AI đưa khuyến nghị đầu tư tài chính: Cẩn trọng khi lịch sử không hoàn toàn lặp lại

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang được sử dụng khá nhiều trong lĩnh vực tư vấn tài chính. Song phải nhấn mạnh rằng, AI được con người xây dựng lên từ dữ liệu trong quá khứ nhưng lịch sử thì chả bao giờ có thể lặp lại hoàn toàn...

AI 2.jpg

Các công cụ AI dường như vẫn được xem như là khá phức tạp đối với một bộ phận người dùng nói chung, nhưng những tiến bộ trong hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học (machine-learning) có thể biến ChatGPT và các sản phẩm tương tự trở thành một trợ lý tài chính cá nhân cho bất kỳ ai có nhu cầu.

TIỀM NĂNG CỦA AI TRONG LĨNH VỰC TÀI CHÍNH

Luôn cập nhật tin tức kinh doanh và xu hướng thị trường là điều quan trọng để các nhà đầu tư đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt và đạt được lợi thế tối đa. Và để thu thập được kết quả một cách nhanh chóng và tối ưu nhất, nhiều công ty đã và đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện công việc mà giới chuyên gia tài chính vẫn gọi là “phân tích cảm tính” (sentiment analysis).

Điều này liên quan đến việc phân tích các tin tức và báo cáo tài chính để mang đến cho các nhà đầu tư kiến thức và dự đoán về các diễn biến của thị trường tài sản. Ví dụ: mô hình AI mới nhất của ngân hàng Morgan Stanley có khả năng phân tích nhiều loại dữ liệu – bao gồm các bài báo, bài đăng trên mạng xã hội và báo cáo tài chính – để xác định các xu hướng và dự đoán giá cổ phiếu.

Vô số nhóm nghiên cứu đã bắt đầu khám phá tiềm năng của các công cụ AI như ChatGPT cho lĩnh vực tài chính, nhưng do công nghệ này còn khá mới mẻ nên phần lớn nghiên cứu học thuật vẫn còn ở giai đoạn đầu.

Trong đó, phần lớn các nghiên cứu được thực hiện để kiểm tra dự đoán của ChatGPT về hoạt động của thị trường chứng khoán dựa trên phân tích cảm tính từ các tiêu đề tin tức.

Cụ thể, ChatGPT sẽ xác định xem các tiêu đề là tiêu cực, tích cực hay không liên quan đến giá cổ phiếu và tính điểm dựa trên thông tin đó. Nghiên cứu này đã tìm thấy mối tương quan cao giữa các phản hồi của ChatGPT và các biến động của thị trường chứng khoán, cho thấy một số khả năng dự đoán theo hướng mang đến lợi nhuận.

Hiện nay, đã có một số ngân hàng và công ty tài chính cung cấp dịch vụ robot cố vấn, sử dụng thuật toán để thiết kế các kế hoạch đầu tư mang tính cá nhân hoá cho khách hàng.

Ngoài ra, công cụ AI cũng có thể giúp nhà đầu tư giải mã các thông báo về chính sách tiền tệ và cung cấp thông tin về tác động tiềm ẩn của chúng.

Một báo cáo gần đây đã đánh giá khả năng của ChatGPT trong việc hiểu những biên bản cuộc họp từ Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) và lý giải ý nghĩa đối với thị trường tài chính. Sau đó, họ so sánh với với bình luận từ các nhà phân tích chuyên nghiệp để đánh giá độ chính xác của AI. Kết quả cho thấy, khi các mô hình ChatGPT được tinh chỉnh, chúng chính xác hơn các mô hình máy học khác được các chuyên gia sử dụng để phân tích “Fedspeak”.

AI .jpg

Khả năng xác định xu hướng của AI trong các lĩnh vực cụ thể cũng có thể hữu ích cho những người đang tìm kiếm hướng dẫn tài chính chuyên sâu hơn. Ví dụ: một công cụ AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính, chẳng hạn như bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập từ các công ty công nghệ. Nó cũng có thể chỉ ra cơ hội hoặc vấn đề giúp các nhà đầu tư tăng khả năng lợi nhuận hoặc chí ít là giúp giảm bớt một vài rủi ro nhất định.

CON NGƯỜI VẪN LÀ "THẦY" CỦA AI

Các công cụ AI cho thấy tiềm năng to lớn trong vai trò trợ lý tài chính, nhưng cũng đưa ra nhiều thách thức.

Có một số yếu tố mà các công cụ AI có thể không tính đến, chẳng hạn như sự kiện bất ngờ hoặc thay đổi về điều kiện thị trường, cũng như hành vi của con người. Một hệ thống như ChatGPT không thể hiểu đầy đủ sự phức tạp của ngôn ngữ và cuộc trò chuyện của con người, điều này hoàn toàn có thể dẫn đến phản hồi thiếu chiều sâu hay thậm chí là thông tin thiếu chính xác.

Bên cạnh đó, cũng cần có sự minh bạch hơn về cách các công cụ AI đưa ra quyết định. Để nhà đầu tư tin tưởng giao danh mục tài sản cho robot, họ cần phải hiểu được nó đưa ra kết luận như thế nào và nó sử dụng dữ liệu gì.

Khả năng sai lệch trong các khuyến nghị của AI cũng phải được xem xét. Dữ liệu đào tạo của ChatGPT có thể có những thành kiến cơ bản gây ảnh hưởng đến các dự đoán của nó. Độ chính xác và độ tin cậy của các dự đoán máy học cần được đánh giá cẩn thận, nhất là khi có nhiều trường hợp gần đây đã chỉ ra rằng AI lặp đi lặp lại các thông tin không chính xác.

