บทวิเคราะห์ Bernstein: AI เพิ่มประสิทธิภาพตลาด แต่แฝงความเสี่ยง 'หางอ้วน' ที่รุนแรงขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังทำให้ตลาดการเงินมีประสิทธิภาพมากขึ้นในหลายมิติ แต่ในขณะเดียวกันก็กำลังสร้างความเสี่ยงรูปแบบใหม่ที่อาจขยายความผันผวนและความปั่นป่วนของตลาดให้รุนแรงขึ้น ตามบันทึกการวิจัยล่าสุดจาก Bernstein

AI เพิ่มประสิทธิภาพให้ตลาดอย่างไร

ในระดับบริษัท AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของตลาดโดยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้รวดเร็วกว่ามนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นรายงานผลประกอบการ เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล หรือชุดข้อมูลทางเลือก (alternative datasets) สิ่งนี้ช่วยลดช่องว่างของข้อมูล, ปรับปรุงกระบวนการค้นพบราคา (price discovery) และลดขนาดของผลประกอบการที่ผิดคาด (earnings surprises) เนื่องจากประมาณการของนักวิเคราะห์จะปรับเข้าใกล้ผลลัพธ์จริงได้เร็วขึ้น

นอกจากนี้ AI ยังเข้ามาปฏิวัติกระบวนการทำวิจัยของนักวิเคราะห์อีกด้วย

• ระบบอัตโนมัติ (Automated workflows) ช่วยลดระยะเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบผลประกอบการ, อัปเดตแบบจำลองทางการเงิน และการเริ่มต้นวิเคราะห์หุ้นใหม่ๆ
• ขยายขอบเขตการวิเคราะห์ ทำให้นักวิเคราะห์สามารถติดตามบริษัทได้จำนวนมากขึ้น โดยเฉพาะหุ้นขนาดเล็กในตลาดเกิดใหม่ (emerging market small caps) ซึ่งมีจำนวนบทวิเคราะห์เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในปีที่ผ่านมา

แนวโน้มดังกล่าวอาจช่วยลด "premium" ของมูลค่าหุ้นที่เคยเกิดจากการขาดแคลนบทวิเคราะห์ในอดีต

ความเสี่ยงใหม่ที่มาพร้อมกับ AI

Ad

อย่างไรก็ตาม การใช้โมเดล AI ที่คล้ายคลึงกันในวงกว้างอาจสร้างจุดอ่อนใหม่ๆ ขึ้นมาได้เช่นกัน Bernstein ระบุว่า เมื่อนักลงทุนจำนวนมากพึ่งพาเครื่องมือที่ใกล้เคียงกันซึ่งฝึกฝนจากข้อมูลที่ทับซ้อนกัน สัญญาณการซื้อขายอาจเกิดขึ้นพร้อมเพรียงกัน (synchronized) มากขึ้น ส่งผลให้เกิดการกระจุกตัวของสถานะการลงทุน (crowded positions) และทำให้การกลับตัวของตลาดมีความรุนแรงกว่าเดิมในช่วงที่ตลาดมีความเครียดสูง

บันทึกการวิจัยได้ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงเหล่านี้จากเหตุการณ์ในตลาดเมื่อไม่นานมานี้ เช่น การล้มละลายของสถานะ yen carry trade ในเดือนสิงหาคม 2024 และกรณีข้อมูลเท็จที่สร้างโดย AI ซึ่งส่งผลกระทบต่อราคาหุ้นสหรัฐฯ ในช่วงสั้นๆ สิ่งเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่ากลยุทธ์อัตโนมัติและข้อมูลสังเคราะห์สามารถเร่งความผันผวนได้รวดเร็วกว่าที่ตลาดจะตรวจสอบข้อเท็จจริงได้ทัน

อีกประเด็นหนึ่งคือสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "ปัญหาปฏิกิริยาสะท้อนกลับ" (reflexivity problem) ซึ่งคำแนะนำที่สร้างโดย AI มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของนักลงทุนมากขึ้นเรื่อยๆ และผลักดันราคาในทิศทางที่กลับไปเสริมความแข็งแกร่งให้กับผลลัพธ์ของโมเดลในอนาคต วงจรป้อนกลับนี้อาจทำให้การซื้อขายตามแนวโน้ม (momentum trades) รุนแรงขึ้น, เพิ่มการกระจุกตัวของตลาด และสร้างมูลค่าที่สูงหรือต่ำกว่าปกติอย่างสุดขั้ว

บทสรุปสำหรับนักลงทุน

โดยสรุปแล้ว รายงานของ Bernstein ชี้ว่า AI มีแนวโน้มที่จะลดความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของตลาด ผ่านการวิจัยและการดำเนินการซื้อขายที่ดีขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็จะเพิ่มโอกาสที่จะเกิดภาวะตลาดปั่นป่วนรุนแรง (larger dislocations) ในช่วงเวลาที่ตลาดมีความเครียดสูง ผลลัพธ์ที่ได้คือ ความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยลดลง แต่มีความเสี่ยงหางอ้วน (tail risk) หรือความเสี่ยงที่จะเกิดเหตุการณ์รุนแรงเพิ่มขึ้น