AI Tingkatkan Efisiensi Pasar, Namun Ciptakan Risiko Volatilitas Ekstrem

Kecerdasan buatan (AI) membuat pasar keuangan menjadi lebih efisien di banyak area, tetapi pada saat yang sama juga memperkenalkan risiko-risiko baru yang dapat memperkuat volatilitas dan dislokasi pasar. Demikian temuan utama dari sebuah catatan riset yang dirilis oleh Bernstein.

Dampak Positif: Efisiensi dan Jangkauan Riset

Pada tingkat perusahaan, AI terbukti meningkatkan efisiensi pasar dengan memproses laporan laba rugi, dokumen regulator, dan set data alternatif jauh lebih cepat daripada analis manusia. Hal ini membantu mempersempit kesenjangan informasi, meningkatkan penemuan harga (*price discovery*), dan mengurangi besarnya kejutan laba karena perkiraan analis menjadi lebih cepat sejalan dengan hasil aktual.

Selain analisis yang lebih cepat, AI juga mengubah proses riset. Alur kerja otomatis memangkas waktu yang dibutuhkan untuk meninjau laporan keuangan, memperbarui model finansial, dan memulai liputan saham baru. Hasilnya, analis dapat meliput lebih banyak perusahaan, yang terbukti dari meningkatnya liputan pada saham-saham berkapitalisasi kecil di pasar negara berkembang selama setahun terakhir.

Risiko Baru: Sinkronisasi dan Pembalikan Pasar

Di sisi lain, adopsi model AI yang serupa secara luas dapat menciptakan kerentanan baru. Ketika semakin banyak investor mengandalkan perangkat yang sejenis dan dilatih dengan data yang tumpang tindih, sinyal perdagangan dapat menjadi semakin tersinkronisasi. Hal ini mendorong terciptanya posisi yang terlalu ramai (*crowded positions*) dan membuat pembalikan pasar menjadi lebih parah selama periode tekanan.

Ad

Catatan riset tersebut menunjuk pada beberapa peristiwa pasar terkini sebagai contoh risiko ini. Contohnya termasuk likuidasi perdagangan *yen carry trade* pada Agustus 2024 dan beberapa insiden misinformasi yang dihasilkan AI yang sempat menggerakkan pasar saham AS. Peristiwa ini menunjukkan bagaimana strategi otomatis dan konten sintetis dapat mempercepat volatilitas sebelum pasar sempat memverifikasi informasi baru.

Masalah Refleksivitas dan Konsentrasi Pasar

Isu lainnya adalah apa yang oleh para analis disebut sebagai "masalah refleksivitas". Ini adalah sebuah putaran umpan balik di mana rekomendasi yang dihasilkan AI semakin memengaruhi perilaku investor, yang kemudian mendorong harga ke arah yang memperkuat output model AI di masa depan.

Putaran umpan balik ini dapat memperkuat perdagangan momentum (*momentum trades*), meningkatkan konsentrasi pasar pada saham-saham tertentu, dan menghasilkan valuasi yang lebih ekstrem. Secara keseluruhan, temuan ini mengindikasikan bahwa AI kemungkinan akan mengurangi inefisiensi pasar secara rata-rata, namun pada saat yang sama meningkatkan kemungkinan terjadinya dislokasi yang lebih besar atau risiko ekor (*tail risk*) selama periode gejolak pasar.