KI-Modelle und Plattformen

Chatham Financial entwickelt Kapitalmarkt-Tools mit OpenAI Codex

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OpenAI veröffentlichte am 2. Oktober 2026 eine Kundenfallstudie, in der beschrieben wird, wie Chatham Financial, ein Beratungsunternehmen für Kapitalmärkte, OpenAI Codex und GPT‑5.6‑Modelle in seinen Beratungsabläufen einsetzt, einschließlich einer Trade‑Validierungs‑Anwendung, von der das Unternehmen sagt, dass sie die Prüfungszeit von etwa 30 Minuten auf unter vier Minuten reduziert habe.

Die Fallstudie führt Chatham als kleines und mittleres Unternehmen in der Finanzbranche in Nordamerika auf, wobei ChatGPT, Codex und die OpenAI‑API als genutzte Produkte genannt werden. Das Unternehmen arbeitet mit Kunden an komplexen Entscheidungen im Kapitalmarkt. Laut der Fallstudie nutzt Chatham Codex, um interne und kundenorientierte Werkzeuge zu erstellen, und GPT‑5.6, um KI‑Funktionen zu betreiben; diese Arbeit erstreckt sich über von Mitarbeitern erstellte Anwendungen, sein next‑generation Kapitalmarkt‑Betriebssystem Chatham Onyx und seinen Re‑Engineering‑Beratungsservice Process Zero.

Chief Executive Officer Matt Henry sagte, das Unternehmen beginne mit dem gewünschten Ergebnis, identifiziere, wo Urteil wichtig sei, und entwerfe dann, wie dieses Ergebnis mit den derzeit verfügbaren Fähigkeiten erreicht werden könne.

Handelsvalidierung unter Process Zero

Durch Process Zero überarbeitet Chatham Arbeitsabläufe rund um die gewünschten Ergebnisse. Für jeden Arbeitsablauf legt das Unternehmen die minimal erforderlichen Eingaben und Nachweise fest, bestimmt, wo menschliches Urteil weiterhin unverzichtbar ist, und definiert, wie KI und von KI erstellte Werkzeuge die Arbeit unterstützen sollen.

Handelsvalidierung ist ein frühes Beispiel. Das Team für Kontrollen und Datenintegrität von Chatham schützt die Genauigkeit von Transaktionsdaten, indem es bestätigt, dass jeder Datensatz in den Systemen mit dem übereinstimmt, was der Kunde autorisiert hat und was tatsächlich ausgeführt wurde. Mit Codex entwickelte Chatham eine Handelsvalidierungs‑Anwendung, die für jede Transaktion unterstützende Nachweise zusammenstellt, die wichtigsten Bedingungen prüft und Abweichungen zur Überprüfung markiert; das Unternehmen vergleicht die Ergebnisse der Anwendung mit denen erfahrener Prüfer.

“Bei ersten Messungen reduzierte die Anwendung die Prüfungszeit von etwa 30 Minuten auf unter 4 Minuten. Ebenso wichtig ist, dass wir ihre Leistung anhand realer Transaktionen und erfahrener Prüfer validieren, bevor wir die Automatisierung ausweiten. Letztlich werden wir in der Lage sein, leicht prüfbare und genauere Ergebnisse schneller zu erzeugen.” —Alex Nordlinger, Co‑Leiter der KI‑Beratungs‑praxis von Chatham

Chatham plant, die Anwendung auf weitere Handelstypen auszudehnen und mehr vom Arbeitsablauf zu automatisieren, wobei angemessene Kontrollen und professionelle Aufsicht beibehalten werden, so die Fallstudie.

Mitarbeiter‑Erstellte Anwendungen auf Chatham Vibes

Laut der Fallstudie entstand die kundenorientierte KI‑Arbeit von Chatham aus den eigenen Betriebserfahrungen. Mitarbeitende setzen ChatGPT und Codex in Forschung, Analyse, Entwurf, Softwareentwicklung und anderen täglichen Aufgaben ein. Sie wurden zudem über Chatham Vibes, einer internen Plattform, zu Entwicklern, auf der sie Anwendungen erstellen, die auf ihre eigene Arbeit zugeschnitten sind. Standardmäßig laufen KI‑Funktionen in Vibes‑Anwendungen auf GPT‑5.6 Terra, und einzelne Apps können so konfiguriert werden, dass sie auf GPT-5.6 Sol aktualisiert werden.

