재무 및 회계 지수
재무 및 회계 전반에서 모델 성능을 평가합니다. 회계, 투자, 기업 및 시장에 관한 전문 지식, 재무 분석 및 보고, 규정 준수 및 감사, 시장 조사 등을 평가합니다.
대표 워크플로 보기The 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. 모든 기반 벤치마크는 Artificial Analysis가 독립적으로 실행합니다. 평가 수행 방식은 지능 벤치마킹 방법론을 참조하세요.
| 역량 | 가중치 | 평가 |
|---|---|---|
| 비즈니스 지식 | 30% | AA-Omniscience 비즈니스 정확도 |
| 에이전트형 지식 작업 | 30% | GDPval-AA v2.1 및 AA-Briefcase v1.1 |
| 추론 | 20% | HLE |
| 에이전트형 도구 사용 | 10% | AutomationBench-AA 재무 |
| 장문 맥락 | 5% | LCR 및 GDP.pdf |
| 환각 방지 | 5% | AA-Omniscience 비즈니스 환각 방지 |
점수
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수: 역량 세부 분석
역량 세부 분석
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수: 비즈니스 지식
대표 워크플로
재무 및 회계 지수에서 가장 높은 가중치를 둔 역량을 평가하는 실제 워크플로입니다.
예시: 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.
예시: 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.
예시: 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.
예시: 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.
예시: 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.
비용
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수: 작업당 비용
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수 vs. 작업당 비용
속도
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수: 작업당 시간
출력 토큰
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수: 작업당 출력 토큰
출시일
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수 vs. 출시일
자주 묻는 질문
Artificial Analysis 재무 및 회계 지수에 따르면 현재 금융 및 회계 업무에서 가장 뛰어난 AI 모델은 Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) (61), Claude Opus 5.5 (Xhigh, Default Fallback) (58) 및 Claude Sonnet 5.5 (Max, Default Fallback) (57)입니다. 순위는 새 모델 출시에 맞춰 업데이트됩니다.
네. Artificial Analysis의 재무 및 회계 지수는 금융 및 회계 업무에서 AI 모델의 성능을 측정하는 독립적인 벤치마크입니다. 비즈니스 지식, 에이전트 지식 업무, 추론, 에이전트 도구 사용, 긴 컨텍스트 분석, 환각 방지를 평가합니다.
재무 및 회계 지수는 금융 및 회계 분야에서 모델의 성능을 평가하는 Artificial Analysis의 종합 벤치마크입니다. 회계, 투자, 기업, 시장 관련 전문 지식과 금융 분석 및 보고, 규제 준수 및 감사, 시장 조사 등을 평가합니다.
재무 및 회계 지수는 각 역량 하위 점수의 가중 평균으로 계산합니다. 하위 점수와 가중치는 비즈니스 지식 (30%), 에이전트형 지식 작업 (30%), 추론 (20%), 에이전트형 도구 사용 (10%), 장문 맥락 (5%) 및 환각 방지 (5%)입니다.
재무 및 회계 지수에는 AA-Omniscience 비즈니스 정확도, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, HLE, AutomationBench-AA 재무, LCR, GDP.pdf 및 AA-Omniscience 비즈니스 환각 방지이 포함됩니다.
결과가 공개된 모델 중 현재 Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)의 재무 및 회계 지수 점수가 61로 가장 높습니다. 모델 보기
재무 및 회계 지수 점수가 높을수록 지수를 구성하는 벤치마크 전반에서 더 뛰어난 성능을 보인다는 뜻입니다. 특정 사용 사례에서는 종합 점수보다 개별 벤치마크 결과가 더 유용할 수 있습니다.