Việc các thị trường tài chính áp dụng những phiên bản AI mới nhất có thể cải thiện quản lý rủi ro và tăng cường thanh khoản; nhưng cũng có thể khiến thị trường trở nên mờ đục, khó theo dõi và dễ bị tấn công mạng cũng như các rủi ro thao túng.

Báo cáo Ổn định Tài chính Toàn cầu phát hành tháng 10/2024 của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) đang xem xét dữ liệu thị trường mới để hiểu công nghệ này có thể đưa chúng ta đến đâu. Các chuyên gia của IMF đã thực hiện nhiều cuộc trao đổi với các bên liên quan khác nhau - từ nhà đầu tư đến nhà cung cấp công nghệ và cơ quan quản lý thị trường - để cho thấy các tổ chức tài chính đang tận dụng những tiến bộ của AI trong các hoạt động thị trường vốn như thế nào, cũng như tác động tiềm tàng của việc áp dụng nó.

Các quỹ phòng hộ, ngân hàng đầu tư và các tổ chức khác đã sử dụng các chiến lược giao dịch định lượng trong nhiều thập kỷ. Các thuật toán giao dịch tự động đã giúp thị trường hoạt động nhanh hơn và xử lý các giao dịch lớn một cách hiệu quả hơn trong các loại tài sản chính như thị trường cổ phiếu Mỹ. Nhưng chúng cũng đã góp phần vào các sự kiện “sập giá chớp nhoáng” khi giá thị trường biến động mạnh trong thời gian ngắn - như đã xảy ra vào tháng 5/2010 khi giá cổ phiếu tại Mỹ sụt giảm mạnh nhưng phục hồi nhanh sau vài phút - và có những lo ngại rằng điều này có thể làm thị trường mất ổn định trong thời kỳ căng thẳng và bất ổn nghiêm trọng.

Các giao dịch tài chính dựa trên AI sẽ ngày càng trở nên phổ biến hơn

AI, thông qua khả năng xử lý nhanh chóng khối lượng dữ liệu lớn và thậm chí cả văn bản để sử dụng cho các nhà giao dịch, có thể đưa những thay đổi này lên một cấp độ mới. Tuy nhiên, mặc dù AI tạo sinh với các đột phá gần đây ngày càng thu hút sự chú ý, hiện nay chúng mới chỉ được các nhà đầu tư sử dụng ở mức độ hạn chế. Điều này cho thấy sự chuyển đổi do AI dẫn dắt mới chỉ đang ở giai đoạn đầu. Câu hỏi là, tương lai tới đây sẽ ra sao?

Tiếp cận qua lượng đơn xin cấp bằng sáng chế sẽ là một cách tốt để hiểu được vấn đề này, vì thường sẽ có khoảng thời gian dài giữa việc nộp đơn và công nghệ sẵn sàng sản xuất. Kể từ khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) xuất hiện vào năm 2017, tỷ lệ nội dung AI trong các đơn xin cấp bằng sáng chế liên quan đến giao dịch thuật toán đã tăng từ 19% vào năm 2017 lên hơn 50% mỗi năm kể từ năm 2020, cho thấy một làn sóng đổi mới đang đến trong lĩnh vực này.

Những đổi mới này có khả năng sẽ nâng cao hơn nữa khả năng của AI trong việc cân đối lại danh mục đầu tư một cách nhanh chóng, điều này sẽ dẫn đến khối lượng giao dịch cao hơn. Các nhà tham gia thị trường mà IMF khảo sát nhất trí rằng giao dịch tần suất cao dựa trên AI sẽ trở nên phổ biến hơn, đặc biệt là trong các loại tài sản thanh khoản tốt như cổ phiếu, trái phiếu chính phủ và các công cụ phái sinh niêm yết. Họ dự đoán sự tích hợp AI vào các quyết định đầu tư và giao dịch sẽ “tinh vi hơn” trong vòng 3 đến 5 năm tới.

