Franklin Templeton: საინვესტიციო კვლევა OpenAI-ით

Franklin Templeton-ს სურს, ხელოვნური ინტელექტი პორტფელის მენეჯერებს კვლევებში წარმოდგენილი განსხვავებული მოსაზრებებისა და საინვესტიციო იდეასთან დაკავშირებული რისკების შესწავლაში დაეხმაროს. Codex ერთ-ერთია იმ ინსტრუმენტებს შორის, რომლებსაც ჩვენი საინვესტიციო გუნდები საინვესტიციო კვლევის სამუშაო პროცესების შესაქმნელად იყენებენ.

როდესაც Franklin Templeton-მა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება პირველად სცადა, გუნდმა მონაცემები ბაზაში მოათავსა და მას მოდელები დაუკავშირა. თუმცა გუნდებმა საჭირო პასუხები ვერ მიიღეს, რადგან მოდელები ვერ ხვდებოდნენ, როგორ უკავშირდებოდა მონაცემები ერთმანეთს. შედეგები შეიცვალა, როცა გუნდმა დაამატა აგენტები და სემანტიკური შრე — სტრუქტურირებული მოდელი, რომელიც აღწერს კომპანიის მონაცემების მნიშვნელობასა და მათ შორის კავშირებს. ამ ურთიერთდაკავშირებული ანალიტიკური შრის შესაქმნელად გუნდი Codex-სა და სხვა ინსტრუმენტებს იყენებს. „შევძელით შეგვექმნა ის, რასაც ურთიერთდაკავშირებულ ანალიტიკურ შრეს ვუწოდებთ“, — ამბობს დადლი. „ინსტრუმენტებს მონაცემებს ვაწვდით და გამოვავლენთ მიგნებებს, რომლებიც რეალურ შედეგს იძლევა.“

კვლევის, რისკების, რეგულაციებთან შესაბამისობისა და ვაჭრობის მიმართულებები ინვესტიციას სხვადასხვა კუთხით აფასებს. Franklin Templeton-ის მიზანია, პორტფელის მენეჯერებისთვის ეს ინფორმაცია გააერთიანოს. „შეგვიძლია ეს ყველაფერი შევკრიბოთ და მის საფუძველზე მიღებული მიგნებები გადაწყვეტილების მიმღებ ადამიანებს — ჩვენს პორტფელის მენეჯერებს — მივაწოდოთ“, — ამბობს დადლი.

დადლის თქმით, აქციების კვლევის ადრინდელ პროცესს ადამიანი წარმართავდა და ის თანმიმდევრულ ეტაპებს მოიცავდა: ანალიტიკოსი აქციების პირველად ანალიზს ატარებდა, ფინანსური შედეგების განხილვის საკონფერენციო ზარებს ეცნობოდა და ბიზნესის თითოეულ მიმართულებაში კონკურენტებს სწავლობდა. მიზანია სასარგებლო ინფორმაციის გამოვლენა იმ დროს, როცა ანალიტიკოსები პორტფელის მენეჯერებისთვის წარსადგენ ახალ იდეებს ამზადებენ ან პორტფელში არსებულ პოზიციებზე განახლებულ ინფორმაციას აწვდიან. როგორც თავად ამბობს, „ეს უბრალოდ უწყვეტი ანალიზისა და ადამიანის განსჯის ერთობლიობაა.“

Franklin Templeton-ის ჩანაფიქრით, საინვესტიციო გუნდებს სამუშაო პროცესში ექნებათ წვდომა მართვის წესებით განსაზღვრულ, მრავალჯერ გამოსაყენებელ ანალიტიკურ საფუძველზე. ის გააერთიანებს სანდო კონექტორებს, პორტფელისა და სამუშაო პროცესის კონტექსტს, ასევე აგენტურ შესაძლებლობებს, რომლებიც ანალიტიკოსებსა და პორტფელის მენეჯერებს პრაქტიკულად გამოსადეგ მიგნებებს მიაწვდის.

Franklin Templeton-მა Codex ჰაკათონებზე გამოიყენა, სადაც ექსპერტები ინვესტირების პრაქტიკოსებს საკუთარი ინსტრუმენტების შექმნაში ეხმარებოდნენ. კომპანიაში ინვესტირების სფეროში ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის ინიციატორები მუშაობენ, რომ ექსპერიმენტები რეალურ სამუშაო პროცესებად აქციონ. ეს მოიცავს უსაფრთხოების შემოწმებას, ექსპერტების მხარდაჭერასა და მონაცემთა კონტროლს.

