Bernstein ชี้ AI เป็นดาบสองคม: เพิ่มประสิทธิภาพตลาด แต่สร้างความเสี่ยงใหม่

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงตลาดการเงิน โดยช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในหลายด้าน แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงใหม่ๆ ที่อาจขยายความผันผวนและความผิดปกติของตลาดให้รุนแรงขึ้นได้ ตามบทวิเคราะห์ล่าสุดจาก Bernstein

AI กับประสิทธิภาพตลาดที่เพิ่มขึ้น

ในระดับบริษัท AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของตลาดโดยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้รวดเร็วกว่ามนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นรายงานผลประกอบการ เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล หรือข้อมูลทางเลือก (alternative data) สิ่งนี้ช่วยลดช่องว่างของข้อมูล ทำให้การค้นพบราคา (price discovery) ดีขึ้น และลดขนาดของผลประกอบการที่น่าประหลาดใจ (earnings surprises) ลง เนื่องจากประมาณการของนักวิเคราะห์จะปรับเข้าใกล้ผลลัพธ์จริงได้เร็วขึ้น

นอกจากนี้ AI ยังกำลังเปลี่ยนกระบวนการทำวิจัยให้เป็นอัตโนมัติมากขึ้น ซึ่งช่วยลดระยะเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบผลประกอบการ อัปเดตแบบจำลองทางการเงิน และเริ่มวิเคราะห์หุ้นตัวใหม่ๆ ทำให้นักวิเคราะห์สามารถติดตามบริษัทได้จำนวนมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หุ้นขนาดเล็กในตลาดเกิดใหม่ (emerging market small caps) ที่มีการวิเคราะห์เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่งอาจช่วยลดส่วนต่างมูลค่า (valuation premium) ของหุ้นที่ไม่ค่อยมีใครติดตามลงได้

ความเสี่ยงใหม่และความผันผวนที่อาจรุนแรงขึ้น

อย่างไรก็ตาม การใช้โมเดล AI ที่คล้ายคลึงกันในวงกว้างอาจสร้างจุดอ่อนใหม่ๆ ขึ้นมาได้ เมื่อนักลงทุนจำนวนมากพึ่งพาเครื่องมือที่ฝึกฝนจากชุดข้อมูลที่ทับซ้อนกัน สัญญาณการซื้อขายอาจเกิดขึ้นพร้อมกันมากขึ้น ส่งผลให้เกิด การกระจุกตัวของสถานะการลงทุน (crowded positions) และทำให้การกลับตัวของตลาดรุนแรงขึ้นในช่วงที่ตลาดมีความเครียด

Ad

บทวิเคราะห์ได้ยกตัวอย่างเหตุการณ์ในตลาดล่าสุดที่สะท้อนถึงความเสี่ยงเหล่านี้ เช่น การล้างสถานะในธุรกรรม Yen Carry Trade เมื่อเดือนสิงหาคม 2024 และกรณีของข้อมูลเท็จที่สร้างโดย AI ซึ่งส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้นสหรัฐฯ ในช่วงสั้นๆ เหตุการณ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์อัตโนมัติและเนื้อหาที่สังเคราะห์ขึ้นสามารถเร่งความผันผวนได้รวดเร็วกว่าที่ตลาดจะตรวจสอบข้อมูลใหม่ได้ทัน

อีกประเด็นหนึ่งคือสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "ปัญหาการสะท้อนกลับ" (reflexivity problem) ซึ่งคำแนะนำที่สร้างโดย AI มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของนักลงทุนมากขึ้นเรื่อยๆ และผลักดันราคาในทิศทางที่ตอกย้ำผลลัพธ์ของโมเดลในอนาคต วงจรป้อนกลับนี้อาจทำให้การลงทุนตามแนวโน้ม (momentum trades) แข็งแกร่งขึ้น เพิ่มการกระจุกตัวของตลาด และทำให้มูลค่าหุ้นสุดโต่งยิ่งขึ้น

บทสรุป: ประสิทธิภาพดีขึ้น แต่ความเสี่ยงสูงขึ้น

โดยสรุปแล้ว รายงานชี้ว่า AI มีแนวโน้มที่จะลดความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของตลาดผ่านการวิจัยและการดำเนินการที่ดีขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็เพิ่มโอกาสที่จะเกิดความผิดปกติของตลาดที่รุนแรงขึ้นในช่วงที่ตลาดมีความเครียด ผลลัพธ์ที่ได้คือ ตลาดที่มีความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยลดลง แต่มี ความเสี่ยงหางยาว (tail risk) หรือความเสี่ยงที่จะเกิดเหตุการณ์รุนแรงแต่เกิดขึ้นน้อยครั้ง สูงขึ้น