Franklin Templeton 希望借助 AI，帮助投资组合经理审视不同的研究观点，以及投资构想背后的风险。我们的投资团队正在使用多种工具开发投资研究工作流，Codex 是其中之一。
“使用 OpenAI 工具带来的最大突破，是能够将持续生成的智能洞察与人的判断相结合。这确实是一个转变，因为在此之前，AI 只是将我们由人主导的流程自动化。如今，AI 能够自动挖掘洞察，而这一智能层与人的判断相结合，释放出了巨大的潜力。”
Franklin Templeton 最初尝试使用 AI 时，团队将数据存入数据库，并将模型连接到数据库。但模型无法理解数据之间的关联，因此未能给出团队所需的答案。当团队引入智能体和语义层后，结果发生了变化。语义层是一种结构化模型，用于描述公司数据的含义及其相互关系。团队正在使用 Codex 和其他工具开发这一互联智能层。Dudley 表示：“我们已经构建起了一个我们称之为互联智能层的体系。我们将数据接入工具，挖掘出真正有价值的洞察。”
研究、风控、合规和交易部门能为一项投资提供不同视角。Franklin Templeton 希望将这些信息汇集起来，供投资组合经理参考。Dudley 表示：“我们能够整合所有这些信息，并从中提炼洞察，提供给负责决策的投资组合经理。”
Dudley 介绍说，以前的股票研究工作流由人主导，按步骤依次推进：分析师先对股票进行初步分析，再回顾财报电话会议，并研究各条业务线的竞争对手。目标是在分析师准备向投资组合经理提出新的投资构想，或汇报组合现有持仓的最新情况时，为他们挖掘有用的信息。正如她所说：“这就是将持续生成的智能洞察与人的判断相结合。”
在 Franklin Templeton 设想的工作流中，投资团队将能够使用一个受治理、可复用的智能基础平台。该平台整合可信的连接器、投资组合及工作流的上下文信息，以及智能体能力，为分析师和投资组合经理挖掘可付诸行动的洞察。
Franklin Templeton 已在黑客马拉松活动中使用 Codex，让专家与投资从业者并肩协作，帮助他们开发自己的工具。公司投资领域的 AI 推动者正努力将实验成果转化为可投入生产的工作流，并将安全审查、专家支持和数据管控纳入这一过程。
Dudley 表示：“我们已经从增强研究流程，转向重新构想投资研究工作流。”
AI 在其他场景中发挥作用的一些方式，并不适用于资产管理。许多工具会学习用户的偏好，并推荐更多同类内容。例如，如果用户偏爱某家研究机构，工具就会推送更多该机构的报告。对投资团队而言，这种信息范围的收窄可能会将带有偏差的视角引入投资流程。Franklin Templeton 想要的恰恰相反。Dudley 表示：“我们希望确保他们能够接触到多元的研究和不同的观点。”
Franklin Templeton 希望其 AI 系统重点关注投资风险。Dudley 表示：“我们需要让 AI 理解，一个出色的投资构想不仅要有充分的论证，还必须分析风险，并让投资组合经理了解这些风险。阅读研究报告时，关注其中已识别出的投资风险，在我们看来并不是坏事。这有助于做出依据更充分的投资决策。”
Franklin Templeton 的经验为投资管理提供了一些最佳实践：
“管理层始终传达着一致的信息：我们鼓励在明确的风险边界内开展 AI 创新与实验。并非每项尝试都会成功，但每项尝试都应带来有价值的认识，帮助我们增强能力、为未来决策提供参考，并推动持续改进。”Dudley 表示。
让员工尽早用上新工具：Dudley 表示，新技术推出后，Franklin Templeton 会迅速为团队安排实践课程，让他们测试新技术如何融入自己的工作。
帮助团队掌握工具：Dudley 表示：“目标是让他们真正理解这项技术的强大能力。”
在开发过程中实施适当管控：Franklin Templeton 在将实验成果转化为生产级工具的过程中，纳入了安全审查、专家支持和数据协议。
“有了 OpenAI，我们的团队感觉自己正站在技术前沿。”
Dudley 的长期目标是让各投资团队都能使用这一互联智能体系，覆盖从分析师到各投资团队负责人的所有人员。
她希望分析师能将更多时间用于实地调研，与不同领域的专家和专业人士交流，包括非上市公司的高管，并将所见所闻带回投资团队。在 Dudley 看来，无论工具如何发展，人的视角始终不可或缺。