დადლი ამბობს: „კვლევის პროცესის გაუმჯობესებიდან საინვესტიციო კვლევის სამუშაო პროცესის ახლებურად გააზრებაზე გადავედით.“

ზოგი რამ, რაც ხელოვნურ ინტელექტს სხვა გარემოში გამოსადეგს ხდის, აქტივების მართვაში არ მუშაობს. ბევრი ინსტრუმენტი მომხმარებლის პრეფერენციებს სწავლობს და სულ უფრო მეტ მსგავს მასალას სთავაზობს. ამიტომ, თუ ვინმე კვლევების ერთ მომწოდებელს ანიჭებს უპირატესობას, ინსტრუმენტი მას ამ მომწოდებლის მეტ ანგარიშს უჩვენებს. საინვესტიციო გუნდისთვის ხედვის ასე შევიწროებამ შესაძლოა საინვესტიციო პროცესში მიკერძოება გამოიწვიოს. Franklin Templeton-ს საპირისპირო სურს. „გვინდა დავრწმუნდეთ, რომ მათ მრავალფეროვან კვლევებსა და მოსაზრებებზე აქვთ წვდომა“, — ამბობს დადლი.

Franklin Templeton-ს სურს, მისმა ხელოვნური ინტელექტის სისტემებმა ყურადღება საინვესტიციო რისკებზე გაამახვილონ. „გვჭირდება, ხელოვნურ ინტელექტს ესმოდეს: კარგი საინვესტიციო იდეა არა მხოლოდ კარგად დასაბუთებულია, არამედ რისკების ანალიზსაც მოიცავს და ჩვენს პორტფელის მენეჯერებს ამ რისკების შესახებაც აწვდის ინფორმაციას“, — ამბობს დადლი. „როცა კვლევით ჩანაწერს ეცნობით, იმაზე ყურადღების გამახვილება, რომ ვიღაცამ საინვესტიციო რისკები გამოავლინა, ჩვენი აზრით, ცუდი სულაც არ არის. ეს უფრო ინფორმირებული საინვესტიციო გადაწყვეტილების მიღებას უწყობს ხელს.“

Franklin Templeton-ის გამოცდილება ინვესტიციების მართვის რამდენიმე საუკეთესო პრაქტიკას გამოკვეთს:

• „ჩვენი ხელმძღვანელობის გზავნილი უცვლელია: წავახალისებთ ხელოვნური ინტელექტით ინოვაციასა და ექსპერიმენტებს რისკის მკაფიოდ განსაზღვრული შეზღუდვების ფარგლებში. ყველა ინიციატივა წარმატებული ვერ იქნება, მაგრამ თითოეულმა უნდა მოგვცეს ცოდნა, რომელიც ჩვენს შესაძლებლობებს გააძლიერებს, მომავალ გადაწყვეტილებებს საფუძვლად დაედება და მუდმივ გაუმჯობესებას შეუწყობს ხელს“, — ამბობს დადლი.

• მიეცით თანამშრომლებს ახალი ინსტრუმენტების გამოცდის შესაძლებლობა: დადლის თქმით, Franklin Templeton ახალი ტექნოლოგიის გამოშვებიდან მალევე სთავაზობს გუნდებს პრაქტიკულ სესიებს, რათა მათ შეამოწმონ, როგორ ერგება ის მათ სამუშაოს.

• დაეხმარეთ გუნდებს ინსტრუმენტების ათვისებაში: დადლი ამბობს: „მიზანია, მათ რეალურად გაიაზრონ ტექნოლოგიის შესაძლებლობები.“

• დანერგეთ სათანადო კონტროლის მექანიზმები: უსაფრთხოების შემოწმება, ექსპერტების მხარდაჭერა და მონაცემებთან დაკავშირებული შეთანხმებები Franklin Templeton-ისთვის ექსპერიმენტებიდან რეალურ სამუშაოში გამოსაყენებელ ინსტრუმენტებზე გადასვლის ნაწილია.

დადლის გრძელვადიანი მიზანია, ეს ურთიერთდაკავშირებული ანალიზი ხელმისაწვდომი გახადოს ყველა საინვესტიციო გუნდისთვის — ანალიტიკოსებიდან თითოეული საინვესტიციო ჯგუფის ხელმძღვანელებამდე.

მას სურს, ანალიტიკოსებმა მეტი დრო დაუთმონ ადგილზე კვლევას, ესაუბრონ სხვადასხვა ექსპერტსა და პროფესიონალს, მათ შორის კერძო კომპანიების ხელმძღვანელებს, და მიღებული ცოდნა თავიანთ საინვესტიციო გუნდებს გაუზიარონ. დადლისთვის ინსტრუმენტების განვითარებასთან ერთად ადამიანის ეს ხედვა კვლავ უმნიშვნელოვანესია.