Terminal X 透過 GPT‑6.1 與資深投資者的判斷達到 88.6% 一致率
Terminal X 的評估智能代理根據包含 54 項準則的評分標準評核輸出，利用 GPT‑6.1 Sol 多找出 25% 偏離基金投資授權範圍的情況。
25%
GPT‑6.1 Sol 相較於排名第二的模型，更能偵測出偏離基金投資授權範圍的智能代理回答
240 萬美元
一位客戶在盡職審查及投資工作流程方面節省的年度成本
+220 個基點
GPT‑6.1 Sol 相較於排名第二的模型，讓智能代理與人工審核員的判斷一致率更高
30%
GPT‑6.1 Sol 相較於排名第二的模型，每次查詢成本更低
投資公司的優勢靠一宗又一宗交易累積而成，但每項決策背後的判斷依據，通常只存在於少數資深投資者的腦海中。當他們離職，公司便背上了 Terminal X（在新視窗中開啟） 所稱的「記憶債務」：文件或許留得住，背後的思考脈絡卻隨之流失。
Terminal X 的 Capital Memory 作業系統，正是為了逐步償還這筆債務而設。該公司的駐場工程師曾在摩根大通及黑石從事金融與投資工作。他們與各客戶的投資團隊並肩合作，設計公司的智能代理架構，並將公司的投資方式編寫成由公司持有的智能代理，部署於本地或公司自有雲端。
包括 GPT‑6.1 Sol 和 GPT‑6 Luna 在內的 OpenAI 模型，負責這些智能代理的推理工作。Terminal X 的評估智能代理則根據公司的標準，為智能代理的輸出評分。與排名第二的模型相比，GPT‑6.1 Sol 協助評估智能代理多找出約 25% 偏離基金投資授權範圍的建議，執行相同工作流程的每次查詢成本亦降低約 30%。
「GPT-6.1 Sol 的長上下文推理能力和 Token 使用效率，讓我們能建立更深入的評估流程。這有助我們的評估智能代理，讓投資判斷變得可量度、可審核。」
Terminal X 為每位客戶建立智能代理，讓它們依循公司頂尖投資者的方式進行投資。Terminal X 工程師會在客戶現場駐留數週，從公司信賴的備忘錄反向分析其決策流程，並記錄從未成文的做法，例如信貸團隊如何篩選借款人，或共同投資團隊在撰寫備忘錄前會查閱哪些資料來源。
接着，這些流程會被編寫進數百個按資產類別及策略量身打造的智能代理，並為各投資階段配置子智能代理。GPT‑6.1 Sol 負責需要判斷能力及龐大上下文視窗的階段：綜合形成投資論點、識別關鍵考量因素，以及評估是否符合公司的投資授權範圍。GPT‑6 Luna 則負責執行量大、Token 使用效率比分析深度更重要的步驟。
智能代理在各公司的私人資料室內運作；這是供企業分享及管理敏感投資數據的專用環境。智能代理處理英文、韓文、日文及中文文件，並將學到的內容儲存為公司記憶：這是一份具版本紀錄的資料，記錄某個業務團隊如何作出某類決策，涵蓋過往分析、委員會決定、工作流程指令及公司投資觀點。
工程師將每項記憶轉化為 Terminal X 平台上可重複執行的工作流程。正式運作環境中的每次查詢，都有完整紀錄可供審核，包括執行步驟、檢索的資料來源、使用的模型及推理過程。
據 Terminal X 表示，這種方式為客戶大幅節省成本。其中一家私募股權公司表示，將盡職審查及投資備忘錄工作流程自動化後，按年計算節省了 240 萬美元。
為了按照公司本身的標準檢查智能代理的回答，Terminal X 開發了評估智能代理。這是一套由 GPT‑6.1 Sol 及其他 OpenAI 模型協同運作的工作流程，旨在像副總裁審閱分析師的工作一樣，審閱智能代理的每項輸出。
評估智能代理根據包含 54 項準則的評分標準，檢查每項輸出。它會檢查：數據、可比公司資料、市場共識預測及引述，是否取自正確的來源？論述是否站得住腳？建議是否符合公司的投資觀點？
每項檢查都會判定為通過或不通過。每項不通過的結果都會附上一行原因，以及更合適的資料來源或修正後的文字，並轉化為一項記憶。例如，遺漏的資料來源、選錯的可比公司，或偏離公司投資觀點的投資論點，都會被編寫成該業務團隊的新工作流程指令或測試案例。
Terminal X 聯合創辦人兼技術總監 Ken Lee 表示：「每個回答都會經過評估，而分析師的每次修正，都會讓系統更了解這家公司的運作方式。」「所以，公司用得越久，系統的思考方式就越像他們自己的團隊。」
Terminal X 根據自身的評估結果選擇模型。在 500 次經評分的判斷中，採用 GPT‑6.1 Sol 的評估智能代理與資深人工審核員的判斷一致率達 88.6%，高於排名第二模型的 86.4%，提升了 220 個基點。
GPT‑6.1 Sol 在偵測投資風格偏移這類錯誤方面，表現尤其出色。例如，收購基金的投資授權範圍，是尋找股價低於資產淨值的私有化收購對象、評估企業的投資價值，並設計融資結構。當情境模型顯示市場可能轉向時，交易建議卻開始轉為持有困境債權或提供救助融資。採用 GPT‑6.1 Sol 的評估智能代理，比排名第二的模型多找出約 25% 這類偏離情況。
GPT‑6.1 Sol 在處理長上下文任務時能高效運用 Token，讓 Terminal X 在相同預算內建立更深入的審核工作流程。系統會先檢驗投資論點是否符合基金的投資授權範圍，再與基金近期的交易比對。若判斷未能確定，便會重新評估；智能代理會在報告前核對並整合結果。
這種更深入的審核，能標示出同級模型單次審核時未有攔截的交易。GPT‑6.1 Sol 執行相同工作流程時，速度與排名第二的模型相若，每次查詢成本卻低約 30%。
透過 GPT‑6.1 Sol 和 GPT‑6 Luna，Terminal X 已建立 1,700 項公司記憶，執行超過 100 萬次自訂工作流程，每週活躍用戶數亦達每月活躍用戶數的 81%。
Terminal X 下一步將把公司記憶從業務團隊延伸至個人，記錄每位投資專業人士在實際工作中採用的標準，而不只是他們口述的標準。
對 Terminal X 聯合創辦人兼行政總裁 Hyun 而言，這正是關鍵所在：「未來十年能勝出的公司，將會把自身的判斷能力化為自己掌握的數據。我們的工作，就是讓這種判斷能力變得可量度，從而得以保留、改進及重複運用。」