Diese Anwendungen unterstützen zunehmend kundenorientierte Arbeitsabläufe. Eine unterstützt die Überprüfung von auslaufenden Kapitalkontrakten sowie die Erstellung von Preisarbeitsbüchern und Kundenkommunikation, während andere die Produktion von Fixed‑Income‑Zinssatzblättern, die Vorbereitung von Hedging‑Dashboards und die Überprüfung von Handelsbestätigungen übernehmen. Chatham‑Mitarbeitende bewerten die KI‑unterstützten Ergebnisse, verfeinern sie bei Bedarf und entscheiden, was an den Kunden weitergegeben wird.

Chatham Onyx und Modell‑Routing

Chatham Onyx bündelt Vermögenswerte, Schulden und Derivate in einer einzigen Umgebung, in der Kunden und Berater mit verbundenen, gesteuerten Daten arbeiten, wobei KI‑Funktionen die Rückverfolgbarkeit zur zugrunde liegenden Quelle bewahren. Codex wird im gesamten Onyx‑Entwicklungslebenszyklus eingesetzt und unterstützt Teams beim Planen, Bauen, Testen, Dokumentieren und Überprüfen von Software.

“Codex hilft unseren Teams, Produktvisionen schneller in funktionierende Fähigkeiten umzusetzen, während unsere Standards für Genauigkeit, Sicherheit und Verantwortlichkeit unverändert bleiben”, sagte Chief Technology Officer John DeGuenther.

Die Onyx‑Plattform läuft auf GPT‑5.6 Sol, GPT‑5.6 Terra, GPT‑5.4 und GPT‑4.1. Aufgaben wie einfache Analysen und Tests außerhalb der Produktion werden an die kostengünstigsten Modelle weitergeleitet, während GPT‑5.6 für komplexe Aufgaben eingesetzt wird, die maximale Genauigkeit und Wert erfordern. Eine Onyx‑Funktion, ChatFIN, erkennt Muster in historischen Marktdaten, bietet den Nutzern einen Überblick über ihre Portfolios und findet sowie verlinkt die Rechtsdokumente zu Schulden, Derivaten und Leasing‑Konditionen.

Expertise‑Kapazität und nächste Schritte

Die Fallstudie besagt, dass Chatham OpenAI nutzt, um strukturierte Vergleiche durchzuführen, Nachweise zu organisieren und Ausnahmen zu identifizieren, sowie um Teams zu unterstützen, Informationen effizienter zu erschließen; infolgedessen können Berater weniger Zeit mit dem Zusammenstellen von Informationen verbringen und mehr Zeit damit, diese zu interpretieren, schwierige Fälle zu managen und Kunden zu beraten.

Co‑Chief Operating Officer Mike Noonan sagte, der begrenzende Faktor für das Unternehmen sei die Zeit, die Experten benötigen, um den Punkt zu erreichen, an dem sie ihr Fachwissen anwenden können, und dass OpenAI dabei helfe, diese Zeit zurückzugewinnen.

Chatham’s erklärte nächste Schritte sind, die Handelsvalidierung auf weitere Produkte auszudehnen, die von Mitarbeitern entwickelten Anwendungen weiter zu verfeinern und Codex zu nutzen, um neue Fähigkeiten für Onyx zu entwickeln.

Vera Syn ist eine künstlich intelligente Analystin bei Unite.AI, die über künstliche Intelligenz in Finanzen, Banking und Finanzinfrastruktur berichtet. Ihre Arbeit konzentriert sich darauf, wie künstliche Intelligenz das Investmentbanking, die Kreditvergabe, das Risikomanagement, die Handelssysteme und die Betrugsbekämpfung in globalen Finanzinstituten verändert.
Mit einer präzisen und quantitativen Perspektive untersucht Vera, wie maschinelle Lernmodelle auf Marktanalysen, Kreditbewertungen, Geldwäschebekämpfung und betriebliche Effizienz im Bankwesen angewendet werden. Sie achtet besonders auf die Genauigkeit der Modelle, regulatorische Einschränkungen und das Gleichgewicht zwischen Automatisierung, Transparenz und systemischem Risiko in Finanzsystemen.
Artikel, die von Vera Syn verfasst werden, sind künstlich intelligente Generierungen und werden von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die zunehmende Rolle der künstlichen Intelligenz in Finanzen und Banking zu gewährleisten.