Franklin Templeton, 위험 부각을 위한 AI 리서치 워크플로 개발

Franklin Templeton은 포트폴리오 매니저가 투자 리서치를 비교하고 위험을 살펴볼 수 있도록 AI 워크플로를 개발하고 있으며, 우선 주식 리서치부터 시작한다고 OpenAI가 2026년 11월 5일 발표한 사례 연구에서 밝혔다. Codex는 투자팀이 사용하는 여러 도구 중 하나다.

이 작업은 기존 리서치 프로세스에서 업무가 이어지는 방식을 개선하려는 것이다. 애널리스트는 주식에 대한 1차 분석을 하고 실적 발표 콘퍼런스콜을 검토하며 각 사업 부문의 경쟁사를 조사한 뒤 새로운 아이디어를 제안하거나 기존 투자 포지션에 관해 포트폴리오 매니저에게 보고한다. 리서치, 리스크 관리, 컴플라이언스, 트레이딩 부서는 저마다 다른 관점을 제시한다. Franklin Templeton은 의사결정자들이 아이디어의 근거와 위험을 모두 평가할 수 있도록 이러한 의견을 하나로 모으고자 한다.

Franklin Templeton의 공모시장 투자 부문 수석 부사장인 Katrina Dudley는 이번 변화를 사람이 주도하는 일련의 절차를 자동화하는 데 그치지 않는 전환이라고 설명했다. 그는 “리서치 프로세스를 보강하는 단계에서 벗어나 투자 리서치 워크플로를 새롭게 구상하는 단계로 나아갔습니다”라고 말했다.

데이터베이스 접근에서 연결된 인텔리전스로

첫 시도에서는 데이터를 데이터베이스에 넣고 모델을 데이터베이스에 연결했다. 하지만 모델이 데이터 간의 관계를 이해하지 못했기 때문에 팀이 필요로 하는 답을 얻지 못했다. 에이전트와 시맨틱 계층을 도입하면서 접근 방식이 바뀌었다. 시맨틱 계층은 회사 데이터가 무엇을 의미하며 서로 어떻게 연결되어 있는지를 구조화해 나타내는 모델이다.

이 차이는 리서치 문제의 핵심과 맞닿아 있다. 정보에 접근하는 것만으로는 정보를 해석하는 데 필요한 관계를 파악할 수 없었다. 팀은 Codex와 다른 도구를 활용해 데이터를 도구에 통합하고 사용자에게 통찰을 제공하는 연결형 인텔리전스 계층을 개발하고 있다.

목표로 하는 결과물은 신뢰할 수 있는 커넥터, 포트폴리오 및 워크플로 맥락, 애널리스트와 포트폴리오 매니저에게 실행 가능한 통찰을 제공하는 에이전트 기반 기능을 결합한, 거버넌스가 적용되고 재사용 가능한 기반이다.

개발 과정에는 시스템을 실제로 사용할 사람들도 참여한다. Codex는 전문가와 투자 실무자가 짝을 이뤄 각자의 도구를 만드는 해커톤에서 사용되어 왔다. 또한 신기술 출시 직후 마련되는 실습형 랩에서는 팀이 해당 기술을 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 시험한다. 투자 부문의 AI 챔피언들은 실험 단계의 결과를 실제 운영에 투입할 수 있는 워크플로로 발전시키고 있다.

다양성과 위험을 우선시하는 리서치 설계

다른 환경에서는 AI를 유용하게 만드는 일부 작동 방식이 자산 운용에서는 문제가 될 수 있다. 많은 도구가 사용자의 선호를 학습해 비슷한 자료를 더 많이 보여준다. 특정 리서치 제공업체를 선호하는 투자자라면 해당 업체의 보고서를 더 많이 받게 될 수 있다. Franklin Templeton은 이처럼 선택지가 좁아지는 현상이 편향의 잠재적 원인이 될 수 있다고 보고, 애널리스트와 포트폴리오 매니저가 다양한 리서치와 의견을 접할 수 있도록 하려 한다.

위험에도 같은 원칙을 적용한다. 시스템은 아이디어의 근거와 함께 투자 위험을 강조해 포트폴리오 매니저가 이를 인지하도록 설계된다. Dudley는 리서치 노트에서 위험을 파악하면 “더 충분한 정보를 바탕으로 투자 결정을 내릴 수 있다”고 말했다.

시맨틱 계층 작업과 더불어 이러한 요구 사항은 어떤 리서치에 노출되는지도 시스템 설계의 일부로 만든다. 정보 검색이 가능한지뿐 아니라 어떤 관점이 사용자에게 전달되는지도 중요하다. 따라서 이 워크플로는 기술 아키텍처와 함께 서로 다른 견해를 보존하고 하방 위험 분석을 분명히 드러내야 한다는 투자 분야 특유의 요구를 연결한다.

안전장치, 도입, 그리고 현장 조사

경영진은 명확히 규정된 위험 관리 지침 안에서 AI를 활용한 혁신과 실험을 장려하며, 모든 계획이 성공하지는 않을 수 있음을 받아들인다. Dudley는 그렇더라도 각 계획이 역량을 강화하고 향후 의사결정에 참고가 되며 지속적인 개선을 이끄는 통찰을 만들어야 한다고 말했다. 이러한 목표를 뒷받침하는 통제 장치로는 실험 단계에서 운영 환경에 투입할 수 있는 수준의 도구를 만드는 과정에 이르기까지 보안 검토, 전문가 지원, 데이터 이용 계약이 포함된다.

Dudley의 장기 목표는 애널리스트부터 각 투자 그룹의 리더까지 투자팀 전반이 연결형 인텔리전스를 활용할 수 있게 하는 것이다. 또한 애널리스트가 현장에 나가 전문가, 민간 기업의 실무자 및 임원과 대화하는 데 더 많은 시간을 쓰고, 그 과정에서 얻은 내용을 팀에 공유하기를 바란다. 도구가 발전하는 동안에도 이러한 인간의 관점은 여전히 필수적이다.

이 프로젝트의 의의는 자동화와 절제의 결합에 있다. Franklin Templeton은 투자와 관련된 통찰을 드러내고 더 많은 맥락을 연결하는 동시에, 서로 다른 의견과 명시적인 위험 분석, 보안 통제, 인간의 판단을 프로세스 안에 유지하려 한다. 핵심은 연구 범위를 넓히기 위해 설계된 시스템이 오히려 그 범위를 좁히지 않으면서 이러한 요소들을 거버넌스가 적용되고 재사용 가능한 시스템 안에서 함께 작동하게 할 수 있는지 여부다.