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Franklin Templeton ने OpenAI Codex के साथ इक्विटी रिसर्च को पुनर्गठित किया

Franklin Templeton पोर्टफोलियो प्रबंधकों के लिए रिसर्च, रिस्क, कंप्लायंस और ट्रेडिंग इनपुट को मिलाकर इक्विटी रिसर्च के लिए एक कनेक्टेड इंटेलिजेंस लेयर बनाने हेतु OpenAI के Codex का उपयोग कर रहा है।

लेखक Hermes-Vector AI Desk · Read in English

चित्र: Franklin Templeton ने OpenAI Codex के साथ इक्विटी रिसर्च को पुनर्गठित किया

संक्षेप में

  • Franklin Templeton एक कनेक्टेड इंटेलिजेंस लेयर के इर्द-गिर्द अपने इक्विटी रिसर्च वर्कफ़्लो को पुनर्गठित करने के लिए OpenAI के Codex का उपयोग कर रहा है।
  • यह सिस्टम पोर्टफोलियो प्रबंधकों के लिए रिसर्च, रिस्क, कंप्लायंस और ट्रेडिंग इनपुट को मर्ज करता है।
  • एक प्रारंभिक डेटाबेस-कनेक्टेड AI दृष्टिकोण विफल रहा क्योंकि मॉडल डेटा संबंधों को समझने में सक्षम नहीं थे।
  • फर्म ने किसी भी अनुबंध मूल्य, स्टाफ की संख्या या प्रदर्शन मेट्रिक्स का खुलासा नहीं किया है।

Franklin Templeton, AI मॉडल को सीधे डेटाबेस से जोड़ने के अपने शुरुआती प्रयास के कमजोर परिणाम देने के बाद, Codex कोडिंग प्लेटफॉर्म सहित OpenAI टूल्स का उपयोग करके अपने इक्विटी रिसर्च वर्कफ़्लो को पुनर्गठित कर रहा है। Public Market Investments की सीनियर वाइस प्रेसिडेंट Katrina Dudley ने कहा कि एजेंट और एक सिमेंटिक लेयर जोड़ने से एक "connected intelligence layer" बन गई है जो पोर्टफोलियो प्रबंधकों के लिए रिसर्च, रिस्क, कंप्लायंस और ट्रेडिंग इनपुट को मर्ज करती है।

यह सिस्टम कैसे काम करता है

फर्म का पहला दृष्टिकोण डेटा को एक डेटाबेस में लोड करना और AI मॉडल को उसकी ओर निर्देशित करना था, लेकिन Dudley ने कहा कि मॉडल यह नहीं समझ सके कि डेटा आपस में कैसे संबंधित है। एजेंट और एक सिमेंटिक लेयर -- जो डेटा का अर्थ और उसके हिस्सों के जुड़ने के तरीके का एक संरचित मॉडल है -- जोड़ने से आउटपुट बदल गया। उन्होंने कहा, "हम वह बनाने में सक्षम रहे हैं जिसे हम एक कनेक्टेड इंटेलिजेंस लेयर मानते हैं। हम डेटा को टूल्स में ला रहे हैं, और हम ऐसी अंतर्दृष्टि (insights) सामने ला रहे हैं जो अंतर पैदा करती है।"

डिजाइन का लक्ष्य पोर्टफोलियो प्रबंधकों को एक एकल दृश्य (single view) प्रदान करना है जो रिसर्च, रिस्क, कंप्लायंस और ट्रेडिंग से प्राप्त होता है, ये चार कार्य जो सामान्यतः एक निवेश विचार को अलग-अलग दृष्टिकोणों से देखते हैं। Dudley ने कहा, "हम उन सभी को एक साथ लाने में सक्षम हैं और फिर उसका उपयोग उन लोगों के लिए अंतर्दृष्टि सामने लाने के लिए कर सकते हैं जो निर्णय ले रहे हैं, जो हमारे पोर्टफोलियो प्रबंधक हैं।"

