Bernstein ชี้ AI เป็นดาบสองคม: เพิ่มประสิทธิภาพตลาด แต่แฝงความเสี่ยงใหม่

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพให้กับตลาดการเงินในหลายมิติ แต่ในขณะเดียวกันก็สร้างความเสี่ยงใหม่ที่อาจขยายความผันผวนและการเคลื่อนไหวที่ผิดปกติของตลาดให้รุนแรงขึ้น ตามบทวิเคราะห์ล่าสุดจาก Bernstein

AI เพิ่มประสิทธิภาพตลาดการเงินได้อย่างไร

ในระดับบริษัท AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของตลาดได้โดยการประมวลผลรายงานผลประกอบการ, เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล และชุดข้อมูลทางเลือกได้รวดเร็วกว่านักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ สิ่งนี้ช่วยลดช่องว่างของข้อมูล, ปรับปรุงการค้นพบราคาที่เหมาะสม (price discovery) และลดขนาดของผลประกอบการที่ผิดไปจากที่คาดการณ์ไว้ เนื่องจากประมาณการของนักวิเคราะห์จะปรับเข้าใกล้ผลลัพธ์จริงได้เร็วขึ้น

นอกเหนือจากการวิเคราะห์ที่รวดเร็วขึ้นแล้ว AI ยังกำลังปรับเปลี่ยนกระบวนการทำวิจัยอีกด้วย ขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติช่วยลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบผลประกอบการ, อัปเดตแบบจำลองทางการเงิน และการเริ่มวิเคราะห์หุ้นใหม่ๆ ทำให้นักวิเคราะห์สามารถติดตามบริษัทได้จำนวนมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิเคราะห์หุ้นขนาดเล็กในตลาดเกิดใหม่ (emerging market small caps) ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่งเป็นแนวโน้มที่อาจช่วยลดส่วนเกินมูลค่า (valuation premium) ของหุ้นที่ขาดการวิเคราะห์ในอดีตได้

ความเสี่ยงใหม่ที่มาพร้อมกับเทคโนโลยี

แม้จะมีข้อดี แต่การนำโมเดล AI ที่คล้ายคลึงกันมาใช้ในวงกว้างอาจสร้างช่องโหว่ใหม่ๆ ขึ้นได้ Bernstein ชี้ว่าเมื่อนักลงทุนจำนวนมากขึ้นพึ่งพาเครื่องมือที่ใกล้เคียงกันซึ่งฝึกฝนจากข้อมูลที่ทับซ้อนกัน สัญญาณการซื้อขายอาจเกิดขึ้นพร้อมเพรียงกันมากขึ้น ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิด crowded positions (การกระจุกตัวของสถานะการลงทุน) และทำให้การกลับตัวของตลาดรุนแรงขึ้นในช่วงเวลาที่ตลาดมีความเครียด

Ad

บทวิเคราะห์ได้ชี้ให้เห็นถึงเหตุการณ์ในตลาดล่าสุดเพื่อแสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงเหล่านี้ เช่น การคลี่คลายสถานะของ yen carry trade ในเดือนสิงหาคม 2024 และกรณีของข้อมูลเท็จที่สร้างโดย AI ซึ่งส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้นสหรัฐฯ ในช่วงสั้นๆ เหตุการณ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์อัตโนมัติและเนื้อหาสังเคราะห์สามารถเร่งความผันผวนได้รวดเร็วกว่าที่ตลาดจะตรวจสอบข้อมูลใหม่ได้ทัน

อีกประเด็นหนึ่งคือสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "ปัญหาการสะท้อนกลับ" (reflexivity problem) ซึ่งคำแนะนำที่สร้างโดย AI มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของนักลงทุนมากขึ้นเรื่อยๆ และผลักดันให้ราคาเคลื่อนไหวในลักษณะที่กลับไปตอกย้ำผลลัพธ์ของโมเดลในอนาคต วงจรป้อนกลับนี้อาจเสริมความแข็งแกร่งให้กับการซื้อขายตามแนวโน้ม (momentum trades), เพิ่มการกระจุกตัวของตลาด และสร้างมูลค่าที่สูงหรือต่ำกว่าปกติอย่างสุดขั้ว

บทสรุป: ประสิทธิภาพที่สูงขึ้นกับความเสี่ยงที่มากขึ้น

โดยรวมแล้ว ผลการวิเคราะห์ชี้ให้เห็นว่า AI มีแนวโน้มที่จะลดความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของตลาดผ่านการวิจัยและการดำเนินการที่ดีขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็เพิ่มโอกาสที่จะเกิดการเคลื่อนไหวของราคาที่ผิดปกติอย่างรุนแรง (dislocations) ในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูง ผลลัพธ์ที่ได้คือตลาดที่มีความไร้ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยลดลง แต่มี ความเสี่ยงหางยาว (tail risk) หรือความเสี่ยงที่จะเกิดเหตุการณ์รุนแรงที่เกิดขึ้นไม่บ่อยครั้ง สูงขึ้น