AI 雙面刃：伯恩斯坦稱市場效率提升，但極端風險加劇

根據投資研究機構伯恩斯坦（Bernstein）發布的一份報告，人工智慧（AI）正從多方面提升金融市場的效率，但同時也引入了新的風險，可能放大市場波動性與失序情況。

AI 提升市場效率與資訊透明度

報告指出，在個別公司層面，AI 處理財報、監管文件及另類數據的速度遠超人類分析師，有助於縮小資訊差距、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（earnings surprises）的幅度。

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、更新財務模型和開展新股票研究所需的時間，使分析師能夠覆蓋更多公司。報告特別提到，過去一年來對新興市場小型股的覆蓋率顯著上升，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引發新風險

儘管優點顯著，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，從而助長擁擠交易（crowded positions），並在市場壓力時期使行情反轉更加劇烈。

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報告引述近期市場事件為例，例如 2024 年 8 月的日圓利差交易平倉，以及 AI 生成的假訊息短暫影響美國股市等，都說明了自動化策略與合成內容如何在市場來不及驗證新資訊前，就已加速了波動。

另一個潛在問題是分析師所稱的「反身性問題」（reflexivity problem）。當 AI 生成的建議越來越多地影響投資者行為，價格走勢便會反過來強化模型未來的輸出，形成一個反饋循環。這種循環可能強化動能交易、提高市場集中度，並導致更極端的估值。

投資人展望：平均效率提升，尾部風險加大

總體而言，伯恩斯坦的結論認為，AI 可能透過更佳的研究與執行效率，降低市場的平均無效率性（average inefficiency）。然而，這也增加了在市場承壓期間發生更嚴重失序的可能性，最終導致尾部風險（tail risk）的上升。對投資人而言，這意味著市場常態下的摩擦可能減少，但極端事件的衝擊或將更大。