Franklin Templeton izmanto OpenAI ieguldījumu izpētei
Sākot ar akciju izpēti, Franklin Templeton izstrādā MI darbplūsmas, lai palīdzētu portfeļu pārvaldniekiem salīdzināt viedokļus un izvērtēt riskus.
Franklin Templeton vēlas, lai MI palīdzētu portfeļu pārvaldniekiem izvērtēt dažādus izpētē paustos viedokļus un ar ieguldījumu ideju saistītos riskus. Codex ir viens no vairākiem rīkiem, ko mūsu ieguldījumu komandas izmanto, lai izstrādātu darbplūsmas ieguldījumu izpētei.
„Lielākā iespēja, ko paver OpenAI rīku izmantošana, ir spēja apvienot nepārtrauktu analītiku ar cilvēka spriestspēju. Pieeja ir būtiski mainījusies, jo iepriekš MI automatizēja mūsu cilvēku vadīto procesu. Tagad MI pats automatizē vērtīgu atziņu atklāšanu, un šis analītikas slānis apvienojumā ar cilvēka spriestspēju paver patiesi fantastiskas iespējas.“
Kad Franklin Templeton pirmoreiz izmēģināja MI, komanda ievietoja datus datubāzē un pieslēdza tai modeļus. Taču tas nesniedza komandām vajadzīgās atbildes, jo modeļi nesaprata, kā dati ir savstarpēji saistīti. Rezultāti mainījās, kad komanda pievienoja aģentus un semantisko slāni — strukturētu modeli, kas raksturo uzņēmuma datu nozīmi un savstarpējās saiknes. Lai izstrādātu šo vienoto analītikas slāni, komanda izmanto Codex un citus rīkus. „Mums ir izdevies izveidot to, ko mēs uzskatām par vienotu analītikas slāni,“ saka Dadlija. „Mēs nododam datus rīkiem un iegūstam atziņas, kas patiešām ir nozīmīgas.“
Izpētes, risku pārvaldības, atbilstības un tirdzniecības speciālisti uz ieguldījumu raugās no dažādiem skatpunktiem. Franklin Templeton mērķis ir apvienot šo informāciju portfeļu pārvaldnieku vajadzībām. „Mēs varam to visu apkopot un izmantot, lai sniegtu atziņas lēmumu pieņēmējiem — mūsu portfeļu pārvaldniekiem,“ saka Dadlija.
Dadlija raksturo agrāko akciju izpētes darbplūsmu kā cilvēku vadītu, secīgu procesu: analītiķis veic sākotnējo akciju analīzi, iepazīstas ar finanšu rezultātu apspriedēm un pēta konkurentus katrā darbības jomā. Mērķis ir atklāt noderīgu informāciju laikā, kad analītiķi gatavo jaunas idejas prezentēšanai portfeļu pārvaldniekiem vai sniedz jaunāko informāciju par esošajām portfeļa pozīcijām. Kā viņa saka: „Tā vienkārši ir nepārtraukta analītika apvienojumā ar cilvēka spriestspēju.“
Franklin Templeton iecerētajā darbplūsmā ieguldījumu komandām būs pieejams pārvaldīts, atkārtoti izmantojams analītikas pamats. Tas apvienos uzticamus savienotājus, portfeļu un darbplūsmu kontekstu un aģentu iespējas, kas analītiķiem un portfeļu pārvaldniekiem sniegs praktiski izmantojamas atziņas.
Franklin Templeton ir izmantojis Codex hakatonos, piesaistot ekspertus, kas palīdz ieguldījumu speciālistiem izstrādāt savus rīkus. Uzņēmuma MI ieviešanas līderi ieguldījumu jomā strādā, lai eksperimentus pārvērstu ikdienas lietošanai gatavās darbplūsmās, šajā procesā iekļaujot drošības pārbaudes, ekspertu atbalstu un datu kontroles pasākumus.
Dadlija saka: „No izpētes procesa pilnveidošanas esam pārgājuši uz ieguldījumu izpētes darbplūsmas pārveidi pašos pamatos.“
Daļa no tā, kas padara MI noderīgu citās jomās, aktīvu pārvaldībā nedarbojas. Daudzi rīki apgūst lietotāja vēlmes un rāda vairāk līdzīga satura. Tāpēc, ja kāds dod priekšroku vienam izpētes pakalpojumu sniedzējam, rīks piedāvā vairāk šī pakalpojumu sniedzēja ziņojumu. Ieguldījumu komandai šāda informācijas loka sašaurināšana var radīt neobjektīvu skatījumu ieguldījumu procesā. Franklin Templeton vēlas pretējo. „Mēs vēlamies nodrošināt, lai komandām būtu pieejami daudzveidīgi pētījumi un viedokļi,“ saka Dadlija.
Franklin Templeton vēlas, lai tā MI sistēmas īpaši izceltu ieguldījumu riskus. „Mums vajag, lai MI saprastu: lieliska ieguldījumu ideja ir ne tikai labi pamatota — tajā ir arī izanalizēti riski un mūsu portfeļu pārvaldnieki ir par tiem informēti,“ saka Dadlija. „Vērtējot analītisku apskatu, pievērst uzmanību tam, ka kāds ir identificējis ieguldījumu riskus, mūsu skatījumā nav nekas slikts. Tas ļauj pieņemt labāk informētu lēmumu par ieguldījumu.“
Franklin Templeton pieredze izgaismo vairākus labās prakses principus ieguldījumu pārvaldībā:
„Mūsu vadības vēstījums ir nemainīgs: mēs veicinām inovācijas un eksperimentus ar MI skaidri noteiktās riska robežās. Ne katra iniciatīva būs veiksmīga, taču katrai būtu jāsniedz atziņas, kas stiprina mūsu spējas, palīdz pieņemt turpmākos lēmumus un veicina nepārtrauktu pilnveidi,“ saka Dadlija.
Dodiet cilvēkiem iespēju izmantot jaunus rīkus: Dadlija stāsta, ka Franklin Templeton drīz pēc jaunu tehnoloģiju ieviešanas organizē komandām praktiskas darbnīcas, lai tās varētu izmēģināt, kā šīs tehnoloģijas iederas viņu darbā.
Palīdziet komandām apgūt rīkus: Dadlija saka: „Mērķis ir panākt, lai cilvēki patiešām izprastu tehnoloģijas iespējas.“
Izstrādes procesā ieviesiet atbilstošus kontroles pasākumus: drošības pārbaudes, ekspertu atbalsts un vienošanās par datu izmantošanu ir daļa no Franklin Templeton ceļa no eksperimentiem līdz ikdienas lietošanai gataviem rīkiem.
„Ar OpenAI mūsu komandas jūtas kā tehnoloģiju attīstības priekšgalā.“
Dadlijas ilgtermiņa mērķis ir padarīt šo vienoto analītiku pieejamu visās ieguldījumu komandās — no analītiķiem līdz katras ieguldījumu grupas vadītājiem.
Viņa vēlas, lai analītiķi vairāk laika pavadītu ārpus biroja, sarunātos ar dažādiem ekspertiem un profesionāļiem, tostarp biržā nekotētu uzņēmumu vadītājiem, un dalītos iegūtajās zināšanās ar savām ieguldījumu komandām. Dadlija uzskata, ka arī rīkiem attīstoties šis cilvēka skatījums joprojām ir būtisks.
