Franklin Templeton vyvíjí pracovní postupy pro investiční výzkum s využitím AI, které upozorňují na rizika

Franklin Templeton vyvíjí pracovní postupy s využitím AI, které portfolio manažerům pomáhají porovnávat investiční výzkumy a zkoumat rizika. Začíná přitom výzkumem akcií, uvedla společnost OpenAI v případové studii zveřejněné 5. listopadu 2026. Codex je jedním z několika nástrojů, které investiční týmy společnosti používají.

Tato práce řeší předávání informací v rámci stávajícího výzkumného procesu. Analytici provádějí prvotní analýzu akcií, procházejí záznamy hovorů k výsledkům hospodaření a zkoumají konkurenty v jednotlivých oborech podnikání, než navrhnou nové investiční nápady nebo informují portfolio manažery o stávajících pozicích. Výzkum, řízení rizik, dodržování předpisů a obchodování přinášejí každý odlišný pohled; Franklin Templeton chce tyto vstupy spojit, aby osoby s rozhodovací pravomocí mohly posoudit jak zdůvodnění investičního nápadu, tak jeho rizika.

Katrina Dudley, senior viceprezidentka pro investice na veřejných trzích ve společnosti Franklin Templeton, popsala tuto změnu jako posun od automatizace procesu vedeného člověkem. „Od rozšiřování možností našeho výzkumného procesu jsme přešli k novému pojetí pracovního postupu investičního výzkumu,“ uvedla.

Od přístupu k databázím k propojené inteligenci

První pokus spočíval v umístění dat do databáze a připojení modelů k ní. Nepřinesl odpovědi, které týmy potřebovaly, protože modely nechápaly, jak spolu data souvisejí. Přístup se změnil s přidáním agentů a sémantické vrstvy, definované jako strukturovaný model toho, co data společnosti znamenají a jak jsou vzájemně propojena.

Tento rozdíl je podstatou problému výzkumu: samotný přístup k informacím neposkytoval souvislosti potřebné k jejich interpretaci. Tým využívá Codex a další nástroje k vývoji vrstvy propojené inteligence, která zpřístupňuje data v používaných nástrojích a předkládá uživatelům poznatky.

Cílem je vytvořit řízený, opakovaně použitelný základ, který propojí důvěryhodné konektory, kontext portfolia a pracovních postupů a schopnosti založené na agentech, jež analytikům a portfolio manažerům zpřístupní prakticky využitelné poznatky.

Do vývoje se zapojují také lidé, kteří budou systémy používat. Codex se využívá na hackathonech, kde odborníci spolupracují s investičními pracovníky na tvorbě vlastních nástrojů. Praktické workshopy, pořádané krátce po uvedení nových technologií, pak týmům pomáhají ověřit, jak se daná technologie hodí pro jejich práci. Interní propagátoři AI v investičních týmech pracují na tom, aby se experimenty proměnily v pracovní postupy připravené pro produkční nasazení.

Návrh výzkumného systému klade důraz na rozmanitost a rizika

Některé způsoby fungování, díky nimž je AI užitečná v jiných prostředích, představují pro správu aktiv problém. Mnohé nástroje se učí, čemu uživatel dává přednost, a nabízejí mu více podobného obsahu; investorovi, který upřednostňuje jednoho poskytovatele výzkumu, tak mohou nabízet další zprávy od téhož poskytovatele. Franklin Templeton považuje toto zužování výběru za možný zdroj zkreslení a chce místo toho analytikům a portfolio manažerům umožnit přístup k rozmanitým výzkumům a názorům.

Podobně se přistupuje i k rizikům. Systémy mají vedle zdůvodnění investičního nápadu zdůrazňovat také investiční rizika, aby na ně byli portfolio manažeři upozorněni. Když jsou tato rizika uvedena ve výzkumné zprávě, „vede to k informovanějšímu investičnímu rozhodnutí“, uvedla Dudley.

Spolu s prací na sémantické vrstvě tyto požadavky začleňují rozmanitost výzkumných zdrojů do návrhu systému: záleží na tom, které pohledy se dostanou k uživateli, stejně jako na tom, zda lze informace vyhledat. Zamýšlený pracovní postup proto propojuje technickou architekturu se specifickým investičním požadavkem zachovat rozdílné názory a zviditelnit analýzu možných ztrát.

Ochranná opatření, zavádění a práce lidí v terénu

Vedení podporuje inovace a experimentování s AI v rámci jasně stanovených limitů pro řízení rizik a počítá s tím, že ne každá iniciativa bude úspěšná. Dudley uvedla, že každá z nich by přesto měla přinést poznatky, které posílí schopnosti, pomohou při budoucím rozhodování a podpoří neustálé zlepšování. Opatření, která tento přístup provázejí na cestě od experimentování k nástrojům připraveným pro produkční nasazení, zahrnují bezpečnostní prověrky, podporu odborníků a dohody o používání dat.

Dlouhodobým cílem Dudley je zpřístupnit propojenou inteligenci investičním týmům napříč celou organizací, od analytiků až po vedoucí jednotlivých investičních skupin. Chce také, aby analytici trávili více času v terénu rozhovory s odborníky, profesionály a vedoucími pracovníky soukromých společností a poté se o získané poznatky dělili se svými týmy. Lidský pohled zůstává při vývoji těchto nástrojů zásadní.

Význam projektu spočívá ve spojení automatizace a zdrženlivosti. Franklin Templeton se snaží zpřístupňovat poznatky a propojovat širší kontext investic, a přitom v procesu zachovat rozdílné názory, výslovnou analýzu rizik, bezpečnostní opatření a lidský úsudek. Zásadní otázkou je, zda tyto prvky mohou fungovat společně v řízeném, opakovaně použitelném systému, aniž by se zúžil okruh výzkumných pohledů, který má systém naopak rozšiřovat.