프랭클린 템플턴(Franklin Templeton)은 AI가 포트폴리오 매니저가 다양한 연구 관점과 투자 아이디어 이면의 리스크를 검토하는 데 도움을 주기를 원합니다. Codex는 저희 투자팀이 투자 리서치 워크플로우를 개발하는 데 사용하고 있는 여러 도구 중 하나입니다.
“OpenAI의 도구를 사용함으로써 얻은 가장 큰 성과는 지속적인 인텔리전스와 인간의 판단력을 결합할 수 있다는 점입니다. 정말 큰 전환이 있었습니다. 이전에는 AI가 우리의 인간 주도 프로세스를 자동화했다면, 이제는 AI가 실제로 지능적인 인사이트를 도출하는 능력 자체를 자동화하고 있습니다. 그리고 그 인텔리전스 계층과 인간의 판단력이 결합하니 정말 놀라운 성과입니다.”—Katrina Dudley, 프랭클린 템플턴(Franklin Templeton) 공시장 투자 부문 수석 부사장
연결되고 지속적인 인텔리전스 창조
Franklin Templeton이 처음 AI를 사용하려 했을 때, 팀은 데이터를 데이터베이스에 넣고 모델을 그것에 연결했다. 하지만 모델이 데이터가 서로 어떻게 연결되는지 이해하지 못해 팀이 필요로 하는 답을 얻지 못했다. 팀이 에이전트와, 회사 데이터의 의미와 연결 방식을 구조화한 모델인 시맨틱 레이어를 추가하자 결과가 달라졌다. 팀은 Codex 및 기타 도구를 사용해 이 연결된 인텔리전스 레이어를 개발하고 있다. "우리는 연결된 인텔리전스 레이어라고 생각하는 것을 구축할 수 있었습니다,"라고 Dudley는 말한다. "우리는 데이터를 도구에 가져오고, 실질적인 차이를 만드는 인사이트를 도출하고 있습니다."
연구, 리스크, 컴플라이언스, 트레이딩은 하나의 투자에 대해 서로 다른 관점을 제공합니다. Franklin Templeton의 목표는 이러한 정보들을 포트폴리오 매니저를 위해 통합하는 것입니다. Dudley는 "우리는 그 모든 것을 가져와서, 이를 활용해 의사결정을 하는 사람들, 즉 우리 포트폴리오 매니저에게 인사이트를 제공할 수 있습니다"라고 말합니다.
Dudley는 이전의 주식 리서치 워크플로를 사람이 주도하고 순차적인 방식이라고 설명합니다: 애널리스트가 1차 주식 분석을 수행하고, 실적 컨퍼런스 콜을 검토하며, 각 사업 부문의 경쟁사를 연구합니다. 목표는 애널리스트들이 포트폴리오 매니저에게 제안할 새로운 아이디어를 준비하거나 포트폴리오의 기존 포지션에 대한 업데이트를 제공할 때 유용한 정보를 도출하는 것입니다. 그녀는 이를 “인간의 판단과 결합된 끊임없는 인텔리전스일 뿐”이라고 표현합니다.
Franklin Templeton이 구상하는 워크플로우에서는 투자팀이 신뢰할 수 있는 커넥터, 포트폴리오 및 워크플로우 맥락, 그리고 애널리스트와 포트폴리오 매니저에게 실행 가능한 인사이트를 제공하는 에이전틱 기능을 하나로 통합한, 거버넌스가 적용된 재사용 가능한 인텔리전스 기반을 활용할 수 있게 됩니다.
역할별 맞춤 워크플로우 생성
Franklin Templeton은 해커톤에서 Codex를 활용하여 투자 실무자들이 자체 도구를 개발할 때 전문가와 함께 작업하도록 했습니다. 동사의 Investment AI 챔피언들은 실험을 프로덕션 준비가 완료된 워크플로우로 전환하기 위해 노력하고 있으며, 보안 검토, 전문가 지원, 데이터 통제가 그 과정의 일부로 포함되어 있습니다.
Dudley는 “우리는 연구 과정을 보완하는 단계에서 투자 리서치 워크플로우를 재구상하는 단계로 나아갔습니다”라고 말했다.
투자가 작동하는 방식을 중심으로 AI 구축하기
다른 환경에서 AI를 유용하게 만드는 요소 중 일부는 자산운용에서는 통하지 않습니다. 많은 도구가 사용자의 선호를 학습하고 비슷한 콘텐츠를 더 많이 보여주는데, 예를 들어 누군가 특정 리서치 제공사를 선호하면 해당 제공사의 보고서가 더 많이 표시됩니다. 투자팀 입장에서는 이러한 좁아짐이 편향된 관점을 투자 과정에 불어올 수 있습니다. Franklin Templeton은 정반대를 원합니다. Dudley는 "우리는 그들이 다양한 리서치와 다양한 의견에 접근하도록 보장하고 싶다"고 말합니다.
Franklin Templeton은 자사의 AI 시스템이 투자 리스크를 강조하기를 원합니다. “훌륭한 투자 아이디어는 논리가 잘 정연한 것이지만, 동시에 리스크를 분석하여 포트폴리오 매니저들이 그 리스크를 인지하도록 만드는 것임을 AI가 이해해야 합니다.”라고 Dudley는 말합니다. “리서치 노트를 볼 때 누군가가 투자 리스크를 파악했다는 사실에 주목하는 것은 우리 관점에서 나쁜 일이 아닙니다. 그것은 더 잘 정보화된 투자 결정을 가능하게 합니다.”
프랭클린 템플턴의 경험은 몇 가지 투자 관리 모범 사례를 시사합니다:
"경영진의 메시지는 일관됩니다. 우리는 명확하게 정의된 리스크 가드레일 내에서 AI를 활용한 혁신과 실험을 장려합니다. 모든 이니셔티브가 성공하는 것은 아니지만, 각 이니셔티브는 우리의 역량을 강화하고 향후 의사결정에 정보를 제공하며 지속적인 개선을 이끄는 통찰력을 만들어내야 합니다."라고 Dudley는 말합니다.
새로운 도구를 사람들의 손에 쥐여주기: Dudley에 따르면 Franklin Templeton은 새로운 기술이 출시된 후 신속하게 실용적인 실습 랩을 팀에 제공하여 해당 기술이 그들의 업무에 어떻게 부합하는지 테스트할 수 있도록 했다고 합니다.
팀이 도구를 배우도록 돕기: Dudley는 "목표는 그들이 기술의 힘을 실제로 이해하도록 만드는 것"이라고 말합니다.
적절한 통제 장치를 갖추고 구축하기: 보안 검토, 전문가 지원, 데이터 계약은 Franklin Templeton이 실험에서 프로덕션급 도구로 나아가는 과정의 일부입니다.
“OpenAI와 함께하면 우리 팀이 기술의 최전선에 서 있는 느낌을 받습니다.”—Franklin Templeton 공공시장 투자 부문 수석 부사장 Katrina Dudley
Dudley의 장기적인 목표는 애널리스트부터 각 투자 그룹의 리더에 이르기까지 모든 투자 팀이 이 연결된 지능에 접근할 수 있도록 하는 것입니다.
그녀는 애널리스트들이 현장에서 더 많은 시간을 보내며, 사기업 임원들을 포함해 다양한 전문가와 실무자들을 만나고, 그 과정에서 얻은 것을 투자 팀에 돌려주기를 바랍니다. Dudley에게는 도구가 발전하더라도 그러한 인간의 관점이 여전히 필수적입니다.