Como Rogo atiende a 35.000 profesionales financieros con flujos de trabajo de IA impulsados por Claude

Rogo es una plataforma de IA construida especificamente para las finanzas institucionales, que atiende a mas de 35.000 profesionales financieros en grandes bancos, firmas de inversion y practicas de asesoria que realizan mas de 50.000 consultas al dia. La empresa integra Claude Opus 4.7 y Sonnet 4.6 en sus flujos de trabajo principales de investigacion, analisis y generacion de artefactos, y utiliza Claude dentro de Felix, su orquestador de agentes para asignaciones financieras de extremo a extremo que incluyen la creacion de presentaciones, modelos financieros y documentos con calidad institucional.

Resultados

50,000+Consultas diarias en la plataforma Rogo
35,000+Profesionales financieros atendidos

Herramientas y tecnologías

1C
Claude
Anthropic's AI assistant for analysis, writing, and reasoning tasks.

Categorías de IA

Desafío

Aplicar IA a las finanzas institucionales requeria cerrar la brecha entre resultados que 'parecen correctos' y resultados que 'son correctos', una distincion moldeada por las preferencias especificas de la empresa, el contexto del acuerdo y los requisitos estructurales de los artefactos financieros como presentaciones de PowerPoint y modelos de Excel que la IA de uso general no podia producir con calidad institucional.

Solución

Rogo integro Claude Opus 4.7 y Sonnet 4.6 en su plataforma principal y en el orquestador de agentes Felix, combinando el razonamiento de contexto largo sobre documentos financieros con la generacion de artefactos de PowerPoint y Excel de calidad de produccion, evaluados por un equipo de ex banqueros e inversores que trabajan junto a investigadores de IA.

Historia completa

Rogo se basa en la premisa de que aplicar IA a las finanzas es fundamentalmente diferente a aplicarla en cualquier otro lugar. Las finanzas exigen herramientas personalizadas donde la brecha entre lo que 'parece correcto' y lo que 'es correcto' es enorme, una distincion que depende del contexto, la especialidad, la empresa, la industria, el equipo e incluso las preferencias individuales de los altos cargos. 'Los modelos generales pueden entender las partidas financieras estandar de un formulario 10-K, pero a menudo pasan por alto matices como que ratios importan mas, cuales son los comparables apropiados o como debe presentarse la informacion', dijo Strib Walker, Director de Producto en Rogo.

Accede a 456+ casos de uso de IA, 428+ herramientas y rankings de señales de adopción.

Fuente

CLAUDE
junio de 2026
Caso de estudio original

Casos similares

1A
How Airtree Uses Claude Cowork to Automate VC Research & Reporting
Airtree
Reduced from 2 days to minutesMarket & competitor research time
2B
How Block Gives 4,000 Employees AI-Powered Data Access via Claude and Databricks
Block
75% saving 8-10+ hoursEngineers saving time weekly
3I
How Intuit Uses Claude to Build Tax Filing Confidence in TurboTax
Intuit
HigherHelpfulness rating vs. non-Claude experiences
4IG
How IG Group Uses Claude to Cut Content Time and Save 70 Hours Weekly in Analytics
IG Group
70Hours saved weekly for analysts through AI-assisted query handling
5O
How OffDeal Uses Claude to Close $91M in M&A Deals with a Team of Four Bankers
OffDeal
85%Internal eval accuracy after migrating to Claude Agent SDK
6IU
How Itaú Unibanco Uses GitHub Copilot to Ship 93% Faster
Itaú Unibanco
93%Code commit time reduction
7E
How Experian Uses AWS Transform to Save 300 Engineering Days on .NET Modernization
Experian
~300Engineering days saved
8E
How Experian Saved 300 Engineering Days Using AWS Agentic AI for .NET Modernization
Experian
~300Engineering days saved
Ver todos los casos →