Story
AI vừa cải thiện, vừa gây rủi ro cho hiệu quả thị trường, theo Bernstein
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 tạo ra những rủi ro mới có thể khuếch đại sự biến động và các đợt sụt giảm đột ngột của thị trường. Đây là nhận định được đưa ra trong một ghi chú nghiên cứu của Bernstein.
Tác động tích cực: AI giúp thu hẹp khoảng trống thông tin
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 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 thiểu mức độ bất ngờ về lợi nhuận khi các dự báo của nhà phân tích hội tụ nhanh hơn với kết quả thực tế.
Ngoài việc phân tích nhanh hơn, AI còn 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 thu nhập, cập nhật mô hình tài chính và bắt đầu theo dõi một cổ phiếu mới. Nhờ đó, các nhà phân tích có thể theo dõi nhiều công ty hơn. Báo cáo của Bernstein chỉ ra rằng phạm vi bao phủ các công ty vốn hóa nhỏ tại các thị trường mới nổi đã tăng mạnh trong năm qua, một xu hướng có thể làm giảm phần bù định giá vốn thường gắn liền với các cổ phiếu ít được nghiên cứu.
Rủi ro mới: Đồng bộ hóa và vòng lặp phản hồi
Tuy nhiên, việc ngày càng nhiều nhà đầu tư áp dụng các mô hình AI tương tự nhau có thể tạo ra những lỗ hổng mới. Khi các nhà đầu tư dựa vào các công cụ được huấn luyện trên các bộ dữ liệu trùng lặp, 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 các giai đoạn căng thẳng.
AdBáo cáo đã chỉ ra các sự kiện thị trường gần đây để minh họa cho những rủi ro này, ví dụ như sự kiện tất toán giao dịch chênh lệch lãi suất 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. 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.
Một vấn đề khác được các nhà phân tích mô tả là "vấn đề về tính phản thân" (reflexivity problem). Cụ thể, 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 (momentum trades), gia tăng sự tập trung của thị trường và tạo ra các mức định giá cực đoan lớn hơn.
Đánh giá tổng thể: Hiệu quả cao hơn nhưng rủi ro cực đoan lớn hơn
Nhìn chung, các phát hiện của Bernstein cho thấy AI có khả năng làm giảm sự kém hiệu quả trung bình của thị trường thông qua việc cải thiện nghiên cứu và thực thi. Tuy nhiên, nó cũng làm tăng xác suất xảy ra các đợt biến động mạnh trong những giai đoạn thị trường căng thẳng.
Kết quả là, thị trường có thể chứng kiến mức độ kém hiệu quả trung bình thấp hơn, nhưng rủi ro đuôi (tail risk) — tức rủi ro xảy ra các sự kiện cực đoan, hiếm gặp — lại lớn hơn. Điều này đòi hỏi các nhà đầu tư phải nhận thức được cả hai mặt của việc ứng dụng AI trong tài chính.