Story
Nghiên cứu của Bernstein: AI giúp thị trường hiệu quả hơn nhưng làm tăng rủi ro biến động cực đoan
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 những sai lệch của thị trường, theo một báo cáo nghiên cứu của Bernstein.
Tăng cường hiệu quả và khám phá giá
Ở cấp độ doanh nghiệp, AI đang cải thiện hiệu quả thị trường bằng cách xử lý các báo cáo lợi nhuận, 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 trống 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 lợi nhuận, cập nhật mô hình tài chính và bắt đầu theo dõi các 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 tại các 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 mới từ giao dịch đồng bộ
Tuy nhiên, việc áp dụng ngày càng nhiều các mô hình AI tương tự có thể tạo ra những lỗ hổng mới. Khi nhiều nhà đầu tư dựa vào các công cụ tương đương 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 đông đúc và làm cho 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, chẳng hạn như việc 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 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 tự củng cố và rủi ro cực đoan
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 tăng cường các giao dịch theo đà, gia 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. Tuy nhiên, điều này đi kèm với việc gia tăng khả năng xảy ra các biến động lớn hơn trong giai đoạn thị trường căng thẳng, dẫn đến rủi ro đuôi (tail risk) lớn hơn.