Franklin Templeton möchte, dass KI Portfolio Managern hilft, verschiedene Research-Sichten und die Risiken hinter einer Investitionsidee zu prüfen. Codex ist eines von mehreren Tools, die unsere Investment-Teams nutzen, um Workflows für die Investmentrecherche zu entwickeln.
„Der größte Vorteil durch die Nutzung der Tools von OpenAI ist die Möglichkeit, kontinuierliche Intelligenz mit menschlichem Urteilsvermögen zu verbinden. Das hat sich wirklich verändert, denn vorher hat KI unseren menschlich geführten Prozess automatisiert. Jetzt automatisiert KI tatsächlich die Fähigkeit, intelligente Erkenntnisse aufzudecken, und diese Intelligenzschicht plus menschliches Urteilsvermögen ist einfach ein fantastischer Vorteil.“—Katrina Dudley, Senior Vice President, Public Market Investments, Franklin Templeton
Eine vernetzte, kontinuierliche Intelligenz schaffen
Als Franklin Templeton erstmals KI ausprobierte, legte das Team Daten in einer Datenbank ab und verband die Modelle damit. Aber sie lieferte nicht die Antworten, die die Teams benötigten, weil die Modelle nicht verstanden, wie die Daten zusammengehören. Als das Team Agents und eine semantische Schicht hinzufügte – ein strukturiertes Modell dafür, was die Daten des Unternehmens bedeuten und wie sie verbunden sind – änderten sich die Ergebnisse. Das Team nutzt Codex und andere Tools, um diese vernetzte Intelligenzschicht zu entwickeln. „Wir konnten das aufbauen, was wir als eine vernetzte Intelligenzschicht betrachten“, sagt Dudley. „Wir bringen die Daten in die Tools ein und heben Erkenntnisse hervor, die einen Unterschied machen.“
Research, Risiko, Compliance und Handel bieten unterschiedliche Perspektiven auf eine Investition. Franklin Templetons Ziel ist es, diese Beiträge für Portfolio Manager zusammenzuführen. „Wir können all das zusammenbringen und es dann nutzen, um Erkenntnisse für die Personen aufzudecken, die Entscheidungen treffen – das sind unsere Portfolio Manager“, sagt Dudley.
Dudley beschreibt den früheren Aktienresearch-Workflow als menschlich geführt und sequenziell: Ein Analyst führt eine Erstanalyse der Aktie durch, prüft Ergebnistelefone und untersucht Wettbewerber in jeder Geschäftslinie. Das Ziel ist es, nützliche Informationen aufzudecken, während Analysten neue Ideen vorbereiten, die sie Portfolio Managern präsentieren sollen, oder Updates zu bestehenden Positionen im Portfolio liefern. Wie sie es ausdrückt: „Es ist einfach kontinuierliche Intelligenz, kombiniert mit menschlichem Urteilsvermögen.“
In dem Workflow, den sich Franklin Templeton vorstellt, werden seine Investment-Teams Zugriff auf eine geregelte, wiederverwendbare Intelligenz-Grundlage haben, die vertrauenswürdige Konnektoren, Portfolio- und Workflow-Kontext sowie agentische Fähigkeiten vereint, die umsetzbare Erkenntnisse für seine Analysten und Portfolio Manager aufdecken.
Workflows schaffen, die spezifisch für jede Rolle sind
Franklin Templeton hat Codex in Hackathons eingesetzt und dabei Experten zusammen mit Investment-Praktikern gebracht, während diese ihre eigenen Tools entwickeln. Seine Investment-AI-Champions arbeiten daran, Experimente in produktionsreife Workflows umzuwandeln, wobei Sicherheitsprüfung, Expertenunterstützung und Datenkontrollen Teil dieses Prozesses sind.
Dudley sagt: „Wir sind davon übergegangen, unseren Research-Prozess zu erweitern, hin dazu, den Investmentresearch-Workflow neu zu denken.“
KI rund um die Funktionsweise von Investitionen aufbauen
Einiges, was KI in anderen Kontexten hilfreich macht, funktioniert im Assetmanagement nicht. Viele Tools lernen die Präferenzen eines Nutzers und zeigen ihm mehr davon, sodass das Tool, wenn jemand einen Research-Anbieter bevorzugt, mehr Berichte dieses Anbieters einblendet. Für ein Investment-Team bringt diese Verengung potenziell eine voreingenommene Perspektive in den Investmentprozess. Franklin Templeton möchte das Gegenteil. „Wir wollen sicherstellen, dass sie auf diese Vielfalt der Research-Ergebnisse und die Vielfalt der Meinungen zugreifen“, sagt Dudley.
Franklin Templeton möchte, dass seine KI-Systeme Investitionsrisiken betonen. „Wir brauchen KI, die versteht, dass eine großartige Investitionsidee eine gut begründete Idee ist, die aber auch die Risiken analysiert hat und unsere Portfolio Manager auf das Risiko aufmerksam macht“, sagt Dudley. „Wenn man sich eine Research-Notiz ansieht, ist es aus unserer Sicht nichts Schlechtes, sich darauf zu konzentrieren, dass jemand die Investitionsrisiken identifiziert hat. Das führt zu einer fundierteren Investitionsentscheidung.“
Franklin Templetons Erfahrung weist auf einige Best Practices im Investmentmanagement hin:
„Unsere Botschaft von der Führungsebene ist konsistent: Wir ermutigen zu Innovation und Experimentieren mit KI innerhalb klar definierter Risiko-Leitplanken. Nicht jede Initiative wird erfolgreich sein, aber jede sollte Erkenntnisse liefern, die unsere Fähigkeiten stärken, zukünftige Entscheidungen informieren und kontinuierliche Verbesserung vorantreiben“, sagt Dudley.
Neue Tools in die Hände der Menschen bringen: Dudley sagt, Franklin Templeton habe praktische Labs schnell nach dem Launch neuer Technologien zu den Teams gebracht, damit diese testen können, wie sie zu ihrer Arbeit passen.
Teams beim Erlernen der Tools helfen: Dudley sagt: „Das Ziel ist, dass sie die Macht der Technologie wirklich verstehen.“
Mit angemessenen Kontrollen bauen: Sicherheitsprüfung, Expertenunterstützung und Datenvereinbarungen sind Teil von Franklin Templetons Weg vom Experimentieren hin zu produktionsreifen Tools.
„Mit OpenAI haben unsere Teams das Gefühl, an der Spitze der Technologie zu stehen.“—Katrina Dudley, Senior Vice President, Public Market Investments, Franklin Templeton
Dudleys langfristiges Ziel ist es, diese vernetzte Intelligenz über alle Investment-Teams zugänglich zu machen, von Analysten bis zu den Leitern jeder Investmentgruppe.
Sie möchte, dass Analysten mehr Zeit im Feld verbringen, mit vielen unterschiedlichen Experten und Fachleuten sprechen, darunter Führungskräfte privater Unternehmen, und das Erlernte an ihre Investment-Teams zurückbringen. Für Dudley bleibt diese menschliche Perspektive entscheidend, während sich die Tools weiterentwickeln.