伯恩斯坦：AI提升市場效率 但恐加劇極端波動與尾部風險

根據資產管理公司伯恩斯坦（Bernstein）的一份研究報告，人工智慧（AI）正從多方面提升金融市場的效率，但同時也引入了可能放大市場波動與錯位的全新風險。

AI如何提升市場效率

報告指出，在個別公司層面，AI能比人類分析師更快地處理財報、監管文件及另類數據，有助於縮小資訊差距、改善價格發現機制，並隨著分析師的預測更快地與實際結果趨於一致，從而減少「盈餘意外」的規模。

除了加速分析，AI也在重塑研究流程。自動化工作流程縮短了財報審閱、財務模型更新和新股研究所需的時間，讓分析師能覆蓋更多公司。報告特別提到，過去一年來，新興市場小型股的研究覆蓋率顯著提升，此趨勢可能降低以往因研究不足而產生的估值溢價。

新興風險與市場脆弱性

儘管效率提升，但相似AI模型的廣泛應用可能創造新的脆弱性。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），並在市場壓力時期導致更劇烈的逆轉。

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報告引用近期市場事件說明此類風險，例如 2024年8月發生的日圓利差交易平倉，以及AI生成的假消息一度影響美國股市的案例。這些事件顯示，自動化策略和合成內容能在市場來不及驗證新資訊前，就迅速加劇波動。

另一個問題是分析師所稱的「反身性問題」（reflexivity problem）。AI生成的投資建議越來越多地影響投資者行為，進而推動價格朝著強化模型未來輸出的方向發展。這種反饋循環可能加劇動能交易、提高市場集中度，並產生更極端的估值。

結論：降低平均無效率，但增加尾部風險

總體而言，伯恩斯坦的結論認為，AI可能透過更佳的研究和執行力，降低市場的平均無效率程度。然而，與此同時，它也增加了在市場壓力時期發生更大幅度錯位的可能性，最終形成「平均無效率降低，但尾部風險更高」的局面。