4 rào cản triển khai AI trong ngành Chứng Khoán và phương hướng đối phó

Con đường ứng dụng AI vào thực tế kinh doanh không hề bằng phẳng. Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư đang đối mặt với bốn rào cản triển khai AI lớn có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, đòi hỏi một chiến lược tổng thể để vượt qua. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước thay đổi cách thức hoạt động của ngành chứng khoán toàn cầu, từ việc phân tích thị trường, dự báo giá cả đến tối ưu hóa danh mục đầu tư. Vì thế việc đối phó với các rào cản này là bước đầu tiên để có thể đạt được các hiệu quả từ AI.

1. Thách Thức Từ Sự Phân Mảnh Dữ Liệu

Rào cản đầu tiên và quan trọng nhất là tình trạng dữ liệu bị phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau. Trong một công ty chứng khoán điển hình, dữ liệu giao dịch nằm trong hệ thống core, thông tin khách hàng được lưu trữ trong CRM, dữ liệu phân tích thị trường được thu thập từ các nền tảng chuyên dụng như Bloomberg hay Refinitiv, còn thông tin vĩ mô lại nằm rải rác trong các file Excel hoặc báo cáo PDF. Ngoài ra, vấn đề còn nằm ở việc các công ty chứng khoán hiện nay tại Việt Nam thường sử dụng các hệ thống cũ (legacy system). Điều này theo ông Phạm Hoàng Anh trong sự kiện “Khai mở tương lai số trong lĩnh vực chứng khoán cùng FPT và IBM” vừa qua, dẫn đến sự phân mảnh dữ liệu, hiệu suất kém, và khó khăn trong việc triển khai các công nghệ mới như AI hay Big Data.

Sự phân mảnh tiếp tục tạo ra những “ốc đảo dữ liệu” ngăn cản các mô hình AI có được cái nhìn toàn cảnh. Kết quả là các thuật toán có thể bỏ lỡ những tín hiệu quan trọng, dẫn đến các dự báo thiếu chính xác hoặc thậm chí sai lệch. Theo nguyên tắc “Garbage In, Garbage Out”, dữ liệu đầu vào không đầy đủ sẽ tạo ra những khuyến nghị đầu tư có thể gây thiệt hại tài chính nghiêm trọng.

Phương hướng đối phó: Xây dựng một kiến trúc data lake hoặc data warehouse thống nhất là giải pháp căn cơ. Các công ty cần đầu tư vào các công cụ tích hợp dữ liệu (ETL/ELT) để tự động hóa việc thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Đồng thời, việc thiết lập các API chuẩn hóa giúp các hệ thống có thể “giao tiếp” hiệu quả với nhau.

2. Khoảng Trống Về Chuyên Môn

Triển khai AI thành công đòi hỏi những chuyên gia “lai” – những người vừa thành thạo về khoa học dữ liệu, học máy, vừa hiểu sâu về đặc thù ngành tài chính. Thực tế cho thấy, các nhà khoa học dữ liệu thuần túy có thể xây dựng mô hình phức tạp về mặt kỹ thuật nhưng lại thiếu hiểu biết về ý nghĩa của các chỉ số tài chính như P/E, Beta hay các sắc thái tâm lý thị trường. Ngược lại, các chuyên viên phân tích tài chính kỳ cựu lại thiếu kỹ năng lập trình và thống kê hiện đại.

Khoảng trống này tạo ra rào cản giao tiếp giữa đội ngũ kỹ thuật và nghiệp vụ, khiến các dự án AI thường kéo dài, vượt ngân sách và không đạt được mục tiêu đề ra. Nhiều công ty buộc phải dựa vào các nhà cung cấp bên ngoài với chi phí đắt đỏ, nhưng các đối tác này lại không thể hiểu hết văn hóa và nhu cầu kinh doanh đặc thù. Hơn nữa, do thiếu hụt nhân lực, mức độ cạnh tranh giữa các đơn vị, tổ chức tài chính càng ngày càng gay gắt khiến việc giữ chân các nhân lực này càng trở nên khó khăn.

Phương hướng đối phó: Đầu tư vào việc đào tạo chéo là chiến lược dài hạn hiệu quả nhất. Các chuyên viên tài chính cần được trang bị kỹ năng lập trình cơ bản và hiểu biết về machine learning, trong khi đội ngũ kỹ thuật cần được đào tạo về nghiệp vụ tài chính. Ngoài ra, việc thiết lập các “trung tâm xuất sắc AI” (AI Center of Excellence) giúp tạo ra môi trường hợp tác chặt chẽ giữa các bộ phận.

