Bernstein ชี้ AI เป็นดาบสองคม: เพิ่มประสิทธิภาพตลาด แต่ก็เพิ่มความเสี่ยงวิกฤต

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงตลาดการเงิน โดยช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในหลายด้าน แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงใหม่ที่อาจนำไปสู่ความผันผวนที่รุนแรงขึ้น ตามบทวิเคราะห์ล่าสุดจาก Bernstein

AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์

ในระดับบริษัท AI กำลังเพิ่มประสิทธิภาพของตลาดโดยสามารถประมวลผลรายงานผลประกอบการ เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล และชุดข้อมูลทางเลือกได้รวดเร็วกว่านักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ สิ่งนี้ช่วยลดช่องว่างของข้อมูล ปรับปรุงการค้นพบราคา (price discovery) และลดขนาดของผลประกอบการที่น่าประหลาดใจ (earnings surprises) เนื่องจากประมาณการของนักวิเคราะห์จะปรับเข้าใกล้ผลลัพธ์จริงได้เร็วขึ้น

นอกจากนี้ AI ยังกำลังเปลี่ยนกระบวนการทำวิจัยให้เป็นอัตโนมัติ ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบผลประกอบการและอัปเดตโมเดลทางการเงิน ทำให้นักวิเคราะห์สามารถติดตามบริษัทได้จำนวนมากขึ้น บทวิเคราะห์ชี้ว่าความครอบคลุมของหุ้นขนาดเล็กในตลาดเกิดใหม่ได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่งอาจช่วยลดส่วนเกินมูลค่า (valuation premium) ที่เคยเกิดขึ้นกับหุ้นที่ไม่ค่อยมีใครวิเคราะห์

ความเสี่ยงใหม่จากการใช้โมเดลที่คล้ายกัน

อย่างไรก็ตาม การนำโมเดล AI ที่คล้ายกันมาใช้ในวงกว้างอาจสร้างจุดอ่อนใหม่ๆ ขึ้นได้ เมื่อนักลงทุนจำนวนมากขึ้นพึ่งพาเครื่องมือที่ฝึกฝนจากข้อมูลที่ทับซ้อนกัน สัญญาณการซื้อขายอาจเกิดขึ้นพร้อมเพรียงกันมากขึ้น ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิดการกระจุกตัวของสถานะการลงทุน (crowded positions) และทำให้การกลับตัวของตลาดรุนแรงขึ้นในช่วงที่ตลาดมีความตึงเครียด

บทวิเคราะห์ได้ยกตัวอย่างเหตุการณ์ในตลาดล่าสุดเพื่อชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงเหล่านี้ เช่น:

Ad

• การคลี่คลายสถานะ Yen Carry Trade ในเดือนสิงหาคม 2024
• กรณีข้อมูลเท็จที่สร้างโดย AI ซึ่งส่งผลให้ตลาดหุ้นสหรัฐฯ เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วชั่วขณะ

เหตุการณ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์อัตโนมัติและเนื้อหาที่สังเคราะห์ขึ้นสามารถเร่งความผันผวนได้รวดเร็วกว่าที่ตลาดจะตรวจสอบข้อมูลใหม่ได้ทัน

ปัญหา "Reflexivity" และความเสี่ยงท้ายแถว (Tail Risk)

อีกประเด็นหนึ่งคือสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "ปัญหาการสะท้อนกลับ" (Reflexivity Problem) ซึ่งคำแนะนำที่สร้างโดย AI มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของนักลงทุนมากขึ้นเรื่อยๆ และผลักดันราคาในลักษณะที่กลับไปตอกย้ำผลลัพธ์ของโมเดลในอนาคต วงจรป้อนกลับนี้อาจทำให้การซื้อขายตามแนวโน้ม (momentum trades) แข็งแกร่งขึ้น เพิ่มการกระจุกตัวของตลาด และสร้างมูลค่าที่สูงหรือต่ำเกินจริงอย่างสุดขั้ว

โดยสรุป Bernstein มองว่า AI มีแนวโน้มที่จะลดความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของตลาดผ่านการวิจัยและการดำเนินการที่ดีขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็จะเพิ่มโอกาสที่จะเกิดภาวะตลาดหยุดชะงักที่รุนแรงขึ้นในช่วงเวลาที่ตลาดตึงเครียด ส่งผลให้ ความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยลดลง แต่ความเสี่ยงที่จะเกิดเหตุการณ์รุนแรง (tail risk) กลับเพิ่มสูงขึ้น