AI và con người: Ai kiếm tiền giỏi hơn?

Ngành công nghệ tài chính (fintech) ngày càng phát triển mạnh với tốc độ tăng trưởng nhanh chóng. Các công ty khởi nghiệp fintech ngày càng thách thức các tổ chức tài chính truyền thống trong các lĩnh vực như ngân hàng bán lẻ, tiền trợ cấp hoặc các khoản đầu tư cá nhân. Trong đó, AI thường giữ vai trò trong các khâu hậu trường như an ninh mạng, phòng chống rửa tiền, kiểm tra khách hàng hoặc chatbot. 

AI và con người: Ai kiếm tiền giỏi hơn?

Có rất nhiều lĩnh vực sử dụng AI và đem lại thành công nhưng một trường hợp dường như AI lại vắng bóng, điển hình như tiền trên thị trường tài chính nó ít được sử dụng trong quá trình ra quyết định đầu tư.  Một nghiên cứu mới được công bố trên Tạp chí Khoa học Dữ liệu và Phân tích Quốc tế đã giải quyết thắc mắc liệu AI có tốt hơn con người trong việc kiếm tiền hay không?

Dự báo tài chính của AI

Quỹ phòng hộ định lượng (Quantitative Hedge Funds) tuyên bố rằng họ sử dụng AI trong quá trình đưa ra các quyết định đầu tư của mình. Tuy nhiên, họ không công bố thông tin chính thức về thành quả.

Mặt khác, các nghiên cứu hàn lâm đã nhiều lần đưa ra các dự báo tài chính có độ chính xác cao dựa trên các thuật toán học máy. Về lý thuyết, những điều này có thể mang lại các chiến lược đầu tư thành công cho ngành tài chính. Tuy nhiên, trên thưc tế điều đó dường như không xảy ra.

Lý do cho sự khác biệt này là gì? 

27 nghiên cứu được thẩm định bởi các nhà nghiên cứu hàn lâm được xuất bản từ năm 2000 đến năm 2018 đã được đem ra phân tích. Các nghiên cứu này mô tả các thí nghiệm dự báo thị trường chứng khoán bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. 

Hầu hết các thử nghiệm đều chạy song song nhiều phiên bản với mô hình đầu tư. Trong hầu hết các trường hợp, các tác giả đã trình bày mô hình thành công nhất như là sản phẩm chính của thử nghiệm, có nghĩa là kết quả tốt nhất được chọn và tất cả các kết quả dưới mức tối ưu đều bị bỏ qua. Trên thực tế, cách tiếp cận này sẽ không hoạt động trong quản lý đầu tư, bất kỳ chiến lược nào cũng chỉ có thể được thực hiện một lần và kết quả của nó phải bao gồm cả lợi nhuận và thua lỗ rõ ràng, không có kết quả hoàn tác.

Thử nghiệm nhiều biến thể, và sau đó đưa ra biến thể thành công nhất làm đại diện  sẽ gây hiểu lầm trong lĩnh vực tài chính và thậm chí còn có thể bị coi là bất hợp pháp. Chỉ một phiên bản của thuật toán nên được thử nghiệm, phiên bản này sẽ đại diện cho thiết lập đầu tư trong thế giới thực. 

Các mô hình trong các thử nghiệm đạt được mức độ chính xác rất cao, khoảng 95%, nhưng 5% sai sót cũng có thể là một vấn đề lớn, không chỉ xóa sạch lợi nhuận mà còn toàn bộ vốn cơ bản.

Hầu hết các thuật toán AI dường như là “hộp đen”, không có sự minh bạch về cách chúng hoạt động, vì thế khiến các nhà đầu tư không mấy mặn mà. Hơn nữa, hầu hết các thử nghiệm không tính đến chi phí giao dịch. Mặc dù chi phí đã giảm trong nhiều năm không có nghĩa là không tồn tại, thậm chí nó vẫn có thể tạo ra sự khác biệt giữa lãi và lỗ.

Không có thử nghiệm nào mà trong số được phân tích đưa ra bất kỳ sự cân nhắc nào đối với các quy định tài chính hiện hành hoặc các vấn đề liên quan tới đạo đức kinh doanh. Bản thân các thử nghiệm không tham gia vào bất kỳ hoạt động phi đạo đức nào vì thế chúng thiếu tính năng thiết kế để đảm bảo rằng phù hợp với các quy chuẩn đạo đức.

Theo các nhà phân tích, học máy và các thuật toán AI trong quá trình ra quyết định đầu tư nên tuân theo các quy chuẩn đạo đức, tính đến các cân nhắc về môi trường, xã hội và quản trị, điều này sẽ ngăn AI đầu tư vào các công ty có thể gây hại cho xã hội.

Tóm lại, tất cả điều trên có nghĩa là AI được mô tả trong các thí nghiệm học thuật là không khả thi trong thế giới thực của ngành tài chính.

Con người có tốt hơn không?

Nếu AI có thể đưa ra quyết định đầu tư tốt bằng hoặc hơn con người, thì điều này đồng nghĩa với tình trạng việc làm sẽ giảm đáng kể trong tương lai. 

Trên thực tế, một số quỹ AI tiết lộ công khai thông tin hiệu suất thường hoạt động kém hiệu quả trên thị trường, điều đó càng làm tăng sự ủng hộ với các nhà phân tích và quản lý con người.

Các bằng chứng thực nghiệm cho thấy con người hiện đang đi trước AI. Điều này có thể một phần là do con người thường có “linh cảm dẫn đường” khi buộc phải đưa ra quyết định nhanh chóng trong tình trạng không chắc chắn.

Trong tương lai, điều này có thể thay đổi, nhưng chúng ta vẫn cần thêm nhiều cân nhắc trước khi phụ thuộc AI. Tuy nhiên, thay vì khuyến khích con người chống lại AI, chúng ta nên kết hợp cả hai. Điều này có nghĩa là sử dụng AI vào các công cụ hỗ trợ ra quyết định và phân tích nhưng đưa ra quyết định đầu tư cuối cùng thì vẫn nên có sự can thiệp của con người.