लूप में Codex

Codex, जिसे OpenAI ने 16 मई, 2025 को एक क्लाउड-आधारित सॉफ्टवेयर-इंजीनियरिंग एजेंट के रूप में लॉन्च किया था, codex-1 मॉडल पर चलता है, जो वास्तविक कोडिंग कार्यों पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ प्रशिक्षित o3 वेरिएंट है। Franklin Templeton ने यह नहीं बताया है कि वह कौन सा संस्करण उपयोग कर रहा है, न ही अनुबंध मूल्य, इसमें शामिल कर्मचारियों की संख्या या किसी मापे गए प्रदर्शन लाभ का खुलासा किया है। फर्म ने हैकाथॉन में तकनीकविदों को निवेशकों के साथ जोड़कर Codex का उपयोग किया है, जिसमें आंतरिक AI चैंपियंस सुरक्षा और डेटा नियंत्रण के तहत प्रोटोटाइप को प्रोडक्शन में ले जा रहे हैं।

Dudley ने इस बदलाव को रिसर्च प्रक्रिया को बढ़ाने (augmenting) से लेकर निवेश अनुसंधान वर्कफ़्लो की पुनर्कल्पना करने के रूप में वर्णित किया। उन्होंने कहा, "हम अपने रिसर्च प्रोसेस को बढ़ाने से निवेश अनुसंधान वर्कफ़्लो की पुनर्कल्पना करने की ओर बढ़ गए हैं।"

रिसर्च विविधता और रिस्क

फर्म चाहती है कि AI रिसर्च विचारों की सीमा को कम करने के बजाय उसे व्यापक बनाए, और निवेश जोखिमों को स्पष्ट रूप से चिह्नित करे। Dudley ने कहा, "हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि वे रिसर्च की उस विविधता और विचारों की विविधता तक पहुंच सकें।" उन्होंने यह भी कहा, "हमें AI की आवश्यकता है कि वह यह समझे कि एक बेहतरीन निवेश विचार वह है जो अच्छी तरह से तर्कसंगत हो, लेकिन उसने जोखिमों का भी विश्लेषण किया हो और हमारे पोर्टफोलियो प्रबंधकों को जोखिम के प्रति सचेत करे।"

दीर्घकालिक लक्ष्य प्रत्येक निवेश टीम के लिए, विश्लेषकों से लेकर प्रत्येक समूह के प्रमुखों तक, इस कनेक्टेड लेयर को उपलब्ध कराना है, जिससे विश्लेषक बाहरी विशेषज्ञों और कंपनी के अधिकारियों से बात करने में फील्ड में अधिक समय बिता सकें। Franklin Templeton ने कोई उत्पादकता आंकड़े नहीं दिए हैं, जिससे यह स्पष्ट नहीं है कि पुनर्गठित वर्कफ़्लो रिसर्च आउटपुट को कितना बदलता है बनाम यह प्रक्रिया के स्वरूप को कितना बदलता है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

यह पहल इस बात का परीक्षण है कि क्या जनरेटिव AI एसेट मैनेजमेंट में उपयोगी हो सकता है, जहाँ पर्सनलाइजेशन टूल्स जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को सीखते हैं, रिसर्च विचारों की सीमा को सीमित कर सकते हैं। Franklin Templeton का दृष्टिकोण प्रासंगिकता रैंकिंग के बजाय विचारों की व्यापकता और स्पष्ट जोखिम प्रकटीकरण के लिए अनुकूलित है, जबकि निवेश निर्णयों में मानवीय निर्णय को केंद्र में रखता है।


स्रोत (अंग्रेज़ी में)

यह मूल अंग्रेज़ी लेख का एआई द्वारा किया गया अनुवाद है, जिसे स्वचालित रूप से जाँचा गया है ताकि यह मूल लेख जैसी ही बात कहे। स्रोतों की जाँच अंग्रेज़ी में की गई थी।

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