Story
AI: Thị trường hiệu quả hơn nhưng rủi ro biến động cực đoan gia tăng
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp các thị trường tài chính trở nên hiệu quả hơn ở nhiều khía cạnh, nhưng đồng thời cũng mang đến những rủi ro mới có thể khuếch đại sự biến động và gây ra các đợt xáo trộn thị trường, theo một báo cáo nghiên cứu của Bernstein.
Nâng cao hiệu quả xử lý thông tin
Ở cấp độ doanh nghiệp, AI đang cải thiện hiệu quả thị trường bằng cách xử lý các báo cáo thu nhập, 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 cách thông tin, cải thiện quá trình khám phá giá và giảm quy mô của các 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 cũng đang 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 và theo dõi cổ phiếu mới, cho phép các nhà phân tích bao quát nhiều công ty hơn. Báo cáo ghi nhận rằng phạm vi bao phủ các cổ phiếu vốn hóa nhỏ ở thị trường mới nổi đã tăng mạnh trong năm qua, một xu hướng có thể làm giảm mức chênh lệch định giá vốn có của các cổ phiếu ít được nghiên cứu.
Rủi ro từ sự đồng bộ và vòng lặp phản hồi
Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi các mô hình AI tương tự có thể tạo ra những điểm yếu mới. Khi ngày càng nhiều nhà đầu tư dựa vào các công cụ tương tự được huấn luyện trên các bộ dữ liệu chồng chéo, các tín hiệu giao dịch có thể trở nên ngày càng đồng bộ, khuyến khích các vị thế tập trung đông đúc và khiến các đợt đảo chiều của thị trường trở nên nghiêm trọng hơn trong giai đoạn căng thẳng.
AdBáo cáo của Bernstein đã chỉ ra các sự kiện gần đây để minh họa cho những rủi ro này, chẳng hạn như sự sụp đổ của giao dịch chênh lệch lãi suất đồng yên vào tháng 8 năm 2024 và các trường hợp tin giả do AI tạo ra đã nhanh chóng làm dịch chuyển thị trường chứng khoán Mỹ. 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 kịp xác minh thông tin mới.
Một vấn đề khác được mô tả là "vấn đề về tính phản xạ" (reflexivity problem), trong 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 tăng cường các giao dịch theo đà, gia tăng sự tập trung của thị trường và tạo ra các thái cực định giá lớn hơn.
Kết luận: Ít thiếu hiệu quả hơn nhưng rủi ro đuôi lớn hơn
Nhìn chung, các phát hiện cho thấy AI có khả năng làm giảm sự thiếu hiệu quả trung bình của thị trường thông qua 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. Kết quả là thị trường có thể có mức độ thiếu hiệu quả trung bình thấp hơn nhưng rủi ro đuôi lớn hơn – tức là rủi ro về các sự kiện hiếm gặp nhưng có tác động cực lớn.