OpenAI로 투자 리서치를 지원하는 프랭클린템플턴

프랭클린템플턴은 AI를 통해 포트폴리오 매니저가 리서치의 다양한 관점과 투자 아이디어에 내재된 리스크를 검토할 수 있도록 돕고자 합니다. Codex는 프랭클린템플턴 투자팀들이 투자 리서치 워크플로를 개발하는 데 사용하는 여러 도구 중 하나입니다.

프랭클린템플턴이 처음 AI 활용을 시도했을 때, 담당 팀은 데이터베이스에 데이터를 넣고 모델을 연결했습니다. 하지만 모델이 데이터 간의 연관성을 이해하지 못해 팀들이 필요로 하는 답을 얻을 수 없었습니다. 담당 팀이 에이전트와 함께 시맨틱 계층을 추가하자 결과가 달라졌습니다. 시맨틱 계층은 회사 데이터의 의미와 연결 관계를 구조화한 모델입니다. 담당 팀은 Codex를 비롯한 도구들을 활용해 이러한 통합 정보 분석 계층을 개발하고 있습니다. 더들리는 “저희가 통합 정보 분석 계층이라고 부르는 것을 구축할 수 있었습니다”라고 말합니다. “데이터를 도구로 가져와 실질적인 차이를 만드는 인사이트를 도출하고 있습니다.”

리서치, 리스크, 컴플라이언스, 트레이딩 부서는 투자에 대해 각기 다른 관점을 제시합니다. 프랭클린템플턴은 포트폴리오 매니저를 위해 이러한 의견과 정보를 한데 모으고자 합니다. 더들리는 “이 모든 것을 모아 의사결정자인 포트폴리오 매니저에게 인사이트를 제공할 수 있습니다”라고 말합니다.

더들리에 따르면, 기존 주식 리서치 워크플로는 사람이 주도하며 순차적으로 진행되는 방식이었습니다. 애널리스트가 종목을 1차 분석한 뒤 실적 발표 컨퍼런스콜을 검토하고, 각 사업 부문의 경쟁사를 조사했습니다. 목표는 애널리스트가 포트폴리오 매니저에게 제안할 새로운 아이디어를 준비하거나 기존 포트폴리오 보유 자산의 현황을 보고할 때 유용한 정보를 제공하는 것입니다. 더들리는 이를 “지속적인 정보 분석과 인간의 판단을 결합하는 것”이라고 설명합니다.

프랭클린템플턴이 구상하는 워크플로에서 투자팀들은 거버넌스가 적용되고 재사용이 가능한 정보 분석 기반을 활용하게 됩니다. 이 기반은 신뢰할 수 있는 커넥터, 포트폴리오와 업무 흐름에 관한 정보, 에이전트 기능을 통합해 애널리스트와 포트폴리오 매니저에게 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

프랭클린템플턴은 해커톤에서 Codex를 활용해 왔으며, 투자 실무자들이 자신만의 도구를 개발할 때 전문가와 함께 작업하도록 지원했습니다. 사내 투자 AI 활용을 이끄는 담당자들은 실험을 실제 업무에 적용할 수 있는 워크플로로 발전시키고 있습니다. 이 과정에는 보안 검토, 전문가 지원, 데이터 통제가 포함됩니다.

더들리는 “리서치 프로세스를 보완하는 단계를 넘어 투자 리서치 워크플로 자체를 새롭게 구상하는 단계로 나아갔습니다”라고 말합니다.

다른 분야에서 AI를 유용하게 만드는 특성 중 일부는 자산운용에서는 효과적이지 않습니다. 많은 도구가 사용자의 선호를 학습해 비슷한 자료를 더 많이 보여 줍니다. 따라서 사용자가 특정 리서치 제공업체를 선호하면 해당 업체의 보고서를 더 많이 제시합니다. 투자팀의 경우, 이렇게 정보의 범위가 좁아지면 투자 과정에 편향된 관점이 개입할 수 있습니다. 프랭클린템플턴이 원하는 방향은 그 반대입니다. 더들리는 “투자 담당자들이 다양한 리서치와 의견을 접할 수 있도록 하고 싶습니다”라고 말합니다.

프랭클린템플턴은 자사의 AI 시스템이 투자 리스크를 중요하게 다루기를 원합니다. 더들리는 “훌륭한 투자 아이디어란 논리적 근거가 탄탄할 뿐 아니라 리스크도 분석하고, 포트폴리오 매니저에게 그 리스크를 알려 주는 것임을 AI가 이해해야 합니다”라고 말합니다. “리서치 보고서를 검토할 때 누군가가 파악한 투자 리스크에 주목하는 것은 저희 관점에서는 나쁜 일이 아닙니다. 더 충분한 정보를 바탕으로 투자 결정을 내릴 수 있게 해 주니까요.”

프랭클린템플턴의 경험은 투자 관리에 도움이 되는 몇 가지 모범 사례를 보여 줍니다.

• “경영진의 메시지는 일관됩니다. 명확하게 정한 리스크 관리 기준 안에서 AI를 활용한 혁신과 실험을 장려한다는 것입니다. 모든 시도가 성공하지는 않겠지만, 각각의 시도에서 역량을 강화하고 향후 의사결정에 도움이 되며 지속적인 개선을 이끄는 인사이트를 얻어야 합니다”라고 더들리는 말합니다.

• 새로운 도구를 직접 써 볼 기회 제공하기: 더들리에 따르면 프랭클린템플턴은 신기술이 출시되면 신속하게 팀별 실습 기회를 제공해 각자의 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 시험해 보도록 했습니다.

• 팀들이 도구를 익히도록 돕기: 더들리는 “목표는 팀들이 기술의 잠재력을 제대로 이해하도록 하는 것입니다”라고 말합니다.

• 적절한 통제 아래 개발하기: 프랭클린템플턴이 실험 단계에서 실제 업무용 도구 개발로 나아가는 과정에는 보안 검토, 전문가 지원, 데이터 관련 계약이 포함됩니다.

더들리의 장기적인 목표는 애널리스트부터 각 투자 그룹의 리더까지 투자팀 전반에서 이러한 통합 정보 분석 역량을 활용할 수 있도록 하는 것입니다.

더들리는 애널리스트들이 현장에서 더 많은 시간을 보내며 비상장 기업 임원을 비롯한 다양한 전문가와 실무자들을 만나고, 그 과정에서 얻은 지식을 투자팀에 전달하기를 바랍니다. 더들리는 도구가 발전하더라도 이러한 인간의 관점은 여전히 필수적이라고 봅니다.