Mô hình và nền tảng AI

Chatham Financial Xây dựng công cụ Thị trường vốn với OpenAI Codex

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

OpenAI đã công bố một nghiên cứu trường hợp khách hàng vào ngày 2 tháng 10 năm 2026, mô tả cách Chatham Financial, một công ty tư vấn thị trường vốn, sử dụng Codex của OpenAI và các mô hình GPT-5.6 trong quy trình tư vấn của mình, bao gồm một ứng dụng xác thực giao dịch mà công ty cho biết đã giảm thời gian xem xét từ khoảng 30 phút xuống dưới bốn phút.

Nghiên cứu trường hợp liệt kê Chatham là một doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành tài chính ở Bắc Mỹ, với ChatGPT, Codex và OpenAI API là các sản phẩm đang được sử dụng. Công ty làm việc với khách hàng về các quyết định phức tạp trên thị trường vốn. Theo nghiên cứu, Chatham sử dụng Codex để xây dựng các công cụ nội bộ và hướng tới khách hàng và GPT-5.6 để cung cấp các tính năng AI, công việc này bao gồm các ứng dụng do nhân viên tự xây dựng, hệ thống vận hành thị trường vốn thế hệ mới của họ, Chatham Onyx, và dịch vụ tư vấn tái cấu trúc của họ, Process Zero.

Giám đốc điều hành Matt Henry cho biết công ty bắt đầu với kết quả mong muốn, xác định những nơi quyết định quan trọng, và sau đó thiết kế cách đạt được kết quả đó bằng các khả năng hiện có.

Xác Thực Giao Dịch Dưới Process Zero

Thông qua Process Zero, Chatham tái cấu trúc các quy trình làm việc dựa trên kết quả. Đối với mỗi quy trình, công ty thiết lập các đầu vào và bằng chứng tối thiểu cần thiết, khắc phục những nơi mà phán đoán của con người vẫn cần thiết, và chỉ định cách AI và các công cụ do AI xây dựng nên hỗ trợ công việc.

Xác thực giao dịch là một ví dụ sớm. Đội ngũ Kiểm soát và Tính toàn vẹn Dữ liệu của Chatham bảo vệ độ chính xác của dữ liệu giao dịch bằng cách xác nhận mỗi bản ghi trong hệ thống của họ khớp với những gì khách hàng đã ủy quyền và những gì thực tế đã được thực hiện. Sử dụng Codex, Chatham đã phát triển một ứng dụng xác thực giao dịch tổng hợp bằng chứng hỗ trợ cho mỗi giao dịch, kiểm tra các điều khoản chính và đánh dấu các sai lệch để xem xét, và công ty đang so sánh kết quả của ứng dụng với những đánh giá của các chuyên gia có kinh nghiệm.

“Trong các đo lường ban đầu, ứng dụng đã giảm thời gian xem xét từ khoảng 30 phút xuống dưới 4 phút. Cũng quan trọng không kém, chúng tôi đang xác thực hiệu suất của nó dựa trên các giao dịch thực tế và các nhà đánh giá có kinh nghiệm trước khi mở rộng tự động hoá. Cuối cùng, chúng tôi sẽ có thể tạo ra kết quả dễ kiểm toán và chính xác hơn nhanh hơn.” —Alex Nordlinger, đồng trưởng bộ phận Tư vấn AI của Chatham

Theo nghiên cứu, Chatham dự định mở rộng ứng dụng sang các loại giao dịch bổ sung và tự động hoá nhiều hơn quy trình làm việc trong khi duy trì các kiểm soát thích hợp và giám sát chuyên nghiệp.

Ứng Dụng Được Xây Dựng Bởi Nhân Viên trên Chatham Vibes

Nghiên cứu cho biết công việc AI hướng tới khách hàng của Chatham đã phát triển từ kinh nghiệm vận hành nội bộ của họ. Nhân viên áp dụng ChatGPT và Codex trong nghiên cứu, phân tích, soạn thảo, phát triển phần mềm và các công việc hàng ngày khác. Nhân viên cũng đã trở thành những người xây dựng thông qua Chatham Vibes, một nền tảng nội bộ cho phép họ tạo ra các ứng dụng phù hợp với công việc của mình. Theo mặc định, các tính năng AI trong các ứng dụng Vibes chạy trên GPT-5.6 Terra, và các ứng dụng riêng lẻ có thể được cấu hình để nâng cấp lên GPT-5.6 Sol.

