Story
Nghiên cứu Bernstein: AI vừa tăng hiệu quả, vừa khuếch đại rủi ro cho thị trường
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp thị trường tài chính hiệu quả hơn trong nhiều lĩnh vực, nhưng đồng thời cũng giới thiệu những rủi ro mới có thể khuếch đại sự biến động và các đợt xáo trộn trên thị trường, theo một ghi chú nghiên cứu từ Bernstein.
Hiệu quả được cải thiện nhờ xử lý dữ liệu nhanh hơn
Ở cấp độ doanh nghiệp, AI đang nâng cao 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 so với các nhà phân tích con người. Điều này giúp thu hẹp khoảng cách thông tin, cải thiện quá trình xác định 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 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 thu nhập, cập nhật mô hình tài chính và bắt đầu 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 thường thấy ở các cổ phiếu ít được nghiên cứu.
Rủi ro từ giao dịch đồng bộ và thông tin sai lệch
Dù vậy, 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 tự được huấn luyện trên các bộ dữ liệu trùng lặp, các tín hiệu giao dịch có thể trở nên đồng bộ hơn, khuyến khích các vị thế tập trung (crowded positions) và làm cho các đợt đảo chiều của thị trường trở nên nghiêm trọng hơn trong các giai đoạn căng thẳng.
AdCác sự kiện thị trường gần đây đã minh họa cho những rủi ro này. Báo cáo đã chỉ ra vụ tất toán giao dịch carry trade đồng Yên vào tháng 8 năm 2024 và các trường hợp thông tin sai lệch do AI tạo ra đã làm dịch chuyển thị trường chứng khoán Mỹ trong thời gian ngắn. Đây là những ví dụ về cách 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.
Vấn đề "phản thân" và rủi ro đuôi
Một vấn đề khác được các nhà phân tích mô tả là "vấn đề 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 đầu ra của mô hình trong tương lai. Vòng lặp phản hồi này có thể củng cố các giao dịch theo đà (momentum trades), tăng sự tập trung của thị trường và tạo ra các mức định giá cực đoan 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 việc nghiên cứu và thực thi tốt hơn, nhưng đồng thời làm tăng khả năng xảy ra các đợt xáo trộn lớn trong giai đoạn thị trường căng thẳng. Kết quả là sự thiếu hiệu quả trung bình thấp hơn nhưng rủi ro đuôi (tail risk) lại lớn hơn.