AI Tingkatkan Efisiensi Pasar, Namun Timbulkan Risiko Dislokasi Ekstrem

Kecerdasan buatan (AI) secara umum meningkatkan efisiensi di pasar keuangan, namun di saat yang sama juga memperkenalkan risiko-risiko baru yang dapat memperkuat volatilitas dan dislokasi pasar. Demikian temuan utama dari nota riset yang dirilis oleh Bernstein.

Peningkatan Efisiensi Berkat AI

Pada tingkat perusahaan, AI terbukti mampu meningkatkan efisiensi pasar dengan memproses laporan laba rugi, pengajuan peraturan, dan kumpulan data alternatif 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 konvergen dengan hasil aktual.

Selain analisis yang lebih cepat, AI juga mengubah proses riset. Alur kerja yang terotomatisasi memangkas waktu yang dibutuhkan untuk meninjau laporan keuangan, memperbarui model finansial, dan memulai cakupan saham baru. Hal ini memungkinkan analis untuk meliput lebih banyak perusahaan, yang terbukti dari meningkatnya cakupan saham *small-cap* di pasar negara berkembang selama setahun terakhir.

Risiko Baru dan Potensi Dislokasi

Meski demikian, adopsi model AI yang serupa secara luas dapat menciptakan kerentanan baru. Ketika semakin banyak investor mengandalkan perangkat yang sebanding dan dilatih dengan data yang tumpang tindih, sinyal perdagangan dapat menjadi semakin tersinkronisasi. Menurut Bernstein, kondisi ini mendorong posisi yang terkonsentrasi (crowded positions) dan membuat pembalikan pasar menjadi lebih parah selama periode tekanan.

Ad

Beberapa peristiwa pasar baru-baru ini menggambarkan risiko tersebut. Riset tersebut menunjuk pada pelepasan posisi *yen carry trade* pada Agustus 2024 dan beberapa kasus misinformasi yang dihasilkan AI yang sempat menggerakkan pasar saham AS. Ini menjadi contoh bagaimana strategi otomatis dan konten sintetis dapat mengakselerasi volatilitas sebelum pasar sempat memverifikasi informasi baru.

Masalah Refleksivitas

Isu lain yang diangkat adalah "masalah refleksivitas," di mana rekomendasi yang dihasilkan AI semakin memengaruhi perilaku investor, yang kemudian mendorong harga ke arah yang justru memperkuat output model di masa depan. Lingkaran umpan balik ini dapat memperkuat perdagangan momentum, meningkatkan konsentrasi pasar, dan menghasilkan valuasi yang lebih ekstrem.

Implikasi bagi Investor

Secara keseluruhan, temuan Bernstein menunjukkan bahwa AI kemungkinan akan mengurangi inefisiensi pasar 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. Ini berarti investor akan menghadapi kondisi inefisiensi rata-rata yang lebih rendah, tetapi dengan risiko ekor (*tail risk*) yang lebih besar.