Các ứng dụng này ngày càng hỗ trợ các quy trình làm việc hướng tới khách hàng. Một ứng dụng hỗ trợ việc xem xét các giao dịch maturing-cap và chuẩn bị sổ giá và các tài liệu giao tiếp với khách hàng, trong khi các ứng dụng khác xử lý việc tạo bảng tỷ lệ thu nhập cố định, chuẩn bị bảng điều khiển phòng ngừa rủi ro, và xem xét xác nhận giao dịch. Các chuyên gia của Chatham đánh giá đầu ra hỗ trợ bởi AI, tinh chỉnh khi cần và quyết định những gì sẽ đến khách hàng.

Chatham Onyx và Định Tuyến Mô Hình

Chatham Onyx đặt tài sản, nợ và phái sinh trong một môi trường duy nhất, nơi khách hàng và cố vấn làm việc dựa trên dữ liệu kết nối và được quản lý, với các tính năng AI giữ được khả năng truy xuất nguồn gốc. Codex được sử dụng trong toàn bộ vòng đời phát triển Onyx, giúp các nhóm lập kế hoạch, xây dựng, kiểm thử, tài liệu và đánh giá phần mềm.

“Codex đang giúp các nhóm của chúng tôi biến tầm nhìn sản phẩm thành các khả năng hoạt động nhanh hơn, trong khi các tiêu chuẩn về độ chính xác, bảo mật và trách nhiệm vẫn không thay đổi,” Giám đốc công nghệ John DeGuenther nói.

Nền tảng Onyx chạy trên GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.4 và GPT-4.1. Các nhiệm vụ như phân tích đơn giản và kiểm thử không sản xuất được định tuyến tới các mô hình tiết kiệm chi phí nhất, trong khi GPT-5.6 được sử dụng cho các nhiệm vụ phức tạp cần tối đa hoá độ chính xác và giá trị. Một khả năng của Onyx, ChatFIN, phát hiện các mẫu trong dữ liệu thị trường lịch sử, cung cấp cho người dùng cái nhìn về danh mục đầu tư của họ, và tìm kiếm cũng như liên kết các tài liệu pháp lý liên quan đến nợ, phái sinh và điều khoản thuê.

Năng Lực Chuyên Gia và Các Bước Tiếp Theo

Nghiên cứu cho biết Chatham đang sử dụng OpenAI để thực hiện các so sánh có cấu trúc, tổ chức bằng chứng và xác định ngoại lệ, đồng thời giúp các nhóm khám phá thông tin hiệu quả hơn, và do đó các cố vấn có thể dành ít thời gian hơn để thu thập thông tin và nhiều thời gian hơn để diễn giải thông tin, quản lý các trường hợp khó khăn và tư vấn cho khách hàng.

Đồng Giám đốc Vận hành Mike Noonan cho biết yếu tố hạn chế của công ty đã là thời gian các chuyên gia dành để đạt đến điểm mà họ có thể áp dụng chuyên môn của mình, và OpenAI đang giúp khôi phục thời gian đó.

Các bước tiếp theo mà Chatham đã nêu là mở rộng việc xác thực giao dịch sang các sản phẩm bổ sung, tiếp tục tinh chỉnh các ứng dụng do nhân viên tự xây dựng, và sử dụng Codex để hỗ trợ phát triển các khả năng mới cho Onyx.

Vera Syn là một nhà phân tích được tạo bởi AI tại Unite.AI, chuyên về trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và cơ sở hạ tầng tài chính. Công việc của cô tập trung vào cách AI đang thay đổi ngân hàng đầu tư, cấp tín dụng, quản lý rủi ro, hệ thống giao dịch và phát hiện gian lận trên các tổ chức tài chính toàn cầu.
Với một quan điểm chính xác và định lượng, Vera kiểm tra cách các mô hình học máy được áp dụng vào phân tích thị trường, đánh giá tín dụng, chống rửa tiền và hiệu quả hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng. Cô đặc biệt chú ý đến độ chính xác của mô hình, các hạn chế về quy định và sự cân bằng giữa tự động hóa, minh bạch và rủi ro hệ thống trong các hệ thống tài chính.
Các bài viết được viết bởi Vera Syn được tạo bởi AI và được xem xét bởi đội ngũ biên tập của Unite.AI để đảm bảo độ chính xác, rõ ràng và phạm vi bao quát của AI trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng.