AI ทำให้ตลาดมีประสิทธิภาพขึ้นหรือแย่ลง? Bernstein ชี้เป็นดาบสองคม

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังทำให้ตลาดการเงินมีประสิทธิภาพมากขึ้นในหลายมิติ แต่ในขณะเดียวกันก็กำลังสร้างความเสี่ยงใหม่ๆ ที่อาจขยายความผันผวนและการเคลื่อนไหวที่รุนแรงของตลาดได้เช่นกัน ตามบันทึกการวิจัยล่าสุดจาก Bernstein

AI เพิ่มประสิทธิภาพตลาดอย่างไร

ในระดับบริษัท AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของตลาดโดยสามารถประมวลผลรายงานผลประกอบการ เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล และชุดข้อมูลทางเลือก (alternative datasets) ได้รวดเร็วกว่านักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ สิ่งนี้ช่วยลดช่องว่างของข้อมูล ปรับปรุงกระบวนการค้นพบราคา (price discovery) และลดขนาดของผลประกอบการที่ผิดไปจากที่คาดการณ์ไว้ (earnings surprises) เนื่องจากประมาณการของนักวิเคราะห์จะปรับเข้าใกล้ผลลัพธ์จริงได้เร็วขึ้น

นอกจากนี้ AI ยังกำลังเปลี่ยนโฉมกระบวนการวิจัย โดยระบบอัตโนมัติช่วยลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบผลประกอบการ อัปเดตแบบจำลองทางการเงิน และเริ่มวิเคราะห์หุ้นใหม่ๆ ทำให้นักวิเคราะห์สามารถติดตามบริษัทได้จำนวนมากขึ้น โดย Bernstein ตั้งข้อสังเกตว่าการวิเคราะห์หุ้นขนาดเล็กในตลาดเกิดใหม่ (emerging market small caps) เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่งอาจช่วยลด premium ของหุ้นที่ขาดการวิเคราะห์ในระยะยาวได้

ความเสี่ยงใหม่และผลกระทบเชิงลบ

แม้จะมีข้อดี แต่การใช้โมเดล AI ที่คล้ายคลึงกันในวงกว้างอาจสร้างจุดอ่อนใหม่ๆ ขึ้นมาได้ เมื่อนักลงทุนจำนวนมากใช้เครื่องมือที่ฝึกฝนจากข้อมูลที่ทับซ้อนกัน อาจทำให้สัญญาณการซื้อขายมีความสอดคล้องกันมากขึ้น (synchronized) นำไปสู่การกระจุกตัวของโพสิชัน (crowded positions) และทำให้การกลับตัวของตลาดรุนแรงขึ้นในช่วงที่ตลาดมีความเครียด

Ad

เหตุการณ์ในตลาดล่าสุดสะท้อนให้เห็นถึงความเสี่ยงเหล่านี้ โดย Bernstein ได้อ้างอิงถึงการปิดสถานะ yen carry trade ในเดือนสิงหาคม 2024 และกรณีข้อมูลเท็จที่สร้างโดย AI ซึ่งส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้นสหรัฐฯ ในช่วงสั้นๆ เป็นตัวอย่างที่ชี้ให้เห็นว่ากลยุทธ์อัตโนมัติและเนื้อหาที่สร้างขึ้นสามารถเร่งความผันผวนได้รวดเร็วกว่าที่ตลาดจะสามารถตรวจสอบข้อมูลใหม่ได้ทัน

อีกประเด็นหนึ่งคือสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "ปัญหาการสะท้อนกลับ" (reflexivity problem) ซึ่งคำแนะนำที่สร้างโดย AI มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของนักลงทุนมากขึ้นเรื่อยๆ และผลักดันราคาในทิศทางที่ตอกย้ำผลลัพธ์ของโมเดลในอนาคต วงจรป้อนกลับนี้อาจทำให้การซื้อขายตามแนวโน้ม (momentum trades) แข็งแกร่งขึ้น เพิ่มการกระจุกตัวของตลาด และสร้างมูลค่าที่สูงหรือต่ำกว่าปกติอย่างสุดขั้ว

บทสรุป: ประสิทธิภาพสูงขึ้น แลกกับความเสี่ยงหางยาว

โดยสรุปแล้ว Bernstein มองว่า AI มีแนวโน้มที่จะลดความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของตลาด ผ่านการวิจัยและการดำเนินการที่ดีขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็จะเพิ่มโอกาสที่จะเกิดการเคลื่อนไหวของตลาดที่รุนแรงและผิดปกติในช่วงที่ตลาดมีความเครียดสูง ผลลัพธ์คือ ความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยลดลง แต่มีความเสี่ยงหางยาว (tail risk) มากขึ้น