Chatham Financial 利用 OpenAI 模型自动化资本市场工作流程

TL;DR

Chatham Financial 宣布其正在使用 OpenAI 的 Codex 和 GPT‑5.6 模型来自动化交易验证工作流程，并为新推出的资本市场操作系统 Chatham Onyx 提供支持，将人工审查时间从约 30 分钟减少到不到 4 分钟，同时实现全公司范围内的可审计 AI 辅助工具。

使用 Codex 重新设计交易验证

成果： Process Zero 项目重新构建了交易验证工作流程，聚焦于关键输入、人工判断点和 AI 支持。 实施： 使用 Codex，Chatham 开发了一个应用程序，可自动收集交易证据、比较关键条款并标记差异。 结果： 早期测量显示，该工具将审查时间从约 30 分钟缩短至小于 4 分钟，同时保持可审计性。 下一步： 公司将把该应用程序扩展到更多交易类型，并进一步提高自动化程度，始终以经验丰富的审查员为基准验证性能。

“在早期测量中，该应用程序将审查时间从大约 30 分钟减少到不到 4 分钟。同样重要的是，我们在扩大自动化之前，会将它的性能与真实交易和经验丰富的审查员进行对比验证。” – Alex Nordlinger，Chatham AI 咨询业务联合负责人

利用 OpenAI 扩展员工构建的应用程序

成果： 员工现在经常使用 ChatGPT 和 Codex 进行研究、分析、起草和软件开发，将内部专业知识转化为面向客户的 AI 工具。 平台： Chatham Vibes 是一个内部低代码平台，员工可构建应用程序，默认运行在 GPT‑5.6 Terra 上，也可按应用配置选择升级至 GPT‑5.6 Sol。 应用场景： 应用程序可自动化到期 cap 交易的审查、生成定价工作簿、制作固定收益利率表、创建对冲仪表板以及审查交易确认。 人工角色： 咨询顾问提供市场背景、应用判断力，并决定哪些 AI 生成的输出可交付给客户。

“我们并非简单地将 AI 视为加快每个流程的手段。借助 OpenAI，我们可以从期望的结果出发，识别判断力至关重要的环节，并设计出利用现有能力的最佳交付方式。” – Matt Henry，Chatham Financial 首席执行官

使用 Codex 和 OpenAI 模型构建 Chatham Onyx

成果： Onyx 在受控环境中统一了资产、债务和衍生品数据，使 AI 能够应用而不会丢失可追溯性。 开发流程： Codex 在规划、编码、测试、文档和审查的整个过程中协助团队，加速功能交付，同时保持准确性、安全性和问责性。 模型栈： 平台将简单分析和非生产环境测试路由至成本效益更高的模型（GPT‑5.4、GPT‑4.1），并将 GPT‑5.6 Sol/Terra 保留用于复杂且高精度的任务。 示例功能 – ChatFIN： 概述历史市场模式，解释投资组合构成，并链接到与债务、衍生品和租赁相关的法律文件。

“Codex 正帮助我们的团队更快地将产品愿景转化为可用功能，同时我们对准确性、安全性和问责性的标准保持不变。” – John DeGuenther，Chatham Financial 首席技术官

为专家工作创造更多空间

成果： 通过自动化结构化比较、证据组织和异常识别，OpenAI 模型使顾问能够专注于解读、复杂案例管理和客户互动。 未来路线图： 将交易验证自动化扩展至更多产品，持续优化 Vibes 构建的应用程序，并利用 Codex 开发 Onyx 的新功能。

“我们的限制从来不是专业知识，而是专家们花费在到达可应用知识阶段的时间。OpenAI 正帮助我们夺回这些时间，随着我们不断深入，专家们将有更多时间在为客户创造最大价值的地方应用他们的判断力。” – Mike Noonan，Chatham Financial 联合首席运营官

对资本市场行业的启示

速度与可审计性： 手动审查时间的显著减少表明，AI 可在不牺牲可追溯性的前提下加速合规密集型流程。 治理模式： Chatham 的 Process Zero 框架——定义最小输入、判断点和 AI 角色——为其他寻求受监管 AI 采用的公司提供了可复制的蓝图。 模型选择策略： 将任务路由至最具成本效益的模型，同时将最新、最准确的模型保留用于高影响力工作，展示了在大规模管理 LLM 成本方面的务实方法。

这些进展表明，AI 增强的资本市场平台可以在实现运营效率的同时，满足监管机构和客户所要求的严格监督。