美國資產管理巨頭 Franklin Templeton 近日宣佈，正基於 OpenAI 工具開發 AI 驅動嘅股票研究工作流程，率先落喺股票（equity）範疇，助投資經理（portfolio manager）比對唔同研究觀點，並梳理投資理念背後嘅風險。
流程由乜開始
Franklin Templeton 現有研究流程由人手主導，步驟包括個股分析、業績電話會（earnings call）覆核同行業競爭評估。今次引入 AI，係想將呢啲流程 streamline。該公司公共市場投資高級副總裁（senior vice president）Katrina Dudley 指出，一開始只係將 AI 模型直接接到數據庫，效果唔理想，原因係模型揾唔明數據入面嘅關係。要解決呢個，團隊加咗一層 semantic layer（語義層），將數據結構化成反映其意義同相互關聯。
點樣組裝
升級後系統整合可信連接器（trusted connectors）、組合背景（portfolio context）同工作流程背景（workflow context），搭一個可重用嘅智能基礎，目的係將研究、風險、合規同交易嘅角度合併，將投資經理暴露喺多樣意見，並明確標明各項投資理念嘅風險。人嘅判斷仍係決策核心。
Codex 角色
Franklin Templeton 用到 OpenAI 嘅 Codex 平台。Codex 喺 2025 年 5 月 16 日推出，係一個雲端軟件工程 agent，由 codex-1 模型驅動，codex-1 係 OpenAI o3 嘅變體，經強化學習喺真實編程任務上訓練。Franklin Templeton 用嘅 Codex 具體版本未公開。該公司已喺 hackathon（黑客松）中運用 Codex，將技術專家同投資實務人士配對，呢啲試驗由公司嘅 Investment AI champions 支援，經過嚴謹保安審查同數據控制，將原型推向可生產使用嘅工作流程。
有冇數字話幾有效
呢個係 Franklin Templeton 研究工作流程設計嘅顯著轉變，強調 AI 整合提升生產力同決策。惟該公司冇披露合約金額、部署人數，或者量化性能提升，集中講嘅係研究流程嘅結構變化。
模姐驗嚇貨：呢單事有意思唔係因為「AI 進金融」，而係因為佢暴露咗真實企業落 AI 嘅常見路徑——先試「模型 + 數據庫」，唔得，先補語義層。呢個同我哋見嘅好多產品演進路徑一致。另外值得留意，佢用嘅係 Codex（編程 agent）做 hackathon 配對，唔係直接將 o3 接喺交易決策。佢哋冇話效能提升幾多、冇話用咗幾多人，只話「改咗流程」——呢個對讀者嚟講，係最重要嘅誠實：冇數字就唔當有。
模姐｜深度調教
