditable trail, and flag unsupported items.
Ejemplo: Recover a twice-re-scoped SAP S/4HANA rollout where three departments are cross-blocked to map the critical-path dependencies, re-baseline milestones with explicit trade-offs, and draft stakeholder updates that state what slips if scope stays fixed.
Ejemplo: Reconcile two vendor studies reporting opposite consumer preferences for the same launch to compare their sampling and conjoint methodologies, explain plausible reasons for the split, and recommend the lower-risk go-to-market path.
Ejemplo: Diagnose a fulfilment centre whose pick error rate doubled after a floor reorganisation to rank likely root causes from shift logs and layout data, and propose interventions by expected lift.
Costo
Artificial Analysis Finance & Accounting Index: costo por tarea
Artificial Analysis Finance & Accounting Index vs. costo por tarea
Velocidad
Artificial Analysis Finance & Accounting Index: tiempo por tarea
Tokens de salida
Artificial Analysis Finance & Accounting Index: tokens de salida por tarea
Fecha de lanzamiento
Artificial Analysis Finance & Accounting Index vs. fecha de lanzamiento
Preguntas frecuentes
Según el Finance & Accounting Index de Artificial Analysis, los modelos de IA con mejor desempeño en trabajos de finanzas y contabilidad son actualmente Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) (61), Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort, Default Fallback) (58) y Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) (56). La clasificación se actualiza a medida que se lanzan nuevos modelos.
Sí. El Finance & Accounting Index de Artificial Analysis es un benchmark independiente que mide el desempeño de los modelos de IA en trabajos de finanzas y contabilidad. Evalúa conocimientos empresariales, trabajo de conocimiento agéntico, razonamiento, uso agéntico de herramientas, análisis de contextos extensos y ausencia de alucinaciones.
El Finance & Accounting Index es un benchmark compuesto de Artificial Analysis que evalúa el desempeño de los modelos en el ámbito financiero y contable. Las capacidades evaluadas incluyen conocimientos específicos del sector (contabilidad, inversiones, empresas y mercados), análisis e informes financieros, cumplimiento normativo y auditoría, investigación de mercados y más.
El Finance & Accounting Index se calcula como el promedio ponderado de las puntuaciones de sus capacidades. Estas son las puntuaciones y sus pesos: Business Knowledge (30 %), Agentic Knowledge Work (30 %), Reasoning (20 %), Agentic Tool Use (10 %), Long-Context (5 %) y Non-Hallucination (5 %).
El Finance & Accounting Index incluye AA-Omniscience Business Accuracy, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, HLE, AutomationBench-AA Finance, LCR, GDP.pdf y AA-Omniscience Business Non-Hallucination.
Actualmente, Claude Opus 5.5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) tiene la puntuación más alta en el Finance & Accounting Index: 61 entre los modelos con resultados publicados. Ver modelo
Una puntuación más alta en el Finance & Accounting Index indica un mejor desempeño general en los benchmarks que componen el índice. Para un caso de uso específico, los resultados de cada benchmark pueden ser más informativos que la puntuación compuesta.