3. Thách Thức Bảo Mật Dữ Liệu

Trong ngành chứng khoán, dữ liệu không chỉ là tài sản mà còn là trách nhiệm pháp lý. Các hệ thống AI cần truy cập vào những tập dữ liệu khổng lồ chứa thông tin nhạy cảm như chi tiết giao dịch, danh mục đầu tư cá nhân, và chiến lược tự doanh. Việc tăng cường khả năng truy cập này đồng nghĩa với việc mở rộng bề mặt tấn công cho các mối đe dọa mạng.

Đặc biệt nguy hiểm là các cuộc tấn công “đầu độc dữ liệu”, nơi kẻ xấu cố tình đưa thông tin sai lệch vào quá trình huấn luyện mô hình, khiến AI đưa ra các dự báo sai phục vụ cho mục đích thao túng thị trường. Hơn nữa, việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu như Nghị định 13/2023/NĐ-CP tại Việt Nam hay GDPR ở châu Âu càng làm phức tạp thêm quá trình triển khai. Ngành chứng khoán Việt Nam đã chứng kiến một trường hợp bị tấn công hệ thống khiến hoạt động công ty gần như tê liệt. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh mà hơn thế còn là niềm tin của nhà đầu tư vào đơn vị tổ chức tài chính đó. Và hậu quả đó thì thường khó giải quyết và bù đắp ngay trong thời gian ngắn.

Phương hướng đối phó: Áp dụng mô hình “Zero Trust Security” – không tin tưởng bất kỳ thực thể nào theo mặc định. Các công ty cần triển khai mã hóa dữ liệu end-to-end, xác thực đa yếu tố, và giám sát liên tục. Việc sử dụng các kỹ thuật privacy-preserving như federated learning hay differential privacy giúp huấn luyện mô hình mà không cần tập trung dữ liệu nhạy cảm.

4. Rào Cản Chi Phí và ROI

AI là một cuộc chơi tốn kém, đòi hỏi đầu tư lớn về hạ tầng kỹ thuật, đặc biệt là các GPU mạnh mẽ cho việc huấn luyện mô hình. Chi phí nhân sự cũng không hề nhỏ khi mức lương cho các chuyên gia AI/ML thuộc hàng cao nhất trên thị trường. Thêm vào đó, chi phí “ẩn” để làm sạch, chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu phân mảnh thường bị đánh giá thấp nhưng lại chiếm phần lớn ngân sách dự án.

Rào cải triển khai lớn nhất về chi phí là việc chứng minh ROI trong ngắn hạn. Khác với các khoản đầu tư truyền thống, lợi ích của AI thường không rõ ràng ngay lập tức, tạo ra tình trạng “vòng luẩn quẩn”: không đầu tư vì ROI không rõ, và ROI không rõ vì không đầu tư đủ để tạo ra tác động. Điều này đặc biệt khó khăn hơn với các công ty quy mô nhỏ, chưa có nhiều dấu ấn niềm tin trên thị trường hoặc các công ty chứng khoán thuộc hệ sinh thái chung, chỉ phục vụ một nhóm đối tượng nhất định. Việc thuyết phục đầu tư cho các dự án mà ROI chỉ có thể hiện thực hóa trong thời gian dài là thử thách không nhỏ.

Phương hướng đối phó: Áp dụng phương pháp “crawl-walk-run” – bắt đầu với các dự án pilot có phạm vi nhỏ, rủi ro thấp nhưng có thể tạo ra value nhanh chóng. Ví dụ, tự động hóa báo cáo thị trường hàng ngày hay cải thiện quy trình KYC. Khi đã chứng minh được giá trị, công ty có thể mở rộng sang các ứng dụng phức tạp hơn. Đồng thời, xem xét các mô hình cloud-based và AI-as-a-Service để giảm chi phí ban đầu.

5. Kết Luận

Bốn rào cản triển khai AI này không tồn tại độc lập mà có mối quan hệ nhân quả phức tạp. Dữ liệu phân mảnh làm trầm trọng thêm rủi ro bảo mật và đẩy chi phí lên cao. Thiếu chuyên gia làm khó khăn việc giải quyết các vấn đề kỹ thuật. Để triển khai AI thành công, các công ty chứng khoán cần một chiến lược tổng thể, giải quyết đồng bộ cả bốn rào cải triển khau này thay vì chỉ tập trung vào một khía cạnh đơn lẻ.

Thành công trong việc ứng dụng AI không chỉ đến từ công nghệ tiên tiến mà còn từ sự kết hợp hài hòa giữa con người, quy trình và công nghệ. Những công ty nào có thể vượt qua được những rào cản này sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số hóa ngành tài chính.