全球资产管理巨头富兰克林邓普顿（Franklin Templeton，母公司为 Franklin Resources）与企业 AI 平台 Wand AI 宣布建立战略合作伙伴关系，正式将智能体 AI（Agentic AI）大规模部署于富兰克林邓普顿的全球业务平台。这一合作标志着资产管理行业从 “AI 实验性应用” 向 “自主化、数据驱动投资流程” 的关键转型，通过 Wand AI 专利的 “自主工作流” 与 “智能体管理技术”，富兰克林邓普顿实现了智能体 AI 的规模化落地，加速投资环节中数据驱动决策的效率，同时为行业树立 “合规可控前提下 AI 价值释放” 的标杆。
从合作进程来看，双方的协作并非一蹴而就，而是经历了 “小规模试点 – 全流程验证 – 企业级部署” 的稳步推进。初期阶段，合作聚焦于富兰克林邓普顿投资团队的高价值场景，例如投研报告自动化生成、市场舆情实时分析、组合风险动态监测等，通过小范围验证智能体 AI 的实用性与安全性；随着试点效果显著，合作已升级为全业务线的 AI 系统运营，目前正计划 2026 年在更多部门（如运营管理、客户服务、合规审计）大规模推广智能体应用，覆盖从投资研究到客户服务的全链路。富兰克林邓普顿 AI 平台负责人 Vasundhara Chetluru 强调，此次合作的核心优势在于 “强治理框架下的 AI 落地”—— 通过严格的监管合规机制、风险控制流程与透明化操作规范，确保 AI 系统在安全、可追溯的前提下，为业务交付 “可衡量的规模化价值”，打破了资产管理行业对 AI “创新与风险难以平衡” 的担忧。
Wand AI 在合作中提供的核心技术支撑，围绕 “构建人机协同的智能体 workforce” 展开。其自主工作流技术允许智能体自主完成多步骤任务（如从海量研报中提取关键因子、生成标准化投资分析模板），同时支持与人类团队无缝协作；智能体管理技术则实现对多类型智能体的统一管控，包括性能监控、任务分配、权限调整与异常预警，避免 “智能体蔓延” 导致的管理混乱。Wand AI 首席执行官 Rotem Alaluf 表示，公司的使命是 “将 AI 从实验性技术升级为全面集成的自适应工作力量”，而与富兰克林邓普顿的合作正是这一使命的实践 —— 在高度监管的金融环境中，通过 “规范治理、协同编排、统一部署”，让智能体在复杂业务场景中稳定发挥作用，例如协助投资经理实时整合全球市场数据、自动识别债券违约风险信号、优化 ETF 申赎的流动性策略等。
从行业背景来看，此次合作并非孤立事件，而是资产管理行业 “AI 规模化落地” 趋势的缩影。当前，越来越多金融机构将生成式 AI 与智能体技术视为提升运营效率、优化决策质量、挖掘超额收益（Alpha）的核心驱动力。以高盛（Goldman Sachs）为例，其不仅已大规模部署 AI 技术，还在 2025 年 6 月推出内部生成式 AI 助手，用于研报初稿撰写、数据分析与复杂文档总结，帮助数千名员工从重复性工作中解放，聚焦高价值战略任务；高盛在报告《AI：是否处于泡沫中？》中预测，长期来看生成式 AI 有望创造 20 万亿美元的经济价值，若大规模应用，甚至可将美国劳动生产率提升 15%。高盛首席执行官 David Solomon 指出，AI 为行业带来 “巨大机遇”，但也伴随着 “赢家与输家” 的分化，企业需谨慎评估 AI 投资的回报潜力，避免盲目投入无价值的技术方向。
