Todos os índices de capacidade
Índice de Finanças e Contabilidade
Avalia o desempenho dos modelos em finanças e contabilidade. As capacidades avaliadas incluem conhecimento específico do domínio (contabilidade, investimentos, empresas e mercados), análise e relatórios financeiros, conformidade e auditoria, pesquisa de mercado e muito mais.
Ver fluxos de trabalho 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. Todos os benchmarks subjacentes são executados de forma independente pela Artificial Analysis. Consulte nossa metodologia de benchmarking de inteligência para saber como as avaliações são realizadas.
| Capacidade | Peso | Avaliações |
|---|---|---|
| Conhecimento empresarial | 30% | AA-Omniscience: Precisão em Negócios |
| Trabalho de conhecimento agêntico | 30% | GDPval-AA v2.1 e AA-Briefcase v1.1 |
| Raciocínio | 20% | HLE |
| Uso agêntico de ferramentas | 10% | AutomationBench-AA Finanças |
| Contexto longo | 5% | LCR e GDP.pdf |
| Não alucinação | 5% | AA-Omniscience: Não alucinação em Negócios |
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 LeaderboardPontuação
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade: detalhamento das capacidades
Detalhamento das capacidades
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade: Conhecimento empresarial
Fluxos de trabalho representativos
Fluxos de trabalho reais que exercitam as capacidades às quais o Índice de Finanças e Contabilidade atribui mais peso.
Exemplo: 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.
Exemplo: 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.
Exemplo: 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.
Exemplo: 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.
Exemplo: 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.
Custo
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade: custo por tarefa
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade vs. custo por tarefa
Velocidade
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade: tempo por tarefa
Tokens de saída
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade: tokens de saída por tarefa
Data de lançamento
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade vs. data de lançamento
Perguntas frequentes
Segundo o Índice de Finanças e Contabilidade da Artificial Analysis, os modelos de IA com melhor desempenho em trabalhos financeiros e contábeis atualmente são Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) (61), Claude Opus 5.5 (Xhigh, Default Fallback) (58) e Claude Sonnet 5.5 (Max, Default Fallback) (57). O ranking é atualizado à medida que novos modelos são lançados.
Sim. O Índice de Finanças e Contabilidade da Artificial Analysis é um benchmark independente do desempenho de modelos de IA em trabalhos financeiros e contábeis. Ele mede conhecimento empresarial, trabalho de conhecimento agêntico, raciocínio, uso agêntico de ferramentas, análise de contextos longos e ausência de alucinações.
O Índice de Finanças e Contabilidade é um benchmark composto da Artificial Analysis que avalia o desempenho dos modelos no domínio financeiro e contábil. As capacidades avaliadas incluem conhecimento específico do setor (contabilidade, investimentos, empresas e mercados), análise e relatórios financeiros, conformidade e auditoria, pesquisa de mercado e muito mais.
O Índice de Finanças e Contabilidade é calculado como a média ponderada das pontuações de suas capacidades. Estas são as pontuações e seus pesos: Conhecimento empresarial (30%), Trabalho de conhecimento agêntico (30%), Raciocínio (20%), Uso agêntico de ferramentas (10%), Contexto longo (5%) e Não alucinação (5%).
O Índice de Finanças e Contabilidade inclui AA-Omniscience: Precisão em Negócios, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, HLE, AutomationBench-AA Finanças, LCR, GDP.pdf e AA-Omniscience: Não alucinação em Negócios.
Atualmente, Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) tem a maior pontuação no Índice de Finanças e Contabilidade: 61 entre os modelos com resultados publicados. Ver modelo
Uma pontuação mais alta no Índice de Finanças e Contabilidade indica melhor desempenho geral nos benchmarks que compõem o índice. Para um caso de uso específico, os resultados de cada benchmark podem ser mais informativos que a pontuação composta.