AI讓市場更有效率還是更危險？伯恩斯坦報告揭示雙面刃效應

根據資產管理公司伯恩斯坦 (Bernstein) 的一份研究報告指出，人工智慧 (AI) 正在多方面提升金融市場的效率，但同時也引入了新的風險，可能放大市場波動與失序的程度。

AI如何提升市場效率

報告分析，在個別公司層面上，AI 能比人類分析師更快地處理財報、監管文件及另類數據，有助於縮小資訊落差、改善價格發現機制。隨著分析師的預測能更快地與實際結果收斂，這也降低了「盈餘意外」的規模。

除了更快的分析速度，AI 也在重塑研究流程。自動化工作流程縮短了審閱財報、更新財務模型和初次覆蓋個股所需的時間，讓分析師有能力追蹤更多公司。報告指出，過去一年來，新興市場小型股的覆蓋率顯著提升，此趨勢可能降低長期以來因研究不足而產生的估值溢價。

同步交易與反身性問題構成新風險

儘管效率提升，但相似 AI 模型的廣泛採用也可能產生新的脆弱性。當越來越多投資者依賴基於重疊數據訓練的相似工具時，交易訊號可能變得高度同步，助長擁擠的交易 (crowded positions)，並在市場壓力時期使行情反轉更加劇烈。

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報告援引近期市場事件為例，例如 2024 年 8 月日圓利差交易的平倉潮，以及 AI 生成的假訊息一度短暫影響美國股市的狀況。這些例子說明，在市場來不及驗證新資訊之前，自動化策略和合成內容已能加速波動。

另一個問題是分析師所稱的「反身性問題」(reflexivity problem)。AI 生成的投資建議日益影響投資者行為，進而推動價格朝著強化模型未來輸出的方向發展。這種回饋循環可能強化動能交易、增加市場集中度，並導致更極端的估值。

結論：平均效率提高，尾部風險加大

總體而言，伯恩斯坦的結論認為，AI 透過更佳的研究與執行，可能會降低市場的「平均」無效率程度。然而，它也同時增加了在市場承壓時期發生更嚴重失序的可能性，最終形成「平均無效率降低，但尾部風險加大」的局面。