Riset Bernstein: AI Tingkatkan Efisiensi Pasar Sekaligus Perbesar Risiko Ekstrem

Kecerdasan buatan (AI) secara umum meningkatkan efisiensi di banyak area pasar keuangan, tetapi di 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

Di tingkat perusahaan, AI meningkatkan efisiensi pasar dengan memproses laporan laba, pengajuan dokumen ke regulator, dan kumpulan data alternatif jauh lebih cepat daripada analis manusia. Menurut Bernstein, hal ini membantu mempersempit kesenjangan informasi, meningkatkan penemuan harga (*price discovery*), dan mengurangi besarnya kejutan laba karena proyeksi analis lebih cepat bertemu dengan hasil aktual.

Selain analisis yang lebih cepat, AI juga membentuk ulang proses riset. Alur kerja otomatis memangkas waktu yang dibutuhkan untuk meninjau laporan laba, memperbarui model keuangan, dan memulai cakupan saham baru. Hal ini memungkinkan analis untuk meliput lebih banyak perusahaan, yang terbukti dengan meningkatnya cakupan pada saham kapitalisasi kecil di pasar negara berkembang selama setahun terakhir.

Risiko Baru: Sinkronisasi dan Umpan Balik

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

Ad

Catatan riset tersebut menunjuk pada beberapa peristiwa pasar sebagai ilustrasi risiko ini, seperti pelepasan posisi *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 lain yang disorot adalah "masalah refleksivitas," di mana rekomendasi yang dihasilkan AI semakin memengaruhi perilaku investor, yang kemudian mendorong harga sesuai dengan rekomendasi tersebut. Lingkaran umpan balik ini dapat memperkuat perdagangan momentum (*momentum trades*), meningkatkan konsentrasi pasar, dan menghasilkan ekstremitas valuasi yang lebih besar.

Implikasi bagi Investor

Secara keseluruhan, temuan Bernstein menunjukkan bahwa AI kemungkinan akan mengurangi inefisiensi pasar secara rata-rata melalui riset dan eksekusi yang lebih baik. Namun, pada saat yang sama, AI meningkatkan kemungkinan terjadinya dislokasi yang lebih besar selama periode tekanan pasar, yang menghasilkan inefisiensi rata-rata yang lebih rendah tetapi *tail risk* (risiko ekstrem) yang lebih besar.