Nghiên cứu của Bernstein: AI vừa tăng hiệu quả thị trường, vừa khuếch đại rủi ro biến động cực đoan

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm cho thị trường tài chính trở nên hiệu quả hơn ở nhiều khía cạnh, nhưng cũng đồng thời mang lại những rủi ro mới có thể khuếch đại sự biến động và các đợt xáo trộn trên thị trường, theo một báo cáo nghiên cứu từ Bernstein.

Tăng cường hiệu quả, thu hẹp khoảng trống thông tin

Ở cấp độ doanh nghiệp, AI đang cải thiện hiệu quả thị trường bằng cách xử lý báo cáo tài chính, hồ sơ pháp lý và các bộ dữ liệu thay thế nhanh hơn nhiều so với các nhà phân tích con người. Điều này giúp thu hẹp khoảng trống thông tin, cải thiện quá trình khám phá giá và giảm mức độ bất ngờ về lợi nhuận khi dự báo của các nhà phân tích hội tụ nhanh hơn với kết quả thực tế.

Ngoài việc phân tích nhanh hơn, AI còn định hình lại quy trình nghiên cứu. Các quy trình làm việc tự động giúp cắt giảm thời gian cần thiết để xem xét báo cáo tài chính, cập nhật mô hình định giá và bắt đầu theo dõi các cổ phiếu mới. Nhờ đó, các nhà phân tích có thể theo dõi nhiều công ty hơn, đặc biệt là sự gia tăng đáng kể trong việc phân tích các cổ phiếu vốn hóa nhỏ tại thị trường mới nổi trong năm qua. Xu hướng này có thể làm giảm phần bù định giá vốn thường gắn liền với các cổ phiếu ít được nghiên cứu.

Rủi ro mới từ các giao dịch đồng bộ

Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi các mô hình AI tương tự nhau có thể tạo ra những lỗ hổng mới. Khi ngày càng nhiều nhà đầu tư dựa vào các công cụ tương đồng, được huấn luyện trên các bộ dữ liệu chồng chéo, các tín hiệu giao dịch có thể trở nên ngày càng đồng bộ. Điều này khuyến khích các vị thế tập trung (crowded positions) và khiến các đợt đảo chiều của thị trường trở nên nghiêm trọng hơn trong giai đoạn căng thẳng.

Báo cáo của Bernstein chỉ ra các sự kiện gần đây để minh họa cho những rủi ro này:

Ad

• Vụ tất toán vị thế giao dịch chênh lệch lãi suất đồng Yên (yen carry trade) vào tháng 8 năm 2024.
• Các trường hợp thông tin sai lệch do AI tạo ra đã nhanh chóng làm dịch chuyển thị trường chứng khoán Hoa Kỳ.

Những ví dụ này cho thấy các chiến lược tự động và nội dung tổng hợp có thể đẩy nhanh sự biến động trước khi thị trường có thời gian để xác minh thông tin mới.

Vòng lặp phản hồi và "rủi ro đuôi"

Một vấn đề khác được các nhà phân tích mô tả là "vấn đề về tính phản xạ" (reflexivity problem). Theo đó, các khuyến nghị do AI tạo ra ngày càng ảnh hưởng đến hành vi của nhà đầu tư, đẩy giá theo những cách củng cố cho các kết quả đầu ra của mô hình trong tương lai. Vòng lặp phản hồi này có thể củng cố các giao dịch theo đà, tăng sự tập trung của thị trường và tạo ra các mức định giá cực đoan lớn hơn.

Tựu trung lại, báo cáo kết luận rằng AI có khả năng làm giảm sự kém hiệu quả trung bình của thị trường thông qua việc nghiên cứu và thực thi tốt hơn. Tuy nhiên, nó cũng làm tăng khả năng xảy ra các đợt xáo trộn lớn hơn trong các giai đoạn thị trường căng thẳng, dẫn đến một kịch bản là hiệu quả trung bình cao hơn nhưng "rủi ro đuôi" (tail risk) lại lớn hơn.