AI vừa tăng hiệu quả, vừa khuếch đại rủi ro cực đoan cho thị trường tài chính

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

Hiệu quả tăng nhờ tự động hóa

Ở cấp độ doanh nghiệp, AI đang nâng cao hiệu quả thị trường bằng cách xử lý các 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 cách thông tin, cải thiện quá trình khám phá giá và giảm mức độ của các cú sốc lợi nhuận khi dự báo của 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 và theo dõi cổ phiếu mới, cho phép các nhà phân tích bao quát nhiều công ty hơn. Báo cáo của Bernstein chỉ ra 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 định giá cao vốn có của các cổ phiếu ít được nghiên cứu.

Rủi ro đồng bộ hóa và biến động cực đoan

Tuy nhiên, việc ngày càng nhiều nhà đầu tư sử dụng các mô hình AI tương tự nhau có thể tạo ra những điểm yếu mới. Khi các nhà đầu tư dựa vào các công cụ được huấn luyện trên các bộ dữ liệu chồng chéo, các tín hiệu giao dịch có thể trở nên ngày càng đồng bộ, dẫn đến các vị thế tập trung đông người và khiến các đợt đảo chiều của thị trường trở nên nghiêm trọng hơn trong giai đoạn căng thẳng.

Ad

Báo cáo đã chỉ ra các sự kiện thị trường gần đây để minh họa cho những rủi ro này, chẳng hạn như đợt tất toán giao dịch chênh lệch lãi suất đồng Yên (yen carry trade) vào tháng 8 năm 2024 và các trường hợp thông tin sai lệch do AI tạo ra đã nhanh chóng tác động đến 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 có thời gian 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 tính phản thân" (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 mô hình trong tương lai. Vòng lặp phản hồi này có thể:

• Tăng cường các giao dịch theo đà (momentum trades).
• Gia tăng sự tập trung của thị trường.
• Tạo ra các mức định giá cực đoan lớn hơn.

Nhìn chung, các phát hiện cho thấy 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, nhưng đồng thời làm tăng khả năng xảy ra các đợt biến dạng thị trường lớn hơn trong thời kỳ căng thẳng. Kết quả là thị trường có thể có mức độ kém hiệu quả trung bình thấp hơn nhưng rủi ro đuôi (tail risk) lại lớn hơn.