Wie Schroders seinen mehragentenbasierten Forschungsassistenten für Finanzanalyse aufbaute

Schroders, ein führender globaler aktiver Investment-Manager, möchte seine Analysten dazu befähigen, sich auf strategisches Denken zu konzentrieren, indem es Datenbeschaffung und Recherche automatisiert. Um dies zu erreichen, arbeitete Schroders mit Google Cloud zusammen, um ein Multi-Agenten-Forschungsassistenten-Prototyp mit Vertex AI Agent Builder zu entwickeln. Das Ziel des Prototyps ist es, die Zeit für die Unternehmensrecherche von Tagen auf Minuten zu reduzieren, damit Analysten mehr Unternehmen durchsuchen und vielversprechende Investitionsmöglichkeiten entdecken können. Ein Multi-Agenten-System wurde gewählt, weil es in der Lage ist, sich auf spezifische Aufgaben zu spezialisieren, zu skalieren und komplexe Workflows zu orchestrieren. Das System besteht aus verschiedenen Agenten, die jeweils für eine bestimmte Aufgabe wie R&D- oder Working-Capital-Analyse konzipiert sind. Vertex AI Agent Builder wurde als Kernplattform für die Entwicklung und Bereitstellung des Multi-Agenten-Systems ausgewählt, was Vorteile wie den Zugriff auf state-of-the-art-Grundmodelle von Google und vorgefertigte Connector für verschiedene Tools und Datenquellen bietet. Das System ermöglicht eine intuitive, flexible Interaktion mit den Endbenutzern, bei der Analysten Agenten erstellen und konfigurieren, sie zu Workflows kombinieren und ihre Interaktionen personalisieren können. Die Architektur des Systems ist so konzipiert, dass jedes Komponent sich auf seine Stärke konzentriert, was vitale Flexibilität und Benutzerakzeptanz fördert. Um den Erfolg zu messen, implementierte Schroders eine vielfältige Bewertungsstrategie, die automatisierte Metriken, menschliche Überprüfung und ein Ground-Truth-Datensatz umfasst. Die Zusammenarbeit demonstrierte die Machbarkeit der Entwicklung eines Equity-Research-AI-Forschungsassistenten, der die Produktivität der Analysten erheblich steigern kann.