OpenAI wspiera analizy inwestycyjne we Franklin Templeton
Zaczynając od analizy akcji, Franklin Templeton opracowuje procesy oparte na AI, które mają pomagać zarządzającym portfelami porównywać oceny i analizować ryzyko.
Franklin Templeton chce, by AI pomagała zarządzającym portfelami analizować różne opinie analityków oraz ryzyko związane z pomysłami inwestycyjnymi. Codex jest jednym z kilku narzędzi, których nasze zespoły inwestycyjne używają do tworzenia procesów analizy inwestycyjnej.
„Największą szansą, jaką dają nam narzędzia OpenAI, jest możliwość połączenia ciągłej analizy z ludzkim osądem. To prawdziwa zmiana, bo wcześniej sztuczna inteligencja automatyzowała proces, którym kierowali ludzie. Teraz AI automatycznie wydobywa wartościowe wnioski, a połączenie tej warstwy analitycznej z ludzkim osądem otwiera naprawdę wspaniałe możliwości”.
Podczas pierwszych prób wykorzystania AI w firmie Franklin Templeton zespół umieścił dane w bazie i podłączył do niej modele. Nie przyniosło to jednak odpowiedzi, których potrzebowały zespoły, ponieważ modele nie rozumiały powiązań między danymi. Wyniki zmieniły się, gdy zespół dodał agenty i warstwę semantyczną — uporządkowany model opisujący znaczenie firmowych danych oraz ich wzajemne powiązania. Zespół korzysta z Codex i innych narzędzi, aby rozwijać tę warstwę analityczną opartą na powiązanych danych. „Udało nam się zbudować coś, co nazywamy warstwą analityczną opartą na powiązanych danych” — mówi Dudley. „Wprowadzamy dane do narzędzi i wydobywamy wnioski, które mają realne znaczenie”.
Zespoły analiz, ryzyka, zgodności z przepisami i obrotu instrumentami finansowymi patrzą na inwestycje z różnych perspektyw. Franklin Templeton chce połączyć te perspektywy na potrzeby zarządzających portfelami. „Możemy zebrać wszystkie te informacje, a następnie na ich podstawie dostarczać wnioski osobom podejmującym decyzje, czyli naszym zarządzającym portfelami” — mówi Dudley.
Dudley opisuje wcześniejszy proces analizy akcji jako kierowany przez człowieka i sekwencyjny: analityk przeprowadza wstępną analizę akcji, zapoznaje się z telekonferencjami dotyczącymi wyników finansowych i bada konkurencję w każdym obszarze działalności. Celem jest wydobywanie przydatnych informacji, gdy analitycy przygotowują nowe pomysły do przedstawienia zarządzającym portfelami lub aktualizacje dotyczące istniejących pozycji w portfelu. Jak to ujmuje: „To po prostu ciągła analiza połączona z ludzkim osądem”.
W procesie planowanym przez firmę Franklin Templeton zespoły inwestycyjne będą miały dostęp do objętej nadzorem bazy analitycznej, którą można wykorzystywać w różnych procesach. Połączy ona zaufane konektory, kontekst portfela i procesu pracy oraz możliwości agentów, które pozwolą dostarczać analitykom i zarządzającym portfelami wnioski przydatne w podejmowaniu działań.
Firma Franklin Templeton korzystała z Codex podczas hackathonów, na których eksperci wspierali praktyków inwestycyjnych w tworzeniu własnych narzędzi. Firmowi ambasadorzy AI w inwestycjach pracują nad przekształcaniem eksperymentów w procesy gotowe do wdrożenia produkcyjnego. Częścią tych prac są przeglądy bezpieczeństwa, wsparcie ekspertów i kontrola danych.
Dudley mówi: „Przeszliśmy od wspierania procesu analiz inwestycyjnych do projektowania go na nowo”.
Nie wszystko, co czyni AI przydatną w innych obszarach, sprawdza się w zarządzaniu aktywami. Wiele narzędzi uczy się preferencji użytkownika i pokazuje mu więcej podobnych treści. Jeśli więc ktoś preferuje jednego dostawcę analiz, narzędzie wyświetla więcej jego raportów. W przypadku zespołu inwestycyjnego takie zawężenie może sprawić, że proces inwestycyjny będzie opierał się na jednostronnym obrazie sytuacji. Franklin Templeton dąży do czegoś przeciwnego. „Chcemy mieć pewność, że zespoły korzystają z różnorodnych analiz i opinii” — mówi Dudley.
Franklin Templeton chce, by jego systemy AI kładły nacisk na ryzyko inwestycyjne. „Potrzebujemy sztucznej inteligencji, która rozumie, że świetny pomysł inwestycyjny musi być dobrze uzasadniony, ale też poparty analizą ryzyka i jasno przedstawiać to ryzyko zarządzającym portfelami” — mówi Dudley. „Z naszej perspektywy zwracanie uwagi przy lekturze notatki analitycznej na to, że ktoś zidentyfikował ryzyko inwestycyjne, nie jest niczym złym. Pozwala to podjąć bardziej świadomą decyzję inwestycyjną”.
Doświadczenia Franklin Templeton wskazują na kilka dobrych praktyk w zarządzaniu inwestycjami:
„Przekaz naszego kierownictwa jest spójny: zachęcamy do innowacji i eksperymentowania z AI w jasno określonych granicach ryzyka. Nie każda inicjatywa zakończy się sukcesem, ale każda powinna przynosić wnioski, które wzmacniają nasze możliwości, pomagają podejmować przyszłe decyzje i służą ciągłemu doskonaleniu” — mówi Dudley.
Udostępniaj nowe narzędzia pracownikom: Dudley mówi, że Franklin Templeton organizował praktyczne warsztaty dla zespołów wkrótce po premierach nowych technologii, aby mogły sprawdzić ich przydatność w swojej pracy.
Pomagaj zespołom poznawać narzędzia: Dudley mówi: „Chodzi o to, by zespoły naprawdę zrozumiały potencjał tej technologii”.
Twórz z zachowaniem odpowiednich mechanizmów kontroli: przeglądy bezpieczeństwa, wsparcie ekspertów i umowy dotyczące danych są we Franklin Templeton częścią drogi od eksperymentów do narzędzi gotowych do zastosowań produkcyjnych.
„Dzięki OpenAI nasze zespoły czują, że są w technologicznej awangardzie”.
Długoterminowym celem Dudley jest udostępnienie analizy opartej na powiązanych danych wszystkim zespołom inwestycyjnym — od analityków po liderów poszczególnych grup inwestycyjnych.
Chce, by analitycy spędzali więcej czasu w terenie, rozmawiali z różnymi ekspertami i specjalistami, w tym z kadrą kierowniczą spółek niepublicznych, a następnie dzielili się zdobytą wiedzą ze swoimi zespołami inwestycyjnymi. Zdaniem Dudley ta ludzka perspektywa pozostaje niezbędna mimo rozwoju narzędzi.
