Franklin Templeton 希望透過 AI，協助投資組合經理檢視不同的研究觀點，以及投資構想背後的風險。我們的投資團隊正運用多種工具來開發投資研究工作流程，Codex 就是其中之一。
「使用 OpenAI 工具最大的突破，在於能將持續更新的智慧分析與人的判斷結合。這確實是一大轉變，因為過去 AI 只是將由人主導的流程自動化。如今，AI 已能自動發掘有價值的洞察，這個智慧分析層與人的判斷相結合，帶來了極大的突破。」
Franklin Templeton 最初嘗試使用 AI 時，團隊將資料存入資料庫，再讓模型連接到資料庫。但模型無法提供團隊所需的答案，因為模型不理解資料之間的關聯。團隊加入智慧體和語意層後，結果就不一樣了。語意層是一種結構化模型，用來描述公司資料的意義及彼此之間的關聯。團隊正運用 Codex 和其他工具，開發這個整合式智慧分析層。Dudley 表示：「我們已經打造出一套我們稱為『整合式智慧分析層』的架構。我們將資料匯入工具，從中發掘能帶來實質影響的洞察。」
研究、風險管理、法規遵循和交易部門能為同一項投資提供不同觀點。Franklin Templeton 希望為投資組合經理整合這些資訊。Dudley 表示：「我們能將所有資訊整合起來，從中發掘洞察，提供給負責決策的投資組合經理。」
Dudley 說明，過去的股票研究流程由人主導，依序進行：分析師先對股票做初步分析、審閱財報電話會議內容，再研究各業務領域的競爭對手。這個流程要在分析師準備向投資組合經理提報新構想，或更新投資組合現有部位的資訊時，協助他們找出有用的資訊。正如她所說：「就是將持續更新的智慧分析與人的判斷結合。」
在 Franklin Templeton 構想的工作流程中，投資團隊將能使用具備治理機制、可重複運用的智慧分析基礎架構。這套架構整合可信賴的連接器、投資組合與工作流程的相關脈絡，以及智慧體功能，為分析師和投資組合經理發掘可作為行動依據的洞察。
Franklin Templeton 已在黑客松活動中運用 Codex，讓專家協助投資實務人員開發自己的工具。公司的投資 AI 推動者正努力將實驗成果轉化為可正式部署的工作流程，並將安全審查、專家支援和資料控管納入過程中。
Dudley 表示：「我們已從強化研究流程，進一步走向重新構想投資研究的工作流程。」
AI 在其他情境中發揮作用的某些方式，並不適用於資產管理。許多工具會學習使用者的偏好，並提供更多相似內容。因此，如果使用者偏好某家研究機構，工具就會呈現更多該機構的報告。對投資團隊而言，限縮資訊範圍可能讓偏頗的觀點進入投資流程。Franklin Templeton 希望達成的恰好相反。Dudley 表示：「我們希望確保他們能接觸到多元的研究與意見。」
Franklin Templeton 希望 AI 系統能著重呈現投資風險。Dudley 表示：「我們需要 AI 理解，好的投資構想不僅要有充分的論據，也必須分析風險，並讓投資組合經理了解這些風險。閱讀研究報告時，特別留意其中指出的投資風險，對我們來說並不是壞事。這能讓投資決策建立在更充分的資訊之上。」
從 Franklin Templeton 的經驗中，可以歸納出幾項投資管理的最佳實務：
Dudley 表示：「我們的領導層始終傳達一致的訊息：我們鼓勵在明確的風險控管範圍內，運用 AI 進行創新與實驗。不是每項計畫都會成功，但每項計畫都應帶來心得，幫助我們強化能力、為未來決策提供依據，並持續改進。」
讓大家實際用上新工具：Dudley 表示，Franklin Templeton 已在新技術推出後，迅速為團隊安排實作課程，讓他們測試技術如何融入工作。
協助團隊學會使用工具：Dudley 表示：「目標是讓他們真正理解這項技術的潛力。」
在適當控管下開發：Franklin Templeton 從實驗走向可正式部署的工具時，會納入安全審查、專家支援及資料協議。
「有了 OpenAI，我們的團隊覺得自己正站在科技最前線。」
Dudley 的長期目標是讓各投資團隊都能運用這套整合式智慧分析，使用對象涵蓋分析師到各投資部門的主管。
她希望分析師能花更多時間走訪業界，與不同領域的專家和專業人士交流，包括非上市公司的高階主管，並將所學帶回投資團隊。對 Dudley 而言，即使工具不斷進步，人的觀點仍不可或缺。