值得注意的是，富兰克林邓普顿与 Wand AI 的合作，特别强调 “合规与风险控制” 的优先性，这与资产管理行业高度监管的属性密切相关。一方面，智能体 AI 的部署严格遵循全球各地金融监管要求（如美国 SEC 的算法透明度规定、欧盟 MiFID II 的数据使用准则），所有智能体的决策逻辑需可追溯、可解释，避免 “黑箱操作”；另一方面，通过建立多层级 governance 架构，富兰克林邓普顿实现对 AI 系统的全生命周期管控 —— 从模型训练数据的合规性审核（如客户隐私数据保护、第三方数据授权），到智能体运行中的实时风险监测（如异常交易行为预警、市场波动下的策略适应性调整），再到结果输出后的人工复核机制，确保 AI 应用既不违反监管规则，也不损害投资者利益。这种 “合规先行” 的思路，有效解决了行业对 AI “创新与风险失衡” 的核心顾虑。
从富兰克林邓普顿自身的战略布局来看，此次 AI 合作是其 “五年数字化转型计划” 的关键一环。根据 2025 财年四季报（截至 9 月 30 日），富兰克林邓普顿正全力推进 “另类投资、ETF、数字资产” 三大增长引擎，而 AI 技术则是串联这些业务的核心基础设施：在另类投资领域，智能体可协助分析私人信贷项目的风险收益比，提升 2700 亿美元另类资产（含 950 亿美元私人信贷）的管理效率；在 ETF 业务中，通过 AI 优化组合调仓策略，支撑 ETF 业务自 2023 年以来 75% 的复合年增长率；在数字资产领域，智能体可实时监控 16.7 亿美元代币化资产的市场波动，为业内首创的 “代币化货币市场基金” 提供动态风控支持。此外，富兰克林邓普顿还与微软等科技企业合作搭建 AI 基础平台，目前多数员工已使用 AI 工具提升日常工作效率，形成 “技术 – 业务 – 人才” 联动的 AI 转型生态。
从行业影响来看，此次合作进一步推动资产管理行业的 AI 应用从 “单点效率提升” 向 “全流程价值重构” 升级。传统资产管理中，投研、风控、合规等环节往往依赖人工操作，存在信息处理滞后、人为误差风险、跨部门协作低效等问题；而智能体 AI 的引入，可实现 “投研 – 决策 – 风控 – 运营” 的端到端自动化：例如，智能体可实时抓取全球宏观数据、行业新闻与公司公告，通过 NLP 技术提取关键信息并结构化输出，再结合量化模型生成初步投资建议，最后由投资经理进行人工复核与调整，整个流程耗时从传统的数天缩短至数小时。同时，这种模式也为行业提供了 “人机协同” 的新范式 —— 智能体承担重复性、高算力需求的任务（如数据清洗、因子回测），人类专家聚焦战略判断、风险把控等核心环节，实现 “1+1>2” 的协同效应。
结合补充信息来看，双方的合作还具备 “长期战略纵深”。根据 Franklin Resources 11 月 6 日发布的合作细节，此次 partnership 为 “多年期战略合作”，未来将进一步探索智能体在 “客户个性化服务”“跨境投资合规适配”“ESG 因子整合” 等场景的应用；Wand AI 的技术优势还包括 “智能体自进化能力”—— 智能体可通过实时监测自身性能，自主完成模型重训练或功能迭代，例如当某一市场分析智能体出现预测偏差时，系统会自动追溯数据来源与算法逻辑，调整参数以提升准确性。这种 “自主优化 + 人工监督” 的模式，为资产管理行业 AI 的长期迭代提供了可持续路径。
总体而言，富兰克林邓普顿与 Wand AI 的合作，不仅是两家企业的技术与资源整合，更代表了资产管理行业 AI 应用的新方向：以 “智能体” 为核心载体，在严格合规框架下，实现 “数据驱动决策、人机协同效率、业务价值规模化” 的三重目标。随着 2026 年更多智能体场景的落地，这一合作有望成为行业标杆，推动更多资产管理机构加入 “智能体 AI 转型” 浪潮，进而重塑行业的运营模式与竞争格局。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/fu-lan-ke-lin-deng-pu-dun-yu-wand-ai-xie-shou-jiang-zhi
