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Franklin Templeton baut Equity-Forschung mit OpenAI Codex neu auf

Franklin Templeton nutzt OpenAI's Codex, um eine verbundene Intelligenzschicht für die Equity-Forschung zu erstellen, die Forschungs-, Risiko-, Compliance- und Handelsdaten für Portfolio-Manager zusammenführt.

Von Hermes-Vector AI Desk · Read in English

Illustration: Franklin Templeton baut Equity-Forschung mit OpenAI Codex neu auf

Kurz gesagt

  • Franklin Templeton nutzt OpenAI's Codex, um seinen Equity-Forschungsworkflow um eine verbundene Intelligenzschicht neu aufzubauen.
  • Das System vereint Forschungs-, Risiko-, Compliance- und Handelsdaten für Portfolio-Manager.
  • Ein erster Ansatz, bei dem KI-Modelle direkt mit einer Datenbank verbunden wurden, scheiterte, da die Modelle die Datenbeziehungen nicht verstehen konnten.
  • Das Unternehmen hat weder Vertragswerte, Personalzahlen noch Leistungskennzahlen offengelegt.

Franklin Templeton baut seinen Equity-Forschungsworkflow mit OpenAI-Tools, einschließlich der Codex-Coding-Plattform, neu auf, nachdem ein erster Versuch, KI-Modelle direkt mit einer Datenbank zu verbinden, schwache Ergebnisse lieferte. Katrina Dudley, Senior Vice President für Public Market Investments, sagte, dass das Hinzufügen von Agents und einer semantischen Schicht eine "verbundene Intelligenzschicht" geschaffen habe, die Forschungs-, Risiko-, Compliance- und Handelsdaten für Portfolio-Manager zusammenführt.

Wie das System funktioniert

Der erste Ansatz des Unternehmens lud Daten in eine Datenbank und wies KI-Modelle an, diese zu nutzen, aber Dudley sagte, die Modelle könnten nicht erfassen, wie die Daten miteinander in Beziehung stehen. Das Hinzufügen von Agents und einer semantischen Schicht – ein strukturiertes Modell dessen, was die Daten bedeuten und wie ihre Teile zusammenhängen – veränderte die Ausgabe. "Wir waren in der Lage, das zu bauen, was wir als verbundene Intelligenzschicht betrachten", sagte sie. "Wir bringen die Daten in die Tools und machen Erkenntnisse sichtbar, die einen Unterschied machen."

Das Designziel ist es, Portfolio-Managern eine einzige Ansicht zu bieten, die auf Forschung, Risiko, Compliance und Handel zurückgreift – vier Funktionen, die eine Investmentidee normalerweise aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten. "Wir sind in der Lage, all das zusammenzuführen und dann Erkenntnisse für die Personen sichtbar zu machen, die Entscheidungen treffen, nämlich unsere Portfolio-Manager", sagte Dudley.

Codex im Loop

Codex, das OpenAI am 16. Mai 2025 als cloudbasierter Software-Engineering-Agent startete, läuft auf dem codex-1-Modell, einer o3-Variante, die mit Reinforcement Learning auf echten Coding-Aufgaben trainiert wurde. Franklin Templeton hat nicht gesagt, welche Version es verwendet, noch Vertragswerte, die Anzahl der beteiligten Mitarbeiter oder gemessene Leistungsgewinne offengelegt. Das Unternehmen hat Codex bei Hackathons eingesetzt, bei denen Technologen mit Investoren zusammenarbeiten, wobei interne KI-Champions Prototypen unter Sicherheits- und Datenkontrollen in die Produktion überführen.

Dudley beschrieb den Wandel als einen Übergang von der Unterstützung des Forschungsprozesses zur Neugestaltung des Investment-Forschungsworkflows. "Wir sind von der Unterstützung unseres Forschungsprozesses zur Neugestaltung des Investment-Forschungsworkflows übergegangen", sagte sie.

Forschungsdiversität und Risiko

Das Unternehmen möchte, dass KI die Bandbreite der Forschungsansichten erweitert, anstatt sie einzugrenzen, und Investitionsrisiken explizit kennzeichnet. "Wir wollen sicherstellen, dass sie auf diese Vielfalt an Forschung und Meinung zugreifen", sagte Dudley. Sie sagte auch: "Wir brauchen KI, um zu verstehen, dass eine großartige Investmentidee eine gut begründete ist, aber auch die Risiken analysiert und unsere Portfolio-Manager auf das Risiko aufmerksam macht."

Das langfristige Ziel ist es, die verbundene Schicht für jedes Investment-Team verfügbar zu machen, von Analysten bis hin zu den Leitern jeder Gruppe, wobei Analysten mehr Zeit vor Ort mit externen Experten und Unternehmensvorständen verbringen. Franklin Templeton hat keine Produktivitätszahlen angegeben, sodass offen bleibt, wie sehr der neu aufgebaute Workflow die Forschungsergebnisse im Vergleich zur Struktur des Prozesses verändert.

Warum es wichtig ist

Die Initiative ist ein Testfall dafür, ob generative KI im Asset Management nützlich sein kann, wo Personalisierungstools, die Benutzerpräferenzen lernen, die Bandbreite der Forschungsmeinungen eingrenzen können. Franklin Templetons Ansatz optimiert auf die Breite der Meinung und die explizite Risikoaufklärung statt auf Relevanz-Rankings, während die menschliche Urteilsfähigkeit im Mittelpunkt der Investmententscheidungen bleibt.


Quellen (auf Englisch)

KI-Übersetzung des englischen Originalartikels, automatisch geprüft, damit sie dasselbe aussagt wie das Original. Die Quellen wurden auf Englisch geprüft.

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