Anthropic 於 2026 年 10 月 1 日公布，Barclays 正擴大與 Anthropic 的合作，把 Claude 整合到全球營運，包括軟件開發、legacy modernisation、營運效率及市場相關流程。這是一個供應商公布的企業案例，重點不只是使用哪個模型，而是 AI 如何嵌入一間大型金融機構已有的工作、權限和治理框架。
在軟件工程方面，Barclays 預計到 2026 年底，Claude Code 會被其開發人員群體中的一半使用，並預期到 2027 年大多數工程師都會採用。Anthropic 同時提到，Claude 正用於協助現代化較舊的系統。這類工作通常不只是產生新程式碼，還要理解既有依賴、測試、部署限制和不完整文件，因此真正的成效取決於審查、測試及交接是否跟得上生成速度。
Barclays 的 Colleague Knowledge Assistant 自 2025 年已投入使用，Anthropic 表示它以 retrieval-augmented generation（RAG）為基礎，服務超過 16,000 名同事並累積超過 1 百萬次搜尋。這類內部知識工具的價值在於把政策、程序和組織資料放到容易使用的入口，但答案是否可靠仍取決於文件版本、來源權限、檢索範圍及遇到不確定答案時的升級機制。
在 Global Markets，Anthropic 表示 Claude 每日處理、分類、豐富及路由約 120,000 封電郵。電郵處理是一個典型的 workflow 場景：模型可以先做分類或資料抽取，再把結果交給規則、專員或其他系統；但在金融環境中，錯誤路由、遺漏重要訊息、資料外洩和不可追溯的自動動作都可能造成實際風險。因此，流程設計需要清楚記錄來源、信心、例外和人工接管位置。
Barclays 案例中較值得留意的，是 Claude 採用並沒有被描述成單一聊天工具的部署。它同時涉及工程師工作、內部問答和高容量營運流程，每種場景都要有不同的資料邊界、角色權限、評估指標和人工監督。Anthropic 亦強調安全控制、治理和人手監督，這些條件是企業規模化不可分割的一部分，而不是產品上線後才補加的流程。
數字和時間表都來自 Anthropic 對 Barclays 合作的描述，應視為供應商案例資料，而不是對所有銀行或所有 Claude 部署的獨立驗證。對其他企業來說，可參考的不是直接複製 120,000 封電郵或某個採用比例，而是先按工作流拆分：哪些步驟適合 AI 先做、哪些結果必須可追溯、哪些動作需要人員批准，以及怎樣用實際錯誤率、處理時間和業務指標持續評估。
