Franklin Templeton memakai OpenAI untuk riset investasi
Berawal dari riset saham, Franklin Templeton mengembangkan alur kerja AI untuk membantu manajer portofolio membandingkan pandangan dan menelaah risiko.
Franklin Templeton ingin AI membantu manajer portofolio menelaah beragam pandangan dari riset serta risiko di balik suatu ide investasi. Codex adalah salah satu dari beberapa alat yang digunakan tim investasi kami untuk mengembangkan alur kerja riset investasi.
“Terobosan terbesar dari penggunaan alat OpenAI adalah kemampuan memadukan analisis cerdas yang terus berjalan dengan pertimbangan manusia. Perubahannya sungguh besar karena sebelumnya, AI hanya mengotomatiskan proses yang dipimpin oleh manusia. Kini, AI justru secara otomatis menghasilkan wawasan cerdas. Perpaduan lapisan kecerdasan ini dengan pertimbangan manusia membuka peluang yang luar biasa.”
Saat Franklin Templeton pertama kali mencoba menggunakan AI, timnya memasukkan data ke dalam basis data dan menghubungkan model-model AI ke basis data tersebut. Namun, cara ini tidak menghasilkan jawaban yang dibutuhkan tim karena model-model tersebut tidak memahami keterkaitan antar-data. Hasilnya berubah ketika tim menambahkan agen dan lapisan semantik, yaitu model terstruktur yang menjelaskan makna data perusahaan serta keterkaitannya. Tim tersebut menggunakan Codex dan alat lainnya untuk mengembangkan lapisan kecerdasan yang terhubung ini. “Kami berhasil membangun sesuatu yang kami sebut sebagai lapisan kecerdasan yang terhubung,” kata Dudley. “Kami memasukkan data ke dalam alat-alat ini dan menghasilkan wawasan yang membawa perubahan nyata.”
Riset, risiko, kepatuhan, dan perdagangan menawarkan sudut pandang berbeda terhadap suatu investasi. Franklin Templeton ingin menyatukan semua masukan tersebut bagi para manajer portofolio. “Kami bisa menghimpun semuanya, lalu menggunakannya untuk menyajikan wawasan kepada para pengambil keputusan, yaitu manajer portofolio kami,” kata Dudley.
Dudley menjelaskan bahwa alur kerja riset saham sebelumnya dipimpin oleh manusia dan berlangsung secara berurutan: analis melakukan analisis awal saham, meninjau paparan kinerja keuangan, dan mempelajari pesaing di setiap lini bisnis. Tujuannya adalah menyajikan informasi yang berguna saat analis menyiapkan ide baru untuk diajukan kepada manajer portofolio atau memberikan pembaruan tentang posisi investasi yang sudah ada dalam portofolio. Seperti yang ia ungkapkan, “Intinya adalah analisis cerdas yang terus berjalan, dipadukan dengan pertimbangan manusia.”
Dalam alur kerja yang dibayangkan Franklin Templeton, tim investasinya akan memiliki akses ke fondasi kecerdasan yang memiliki tata kelola dan dapat digunakan kembali. Fondasi ini menyatukan konektor tepercaya, konteks portofolio dan alur kerja, serta kemampuan berbasis agen yang menyajikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti oleh analis dan manajer portofolio.
Franklin Templeton telah menggunakan Codex dalam berbagai hackathon, dengan menghadirkan pakar untuk mendampingi praktisi investasi saat mengembangkan alat mereka sendiri. Para penggerak AI di bidang investasinya berupaya mengubah eksperimen menjadi alur kerja yang siap digunakan dalam operasional, dengan tinjauan keamanan, dukungan pakar, dan kontrol data sebagai bagian dari prosesnya.
Dudley mengatakan, “Kami telah beralih dari menyempurnakan proses riset menjadi merancang ulang alur kerja riset investasi.”
Sebagian hal yang membuat AI berguna dalam konteks lain justru tidak cocok untuk manajemen aset. Banyak alat mempelajari preferensi pengguna dan menampilkan lebih banyak konten serupa. Jadi, jika seseorang menyukai satu penyedia riset, alat tersebut akan lebih sering menampilkan laporan dari penyedia itu. Bagi tim investasi, penyempitan ini berpotensi membawa sudut pandang yang bias ke dalam proses investasi. Franklin Templeton menginginkan hal sebaliknya. “Kami ingin memastikan mereka mengakses beragam riset dan pendapat,” kata Dudley.
Franklin Templeton ingin sistem AI-nya memberi perhatian khusus pada risiko investasi. “Kami membutuhkan AI yang memahami bahwa ide investasi yang bagus bukan hanya memiliki dasar pemikiran yang kuat, tetapi juga disertai analisis risiko serta membuat manajer portofolio kami menyadari risiko tersebut,” kata Dudley. “Saat menelaah catatan riset, menurut kami tidak ada salahnya menyoroti bahwa seseorang telah mengidentifikasi risiko investasinya. Hal itu membantu menghasilkan keputusan investasi yang didasari informasi lebih lengkap.”
Pengalaman Franklin Templeton menunjukkan beberapa praktik terbaik dalam manajemen investasi:
“Pesan dari pimpinan kami konsisten: kami mendorong inovasi dan eksperimen dengan AI dalam batasan risiko yang ditetapkan secara jelas. Tidak semua inisiatif akan berhasil, tetapi setiap inisiatif harus menghasilkan wawasan yang memperkuat kemampuan kami, menjadi dasar keputusan di masa depan, dan mendorong perbaikan berkelanjutan,” kata Dudley.
Segera berikan akses ke alat baru: Dudley mengatakan bahwa Franklin Templeton mengadakan sesi praktik bagi tim tak lama setelah teknologi baru diluncurkan, agar mereka bisa menguji kesesuaiannya dengan pekerjaan mereka.
Bantu tim mempelajari alat: Dudley mengatakan, “Tujuannya adalah membuat mereka benar-benar memahami kemampuan teknologi tersebut.”
Kembangkan dengan kontrol yang tepat: Tinjauan keamanan, dukungan pakar, dan perjanjian terkait data merupakan bagian dari langkah Franklin Templeton untuk beralih dari eksperimen ke alat yang siap digunakan dalam operasional.
“Dengan OpenAI, tim-tim kami merasa berada di garis depan teknologi.”
Tujuan jangka panjang Dudley adalah menyediakan akses ke kecerdasan yang terhubung ini bagi seluruh tim investasi, mulai dari analis hingga pemimpin setiap kelompok investasi.
Ia ingin para analis menghabiskan lebih banyak waktu di lapangan, berbicara dengan beragam pakar dan profesional, termasuk eksekutif perusahaan tertutup, lalu membagikan apa yang mereka pelajari kepada tim investasi mereka. Bagi Dudley, sudut pandang manusia tetap sangat penting seiring perkembangan alat-alat tersebut.
