Bernstein ชี้ AI เพิ่มประสิทธิภาพตลาด แต่เตือนความเสี่ยง 'หางสุด' ที่รุนแรงขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพในตลาดการเงินหลายด้าน แต่ในขณะเดียวกันก็ก่อให้เกิดความเสี่ยงใหม่ๆ ที่อาจขยายความผันผวนและสร้างความคลาดเคลื่อนให้กับตลาดได้ อ้างอิงจากบทวิเคราะห์ล่าสุดของ Bernstein

AI เพิ่มประสิทธิภาพให้ตลาดได้อย่างไร

ในระดับบริษัท AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของตลาดโดยการประมวลผลรายงานผลประกอบการ เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล และชุดข้อมูลทางเลือกได้รวดเร็วกว่านักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ สิ่งนี้ช่วยลดช่องว่างของข้อมูล ปรับปรุงการค้นพบราคาที่เหมาะสม (price discovery) และลดขนาดของความประหลาดใจในผลประกอบการ (earnings surprises) เนื่องจากประมาณการของนักวิเคราะห์จะสอดคล้องกับผลลัพธ์จริงได้เร็วขึ้น

นอกเหนือจากการวิเคราะห์ที่รวดเร็วขึ้นแล้ว AI ยังกำลังเปลี่ยนโฉมกระบวนการทำวิจัยอีกด้วย กระบวนการทำงานอัตโนมัติช่วยลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบผลประกอบการ อัปเดตแบบจำลองทางการเงิน และการเริ่มวิเคราะห์หุ้นใหม่ๆ ทำให้นักวิเคราะห์สามารถติดตามบริษัทได้จำนวนมากขึ้น โดย Bernstein ตั้งข้อสังเกตว่าการวิเคราะห์หุ้นขนาดเล็กและขนาดกลางในตลาดเกิดใหม่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่งอาจช่วยลดส่วนต่างมูลค่า (valuation premium) ของหุ้นที่ขาดการวิเคราะห์ในระยะยาว

ความเสี่ยงใหม่ที่อาจรุนแรงกว่าเดิม

อย่างไรก็ตาม การนำโมเดล AI ที่คล้ายคลึงกันมาใช้ในวงกว้างอาจสร้างจุดอ่อนใหม่ๆ ขึ้นได้ รายงานจาก Bernstein เตือนว่า เมื่อนักลงทุนจำนวนมากขึ้นพึ่งพาเครื่องมือที่ใกล้เคียงกันซึ่งฝึกฝนจากข้อมูลที่ทับซ้อนกัน สัญญาณการซื้อขายอาจเกิดขึ้นพร้อมเพรียงกันมากขึ้น (synchronized) ส่งผลให้เกิด การกระจุกตัวของสถานะการลงทุน (crowded positions) และทำให้การกลับตัวของตลาดรุนแรงขึ้นในช่วงที่ตลาดมีความเครียด

Ad

เหตุการณ์ในตลาดล่าสุดสะท้อนให้เห็นถึงความเสี่ยงเหล่านี้ โดยบทวิเคราะห์ได้ยกตัวอย่างการล้างสถานะเงินเยนแคร์รี่เทรด (yen carry trade) ในเดือนสิงหาคม 2024 และกรณีข้อมูลเท็จที่สร้างโดย AI ซึ่งส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้นสหรัฐฯ ในช่วงสั้นๆ ว่าเป็นตัวอย่างที่กลยุทธ์อัตโนมัติและเนื้อหาสังเคราะห์สามารถเร่งความผันผวนได้รวดเร็วกว่าที่ตลาดจะตรวจสอบข้อมูลใหม่ได้ทัน

อีกประเด็นหนึ่งคือสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "ปัญหาการสะท้อนกลับ" (reflexivity problem) ซึ่งคำแนะนำที่สร้างโดย AI มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของนักลงทุนมากขึ้นเรื่อยๆ และผลักดันราคาในลักษณะที่กลับไปตอกย้ำผลลัพธ์ของโมเดลในอนาคต วงจรป้อนกลับนี้อาจทำให้การซื้อขายตามแนวโน้ม (momentum trades) แข็งแกร่งขึ้น เพิ่มการกระจุกตัวของตลาด และสร้างมูลค่าที่สูงหรือต่ำกว่าปกติอย่างสุดโต่งได้

บทสรุป: ประสิทธิภาพเฉลี่ยสูงขึ้น แต่ความเสี่ยงหางสุดเพิ่มขึ้น

โดยสรุป Bernstein ประเมินว่า AI มีแนวโน้มที่จะลดความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของตลาดผ่านการวิจัยและการดำเนินการที่ดีขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็จะเพิ่มโอกาสที่จะเกิด ความคลาดเคลื่อนของตลาดที่รุนแรงขึ้น (larger dislocations) ในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูง ซึ่งหมายถึงประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของตลาดจะดีขึ้น แต่ ความเสี่ยงหางสุด (tail risk) หรือความเสี่ยงที่จะเกิดเหตุการณ์รุนแรงแต่เกิดขึ้นไม่บ่อย จะเพิ่มสูงขึ้น