Nhà đầu tư hàng đầu đang sử dụng AI và học máy để giành lợi thế như thế nào?

Trí thông minh nhân tạo (AI) và học máy là điều mà trước nay chúng dường như nghĩ rằng chúng chỉ thuộc về phim khoa học viễn tưởng. Nhưng các quỹ phòng hộ, các ngân hàng lớn và các công ty đầu tư mạo hiểm đã triển khai các công nghệ thế hệ tiếp theo để đạt được lợi thế.

Citigroup đang sử dụng học máy để đưa ra khuyến nghị danh mục đầu tư cho khách hàng. Các công ty giao dịch với tần suất cao dựa vào các công cụ học máy để nhanh chóng đọc và phản ứng với thị trường tài chính. Và các quỹ đầu tư định lượng như PanAgora Asset Management đã phát triển các thuật toán phức tạp để thử nghiệm các ý tưởng đầu tư tinh vi.

"Nó loại trừ cảm xúc. Chỉ quan tâm đến sự hợp lý", Mike Chen, một nhà quản lý danh mục đầu tư cổ phần tại PanAgora có trụ sở tại Boston, nói với CNN Business từ bên lề Hội nghị thượng đỉnh đầu tư đa tài sản Cayman ở Grand Cayman.

Phần lớn công nghệ mà các nhà đầu tư ưu tú sử dụng không thực sự mới. Các công ty tài chính chỉ khai thác tốt hơn sức mạnh của AI và học máy vì máy tính ngày nay có thể xử lý thông tin nhanh hơn nhiều. Và dữ liệu hiện nhiều hơn so với những năm trước đây.

Sự nổi lên của máy học

Tuy nhiên, công nghệ đang nhanh chóng tạo ra thay đổi lớn trong ngành công nghiệp tài chính - và điều này sẽ tiếp tục diễn ra.

"Sự trỗi dậy của học máy sẽ thực sự khiến ngành công nghiệp của chúng ta phát triển không thể đoán trước được trong tương lai", Anthony Cowell, người đứng đầu bộ phận quản lý tài sản của KPMG tại Quần đảo Cayman cho biết. Khách hàng của ông bao gồm một số nhà quản lý tài sản lớn nhất thế giới, các quỹ phòng hộ và các quỹ đầu tư mạo hiểm.

Chẳng hạn, Citi Private Bank (CPB-dịch vụ ngân hàng cá nhân của Citi Group) đã triển khai học máy để giúp các nhà tư vấn tài chính trả lời một câu hỏi họ thường được hỏi: Các nhà đầu tư khác đang làm gì với tiền của họ? Bằng cách sử dụng công nghệ, ngân hàng có thể chia sẻ một cách ẩn danh các động thái danh mục đầu tư được thực hiện bởi các khách hàng trên khắp hành tinh.

"Theo truyền thống, loại thông tin này thường xuất phát từ mạng lưới của bạn. Bạn có thể đã nghe về nó qua những buổi cà phê nào đó", Philip Watson, người đứng đầu phòng thí nghiệm đầu tư toàn cầu tại Citi và giám đốc đổi mới tại Citi Private Bank, nói với CNN Business rằng: "Bây giờ, chúng tôi có thể chia sẻ những thông tin chuyên sâu rất có giá trị."

Citi cũng đã xây dựng một công cụ khuyến nghị dựa trên các công cụ học máy để tư vấn cho khách hàng. Nền tảng khuyến nghị các báo cáo nghiên cứu, giải pháp phù hợp và thậm chí cảnh báo khách hàng về các sự kiện lớn như sự đáo hạn của trái phiếu trong danh mục đầu tư của họ.

Đầu năm nay, PanAgora, một quỹ đầu tư định lượng tại Boston, đã gia tăng đầu tư vào thị trường Trung Quốc bằng cách tung ra thuật toán "tự học" giải mã "tiếng lóng trên mạng" của Trung Quốc, thứ được các nhà đầu tư sử dụng trên phương tiện truyền thông xã hội, Chen cho hay. Những phát hiện này mang lại cho các nhà quản lý danh mục đầu tư tại PanAgora một công cụ giá trị để nhận biết tâm lý của các nhà đầu tư cá nhân, những người thống trị thị trường tại Trung Quốc.

Con người phải cạnh tranh với máy móc?

Giám đốc điều hành công nghệ cảnh báo không nên tin vào tất cả sự cường điệu về trí tuệ nhân tạo và học máy - đặc biệt là việc robot sẽ thay thế hoàn toàn con người.

"Một số tác động có thể được phóng đại quá mức", Watson của Citi nói. "Đó là một thế giới kết hợp giữa máy móc và con người. Nó không phải là một mô hình chỉ dành cho máy móc. Tôi cũng không thấy nó sẽ trở thành một mô hình chỉ dành cho máy móc trong tương lai"

Hầu hết các công việc sẽ bị ảnh hưởng

Nhưng điều đó không có nghĩa là con người sẽ không bị ảnh hưởng. "Chúng tôi tin rằng 100% tất cả các vị trí và công việc có thể bị ảnh hưởng", Mark Foster, phó chủ tịch cấp cao của Dịch vụ kinh doanh toàn cầu của IBM (IBM) cho biết.

Foster nói rằng kết quả lạc quan nhất là các doanh nghiệp, chính phủ và các hệ thống giáo dục đã vượt qua sự gián đoạn này bằng cách đào tạo lại kỹ năng cho lực lượng lao động.

Thay vì bị thay thế hoàn toàn, Watson của Citi nghĩ rằng nhiều nhân viên văn phòng có thể được chuyển lên các vị trí được đãi ngộ tốt hơn (sau khi cải tiến các kỹ năng).

Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?

Trong tương lai, ngành tài chính sẽ bị gián đoạn hơn nữa bởi sự phát triển của các công nghệ mới nổi, như điện toán lượng tử.

"Nó sẽ có thể giải quyết các vấn đề mà chúng ta không bao giờ có thể làm được trước đây", Mark Jackson, trưởng nhóm khoa học tại Cambridge Quantum Computing có trụ sở tại Anh, nói.

IBM, Google, Intel và các công ty lớn khác đã chi mạnh tay để phát triển công nghệ lượng tử, nhưng các chuyên gia không chắc chắn chính xác những siêu máy tính này sẽ được sử dụng cho mục đích gì.

"Chúng ta thực sự chưa biết," Jackson nói khi được hỏi về các trường hợp sử dụng cụ thể. "Chúng ta mới bắt đầu hiểu sức mạnh của việc này."

Ông nói rằng rõ ràng máy tính lượng tử sẽ vượt trội trong một số lĩnh vực: mã hóa, bảo mật, hóa học và học máy.

Dù vậy, vẫn còn nhiều điều mà máy tính không thể làm trong lĩnh vực tài chính. Chẳng hạn, các nhà đầu tư phức tạp thường sử dụng lý thuyết trò chơi để vạch ra cách những người tham gia thị trường khác sẽ phản ứng với một tình huống nhất định. Lý thuyết trò chơi cho phép các công ty kiếm tiền bằng cách định ra trạng thái của họ - trước khi sự thay đổi mạnh của thị trường xảy ra.

Ông ChenA của PanAgora nói rằng máy móc chưa thể làm điều đó. "Tôi hy vọng sẽ chứng kiến điều đó trong năm đến 15 năm tới," ông nói.

Nguồn CNN