Analisis Bernstein: AI Tingkatkan Efisiensi Pasar, Namun Perbesar Risiko Gejolak

Kecerdasan buatan (AI) secara signifikan meningkatkan efisiensi di berbagai 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 Meluas

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

Di luar analisis yang lebih cepat, AI juga mengubah 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 saham-saham berkapitalisasi kecil di pasar negara berkembang selama setahun terakhir.

Risiko Baru: Sinkronisasi dan Gejolak Pasar

Meski demikian, 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 terbentuknya posisi yang ramai (*crowded positions*) dan membuat pembalikan pasar menjadi lebih parah selama periode tekanan.

Ad

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

Masalah Refleksivitas dan Peningkatan Risiko Ekstrem

Isu lainnya adalah apa yang disebut analis sebagai "masalah refleksivitas". Ini adalah sebuah lingkaran umpan balik di mana rekomendasi yang dihasilkan AI semakin memengaruhi perilaku investor, yang kemudian mendorong harga ke arah yang justru memperkuat output model di masa depan. Fenomena ini dapat memperkuat perdagangan momentum (*momentum trades*), meningkatkan konsentrasi pasar, dan menghasilkan valuasi yang lebih ekstrem.

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