Ashok Srivastava, phó chủ tịch cấp cao và giám đốc dữ liệu của công ty phần mềm tài chính Intuit nhận xét: “Những hệ thống này có thể cung cấp cho bạn ý tưởng tưởng chừng như hợp lý nhưng chưa chắc đã là đúng. Điều quan trọng của loại ứng dụng kiểu này phải là sự tập trung vào trải nghiệm người dùng trên thực tế và mang đến dữ liệu được cá nhân hóa phù hợp với họ, để sau đó khách hàng có thể tự đưa ra quyết định tài chính tốt nhất”.

AI 4.jpg

Bản thân ông Srivastava cho biết ông không thể hình dung ra một tương lai mà các chuyên gia con người không còn cần thiết trong việc lập kế hoạch tài chính.

“Mặc dù công nghệ là điều tuyệt vời, nhưng kết nối giữa người với người mới là yếu tố quan trọng nhất. Tôi tin rằng chúng ta sẽ muốn các C.P.A, kế toán viên, nhà lập kế hoạch tài chính, cố vấn tài chính - tất cả mọi thành viên của hệ sinh thái - cùng phát triển thịnh vượng thông qua sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo”, ông Srivastava nhấn mạnh.

Không có mô hình hoặc thuật toán đơn lẻ nào có thể dự đoán các chuyển động của thị trường tài chính với độ chính xác hoàn toàn. Vì vậy, các công cụ AI như ChatGPT chỉ nên được sử dụng để bổ sung cho phán đoán của riêng bạn chứ không phải để thay thế.

Mặc dù AI có thể là một công cụ hữu ích cho lĩnh vực tài chính cá nhân, nhưng điều cốt yếu là các nhà đầu tư phải nghiên cứu kỹ lưỡng về các danh mục tiềm năng, tự hiểu rõ và chấp nhận mức độ rủi ro phù hợp với mình cũng như chủ động đa dạng hóa tài sản khi quyết định tìm nơi để đầu tư.

Xem thêm

Có thể bạn quan tâm

Làm sao để không bị AI làm "lụi não"?

Làm sao để không bị AI làm "lụi não"?

GPS đã làm suy giảm khả năng định hướng của chúng ta, công cụ tìm kiếm khiến trí nhớ trở nên kém sắc bén hơn. Và giờ đây, nhiều nhà khoa học lo ngại AI có thể tạo ra tác động tương tự đối với khả năng sáng tạo, tư duy phản biện và nhiều năng lực nhận thức khác...

Cách kéo dài thời lượng pin điện thoại mà ai cũng làm được

Cách kéo dài thời lượng pin điện thoại mà ai cũng làm được

Pin điện thoại có thể tụt nhanh hơn tưởng tượng nếu thiết bị đang vận hành với quá nhiều cài đặt và dịch vụ chạy ngầm không cần thiết. Chỉ với vài điều chỉnh đơn giản, thời lượng sử dụng mỗi ngày có thể được cải thiện rõ rệt mà không cần thay đổi thói quen quá nhiều...

SpaceX và canh bạc nghìn tỷ giữa AI và vũ trụ

SpaceX và canh bạc nghìn tỷ giữa AI và vũ trụ

SpaceX sắp bước vào một trong những thương vụ IPO gây chú ý nhất thập kỷ, trong bối cảnh toàn bộ câu chuyện định giá của công ty đang xoay quanh một cược lớn vào tương lai của AI và hạ tầng vũ trụ…

Những ứng dụng được kỳ vọng trở thành Instagram tiếp theo

Những ứng dụng được kỳ vọng trở thành Instagram tiếp theo

Trong khi Instagram ngày càng mở rộng thành một nền tảng giải trí và nội dung đại chúng, một thế hệ ứng dụng mới đang xuất hiện với tham vọng thu hẹp lại trải nghiệm chia sẻ hình ảnh. Những cái tên này không cố sao chép Instagram, mà đang thử định nghĩa lại nó theo những hướng hoàn toàn khác nhau...

Oura Ring 4 và Oura Ring 5: Khác biệt có đủ để bỏ thêm tiền?

Oura Ring 4 và Oura Ring 5: Khác biệt có đủ để bỏ thêm tiền?

Sau 18 tháng kể từ thế hệ trước, Oura quay trở lại với một phiên bản nhẫn thông minh mới. Sự xuất hiện này mở ra kỳ vọng về những cải tiến rõ rệt, nhưng cũng đặt ra không ít câu hỏi về mức độ khác biệt thực sự giữa hai phiên bản...

ASUS mở rộng hệ sinh thái AI

ASUS mở rộng hệ sinh thái AI

ASUS giới thiệu loạt sản phẩm AI PC tại Computex 2026, mở rộng hệ sinh thái AI từ laptop đến máy tính bảng, phục vụ đa dạng nhu cầu sử dụng...

Niềm tin vào AI bị thử thách sau sự cố Meta AI

Niềm tin vào AI bị thử thách sau sự cố Meta AI

Không còn dừng lại ở việc khai thác lỗ hổng kỹ thuật, các cuộc tấn công mới đang nhắm trực tiếp vào cách hệ thống AI hiểu và phản hồi ngôn ngữ. Điều này khiến những ranh giới an toàn tưởng chừng rõ ràng giữa người dùng, dữ liệu và máy móc trở nên dễ bị xáo trộn hơn bao giờ hết...