Franklin Templeton dezvoltă fluxuri de lucru de cercetare bazate pe IA pentru a evidenția riscurile

Franklin Templeton dezvoltă fluxuri de lucru bazate pe IA pentru a-i ajuta pe administratorii de portofoliu să compare cercetările privind investițiile și să analizeze riscurile, începând cu analiza acțiunilor, a declarat OpenAI într-un studiu de caz publicat pe 5 noiembrie 2026. Codex este unul dintre instrumentele pe care le folosesc echipele sale de investiții.

Acest demers vizează transferul de informații între etapele procesului de cercetare existent. Analiștii efectuează o analiză preliminară a acțiunilor, revizuiesc teleconferințele privind rezultatele financiare și studiază concurenții din fiecare linie de activitate, înainte de a propune idei noi sau de a-i informa pe administratorii de portofoliu cu privire la pozițiile existente. Echipele de cercetare, risc, conformitate și tranzacționare oferă fiecare o perspectivă diferită; Franklin Templeton vrea să combine aceste contribuții, astfel încât factorii de decizie să poată evalua atât raționamentul din spatele unei idei, cât și riscurile acesteia.

Katrina Dudley, vicepreședintă senior pentru investiții pe piețele publice la Franklin Templeton, a descris schimbarea drept o trecere dincolo de automatizarea unui proces condus de oameni. „Am trecut de la îmbunătățirea procesului nostru de cercetare la regândirea fluxului de lucru pentru cercetarea investițională”, a spus ea.

De la accesul la baze de date la inteligența conectată

Prima încercare a presupus stocarea datelor într-o bază de date și conectarea modelelor la aceasta. Nu a oferit răspunsurile de care aveau nevoie echipele, deoarece modelele nu înțelegeau cum se corelau datele. Abordarea s-a schimbat odată cu adăugarea agenților și a unui strat semantic, definit ca un model structurat al semnificației datelor firmei și al modului în care acestea sunt conectate.

Această distincție este esențială pentru problema cercetării: simplul acces la informații nu oferea și relațiile necesare pentru interpretarea lor. Echipa folosește Codex și alte instrumente pentru a dezvolta un strat de inteligență conectată, care integrează datele în instrumente și pune la dispoziția utilizatorilor informații relevante.

Rezultatul urmărit este o fundație guvernată și reutilizabilă, care combină conectori de încredere, contextul portofoliilor și al fluxurilor de lucru, precum și capabilități bazate pe agenți, menite să ofere analiștilor și administratorilor de portofoliu informații utile pentru acțiune.

Dezvoltarea îi implică și pe cei care vor folosi sistemele. Codex a fost utilizat în hackathoane care reunesc experți și specialiști în investiții pentru a-și construi propriile instrumente, în timp ce laboratoarele practice, lansate la scurt timp după apariția noilor tehnologii, ajută echipele să testeze modul în care acestea se potrivesc activității lor. Responsabilii pentru IA în investiții lucrează la transformarea experimentelor în fluxuri de lucru pregătite pentru utilizarea în producție.

Proiectarea cercetării pune accentul pe diversitate și risc

Unele comportamente care fac IA utilă în alte contexte creează probleme în administrarea activelor. Multe instrumente învață preferințele utilizatorului și îi afișează mai mult conținut de același fel; pentru un investitor care preferă un anumit furnizor de cercetare, asta poate însemna mai multe rapoarte de la furnizorul respectiv. Franklin Templeton consideră că această restrângere a perspectivelor poate deveni o sursă de prejudecăți și vrea, în schimb, ca analiștii și administratorii de portofoliu să aibă acces la o varietate de cercetări și opinii.

Riscurile sunt tratate în mod similar. Sistemele sunt concepute să evidențieze riscurile investiției alături de raționamentul din spatele unei idei, astfel încât administratorii de portofoliu să fie conștienți de acestea. Identificarea acestor riscuri într-o notă de cercetare, a spus Dudley, „duce la o decizie de investiție mai bine fundamentată”.

Împreună cu activitatea privind stratul semantic, aceste cerințe fac din expunerea la cercetare o componentă a proiectării sistemului: contează atât perspectivele care ajung la utilizator, cât și posibilitatea de a regăsi informații. Prin urmare, fluxul de lucru urmărit conectează arhitectura tehnică la o cerință specifică investițiilor: păstrarea unor puncte de vedere diferite și evidențierea analizei riscurilor de pierdere.

Măsuri de protecție, adoptare și cercetare pe teren

Conducerea încurajează inovarea și experimentarea cu IA în limite de risc clar definite, acceptând că nu toate inițiativele vor reuși. Dudley a spus că fiecare ar trebui, totuși, să genereze informații relevante care să consolideze capabilitățile, să fundamenteze deciziile viitoare și să susțină îmbunătățirea continuă. Măsurile de control care însoțesc această ambiție includ verificări de securitate, sprijin din partea experților și acorduri privind datele, pe parcursul tranziției de la experimentare la instrumente pregătite pentru utilizarea în producție.

Obiectivul pe termen lung al lui Dudley este ca inteligența conectată să fie accesibilă tuturor echipelor de investiții, de la analiști până la liderii fiecărui grup de investiții. De asemenea, ea vrea ca analiștii să petreacă mai mult timp pe teren, discutând cu experți, profesioniști și directori ai companiilor private, apoi să le împărtășească echipelor ceea ce au aflat. Această perspectivă umană rămâne esențială pe măsură ce instrumentele se dezvoltă.

Importanța proiectului constă în îmbinarea automatizării cu reținerea. Franklin Templeton încearcă să scoată la iveală informații relevante și să conecteze mai mult din contextul unei investiții, păstrând în același timp în proces opiniile divergente, analiza explicită a riscurilor, controalele de securitate și judecata umană. Întrebarea esențială este dacă aceste elemente pot funcționa împreună într-un sistem guvernat și reutilizabil, fără a restrânge diversitatea cercetărilor pe care sistemul ar trebui să o extindă.