Franklin Templeton utvikler KI-arbeidsflyter for investeringsanalyse for å synliggjøre risiko

Franklin Templeton utvikler KI-arbeidsflyter som skal hjelpe porteføljeforvaltere med å sammenligne investeringsanalyser og undersøke risiko, med aksjeanalyse som første bruksområde, sa OpenAI i en casestudie publisert 5. november 2026. Codex er ett av flere verktøy investeringsteamene bruker.

Arbeidet tar for seg en overgang i den eksisterende analyseprosessen. Analytikere gjør en første gjennomgang av aksjer, går gjennom resultatpresentasjoner og undersøker konkurrenter innen hver forretningslinje før de presenterer nye ideer eller orienterer porteføljeforvalterne om eksisterende posisjoner. Analyse, risiko, etterlevelse og handel bidrar alle med ulike perspektiver; Franklin Templeton ønsker å samle disse innspillene, slik at beslutningstakerne kan vurdere både begrunnelsen for en idé og risikoen ved den.

Katrina Dudley, senior visepresident for investeringer i børsnoterte markeder hos Franklin Templeton, beskrev endringen som et skifte bort fra automatisering av en prosess ledet av mennesker. «Vi har gått fra å styrke analyseprosessen vår til å tenke nytt om arbeidsflyten for investeringsanalyse», sa hun.

Fra databasetilgang til sammenkoblet intelligens

Det første forsøket gikk ut på å plassere data i en database og koble modeller til den. Det ga ikke svarene teamene trengte, fordi modellene ikke forsto hvordan dataene hang sammen. Tilnærmingen ble endret ved å ta i bruk agenter og et semantisk lag, definert som en strukturert modell av hva selskapets data betyr, og hvordan dataene er knyttet sammen.

Dette skillet går rett til kjernen av analyseutfordringen: Tilgang til informasjon alene ga ikke de sammenhengene som trengs for å tolke den. Teamet bruker Codex og andre verktøy til å utvikle et lag for sammenkoblet intelligens som integrerer data i verktøyene og synliggjør innsikt for brukerne.

Målet er et styrt og gjenbrukbart fundament som kombinerer pålitelige koblinger, kontekst om porteføljer og arbeidsflyter samt agentbaserte funksjoner som synliggjør handlingsrettet innsikt for analytikere og porteføljeforvaltere.

Utviklingen involverer også menneskene som skal bruke systemene. Codex er blitt brukt på hackatoner der eksperter og investeringsfolk samarbeider om å bygge egne verktøy, mens praktiske arbeidsøkter som innføres kort tid etter lanseringen av ny teknologi, hjelper teamene med å prøve ut hvordan teknologien passer inn i arbeidet deres. KI-ambassadører i investeringsteamene arbeider med å gjøre eksperimenter om til arbeidsflyter som er klare for produksjonssetting.

Utformingen av analysene prioriterer mangfold og risiko

Noe av det som gjør KI nyttig i andre sammenhenger, skaper utfordringer innen kapitalforvaltning. Mange verktøy lærer seg brukerens preferanser og viser mer av det samme innholdet; for en investor som foretrekker én analyseleverandør, kan det føre til flere rapporter fra denne leverandøren. Franklin Templeton ser denne innsnevringen som en mulig kilde til skjevhet og ønsker i stedet at analytikere og porteføljeforvaltere skal få tilgang til et mangfold av analyser og meninger.

Risiko behandles på tilsvarende måte. Systemene skal framheve investeringsrisiko ved siden av begrunnelsen for en idé, slik at porteføljeforvalterne blir gjort oppmerksomme på risikoen. Ifølge Dudley «gir det et bedre informert investeringsvalg» å identifisere denne risikoen i et analysenotat.

Sammen med arbeidet med det semantiske laget gjør disse kravene bredden i analysene til en del av systemutformingen: Hvilke perspektiver som når brukeren, er like viktig som om informasjonen kan hentes fram. Den planlagte arbeidsflyten knytter derfor den tekniske arkitekturen til et investeringsspesifikt krav om å bevare ulike synspunkter og synliggjøre analyser av nedsiderisiko.

Rammer for risiko, innføring og menneskelig feltarbeid

Ledelsen oppmuntrer til innovasjon og eksperimentering med KI innenfor tydelig definerte rammer for risiko, samtidig som den aksepterer at ikke alle initiativer vil lykkes. Dudley sa at hvert initiativ likevel bør gi innsikt som styrker kapasiteten, legger grunnlag for framtidige beslutninger og driver kontinuerlig forbedring. Kontrolltiltakene på veien fra eksperimentering til verktøy klare for produksjonssetting omfatter sikkerhetsgjennomgang, støtte fra eksperter og dataavtaler.

Dudleys langsiktige mål er å gjøre sammenkoblet intelligens tilgjengelig for alle investeringsteam, fra analytikere til lederne for hver investeringsgruppe. Hun ønsker også at analytikere skal bruke mer tid ute i feltet på å snakke med eksperter, fagfolk og ledere i private selskaper, og deretter dele det de lærer, med teamene sine. Dette menneskelige perspektivet er fortsatt avgjørende etter hvert som verktøyene utvikles.

Prosjektets betydning ligger i kombinasjonen av automatisering og tilbakeholdenhet. Franklin Templeton forsøker å synliggjøre innsikt og knytte sammen mer av konteksten rundt en investering, samtidig som ulike meninger, uttrykkelig risikoanalyse, sikkerhetstiltak og menneskelig skjønn inngår i prosessen. Hovedspørsmålet er om disse elementene kan fungere sammen i et styrt og gjenbrukbart system uten å begrense bredden i analysematerialet som systemet er ment å utvide.