Bằng chứng về những thay đổi này đã xuất hiện trong thị trường quỹ hoán đổi danh mục (ETF). Mặc dù hiện nay quy mô còn nhỏ, các ETF do AI điều khiển cho thấy tỷ lệ quay vòng cao hơn đáng kể so với các ETF khác. Trong khi một ETF cổ phiếu chủ động điển hình có tỷ lệ thay đổi danh mục ít hơn một lần mỗi năm thì các ETF do AI điều khiển thay đổi khoảng một lần mỗi tháng. Nếu trở nên phổ biến rộng rãi, các chiến lược như vậy có thể mang lại các thị trường thanh khoản hơn trong tương lai, và điều này tốt cho các nhà đầu tư. Nhưng chúng cũng có thể góp phần làm thị trường bất ổn hơn. Thực tế, một số ETF do AI điều khiển đã chứng kiến tỷ lệ quay vòng gia tăng trong cuộc khủng hoảng thị trường vào tháng 3/2020, cho thấy khả năng gia tăng bán tháo theo “bầy đàn” trong thời kỳ căng thẳng.

Biến động giá sẽ phản ứng nhanh hơn nhiều trong một thị trường do AI điều khiển. Các nhà đầu tư đã đề cập đến việc công bố biên bản dài và phức tạp của các cuộc họp chính sách của Fed như một ví dụ, nơi AI có thể khai thác các tài liệu này và cung cấp tín hiệu giao dịch nhanh hơn bất kỳ nhà giao dịch “bằng da, bằng thịt” nào, và điều này dường như đã xảy ra. Kể từ năm 2017 và sự ra đời của LLMs, chuyển động của giá cổ phiếu Mỹ sau 15 giây kể từ khi biên bản cuộc họp chính sách của Fed được công bố dường như nhất quán hơn theo hướng của chuyển động thị trường sau đó 15 phút, trái ngược với những biến động không tương quan rõ ràng trong giai đoạn trước khi có LLMs.

AI có thể dẫn đến sự chuyển dịch đầu tư hơn nữa sang các quỹ phòng hộ, các công ty giao dịch nội bộ và các trung gian tài chính phi ngân hàng khác, điều này sẽ khiến thị trường trở nên kém minh bạch hơn và khó theo dõi hơn. Ví dụ, các tổ chức phi ngân hàng có lợi thế cấu trúc trong việc áp dụng AI. Họ thường linh hoạt hơn và ít bị ràng buộc bởi các quy định hơn so với các ngân hàng thương mại và đầu tư lớn - những tổ chức thường phải đối mặt với cơ sở hạ tầng cũ và phải tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt hơn, bao gồm đảm bảo tính giải thích được của các mô hình AI phức tạp.

Trong một thị trường phản ứng nhanh hơn, nơi các tổ chức phi ngân hàng có thể tiếp tục gia tăng tầm quan trọng, các chuyên gia IMF cho rằng các khía cạnh khác nhau của quy định và giám sát trong các lĩnh vực liên quan đến AI nên được tăng cường. Theo đó, các cơ quan tài chính và sàn giao dịch nên xác định xem có cần thiết kế các cơ chế phản ứng biến động mới, hoặc điều chỉnh các cơ chế hiện có một cách thích hợp để ứng phó với các sự kiện “sập giá chớp nhoáng” có thể bắt nguồn từ giao dịch do AI điều khiển hay không. Bao gồm các yêu cầu về ký quỹ, cơ chế ngắt mạch và khả năng phục hồi của các đối tác trung tâm.

Tương tự, các cơ quan tài chính nên tiếp tục củng cố giám sát và quy định đối với các trung gian tài chính phi ngân hàng bằng cách yêu cầu họ tự xác định và công khai thông tin liên quan đến AI; cũng như yêu cầu các tổ chức tài chính thường xuyên lập bản đồ các mối liên kết giữa dữ liệu, mô hình và cơ sở hạ tầng công nghệ hỗ trợ các mô hình AI. Việc giám sát chặt chẽ và giám sát thị trường đang thay đổi nhanh chóng này là nền tảng để xây dựng các quy định kịp thời và cân bằng, cho phép các thành viên tham gia thị trường tài chính hưởng lợi trong khi giảm thiểu rủi ro từ AI.