Chatham Financial 利用 OpenAI 模型自動化資本市場工作流程

TL;DR

Chatham Financial 宣布將使用 OpenAI 的 Codex 和 GPT‑5.6 模型自動化交易驗證工作流程，並驅動其新資本市場營運系統 Chatham Onyx，將手動審查時間從約 30 分鐘減少至不到 4 分鐘，並實現全公司範圍內可稽核的 AI 協助工具。

使用 Codex 重構交易驗證

成果： Process Zero 倡議重新設計了交易驗證工作流程，專注於必要輸入、人工判斷點與 AI 支援。 實施： 使用 Codex，Chatham 建立了一個應用程式，可自動收集交易證據、比對關鍵條款並標記差異。 結果： 早期測量顯示，該工具將審查時間從約 30 分鐘縮短至 <4 分鐘，同時保持可稽核性。 下一步： 該公司將把此應用程式擴展至更多交易類型，並進一步提升自動化程度，始終以資深審查員為基準驗證性能。

「在早期測量中，該應用程式將審查時間從約 30 分鐘減少至不到 4 分鐘。更重要的是，我們在擴展自動化前，會針對實際交易與資深審查員驗證其性能。」 – Alex Nordlinger，Chatham AI 咨詢業務共同主管

利用 OpenAI 擴展員工開發的應用程式

成果： 員工現在經常使用 ChatGPT 和 Codex 進行研究、分析、起草與軟體開發，將內部專業知識轉化為面向客戶的 AI 工具。 平台： Chatham Vibes 是一個內部低代碼平台，讓員工建立的應用程式預設運行於 GPT‑5.6 Terra，並可依應用程式設定選用 GPT‑5.6 Sol 升級。 使用案例： 應用程式自動化到期槓桿交易審查、產生定價試算表、製作固定收益利率表、建立避險儀表板，以及審查交易確認書。 人工角色： 咨詢顧問提供市場背景、應用判斷力，並決定哪些 AI 生成的輸出可交付給客戶。

「我們並非僅將 AI 視為加快每項流程的工具。透過 OpenAI，我們可以從期望的成果出發，識別判斷力重要的環節，並設計最佳方式，利用現有能力來實現目標。」 – Matt Henry，Chatham Financial 首席执行官

使用 Codex 與 OpenAI 模型打造 Chatham Onyx

成果： Onyx 在受控環境中整合資產、債務與衍生品資料，讓 AI 可應用於其中，同時不損失可追蹤性。 開發工作流程： Codex 協助團隊在規劃、程式碼撰寫、測試、文件編寫與審查等各階段，加速功能交付，同時維持準確性、安全性與責任歸屬。 模型架構： 平台將簡單分析與非生產環境測試導向成本效益高的模型（GPT‑5.4、GPT‑4.1），並保留 GPT‑5.6 Sol/Terra 用於複雜且高準確度的任務。 範例功能 – ChatFIN： 摘要歷史市場模式、解釋投資組合組成，並連結至與債務、衍生品及租賃相關的法律文件。

「Codex 正幫助我們的團隊更快地將產品願景轉化為可運作的功能，同時我們對準確性、安全性與責任歸屬的標準保持不變。」 – John DeGuenther，Chatham Financial 首席技術官

為專家工作創造更多空間

成果： 透過自動化結構化比較、證據整理與異常識別，OpenAI 模型讓顧問能專注於解讀、複雜個案管理與客戶互動。 未來路線圖： 將交易驗證自動化擴展至更多產品，持續優化 Vibes 建立的應用程式，並利用 Codex 開發 Onyx 的新功能。

「我們的限制從來不是專業知識，而是專家花費在達成判斷點前的時間。OpenAI 正幫助我們奪回這些時間，隨著我們持續前進，專家將能投入更多時間於創造最大客戶價值的判斷上。」 – Mike Noonan，Chatham Financial 共同首席營運長

對資本市場產業的影響

速度與可稽核性： 手動審查時間的顯著減少顯示，AI 可在不犧牲可追蹤性的前提下加速合規密集型流程。 治理模式： Chatham 的 Process Zero 框架——定義最小輸入、判斷點與 AI 角色——為其他希望採用受監管 AI 的公司提供了可複製的藍圖。 模型選擇策略： 將任務導向最成本效益的模型，同時保留最新、最準確的模型用於高影響力工作，展現了在規模上管理 LLM 成本的務實方法。

這些發展顯示，AI 增強的資本市場平台可同時實現營運效率與監管機構與客戶所要求的嚴謹監督。