AI trong ngành đầu tư và quản lý tài sản: Cách mạng hoá toàn diện

Sự kết hợp của AI trong ngành đầu tư và quản lý tài sản cho thấy một sự biến đổi sâu sắc trong cách các tài sản tài chính được quản lý cũng như cách đưa ra quyết định đầu tư. Công nghệ này đã phát triển từ những ứng dụng thử nghiệm để trở nên quan trọng, là cấu phần không thể thiếu của chiến lược đầu tư hiện đại. Những nhà quản lý tài sản hiện tại đang sử dụng AI để phân tích lượng dữ liệu lớn, phát hiện những định hướng mới, dự đoán xu thế và tối ưu hoá danh mục với sự chính xác chưa từng có. Bài viết này sẽ phân tích cách AI biến đổi hoạt động đầu tư, đánh giá những ứng dụng hiện tại cũng như trình bày một vài ứng dụng nổi bật của AI trong ngành đầu tư.

VAI TRÒ NGÀY CÀNG LỚN CỦA AI TRONG NGÀNH ĐẦU TƯ

Bức tranh toàn cảnh ngành đầu tư đã trải qua một bước biến đổi sâu sắc trong những thập kỷ gần đây. Điều này đã tạo ra những thách thức mà những kỹ thuật đầu tư truyền thống gặp khó khăn để giải quyết. Thị trường tài chính tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ – từ giá cả thị trường đến khối lượng giao dịch, các báo cáo tài chính của các công ty đến các phản ứng chung của nhà đầu tư. Lượng thông tin quá tải khiến việc phân tích truyền thống của con người là bất khả thi, chưa nói đến việc ra quyết định.

Biểu đồ thị phần của AI trong quản lý tài sản theo khu vực năm 2024 (Nguồn: Precedence Research)

Sự phức tạp của thị trường toàn cầu càng khó khăn, khi nhiều yếu tố liên kết với nhau ảnh hưởng giá trị của nhiều lớp tài sản. Những chỉ số kinh tế vĩ mô, sự kiện địa chính trị, thay đổi về quy định pháp luật và những phát triển của các lĩnh vực đều đóng góp cho các chuyển động trên thị trường. Tuy nhiên, những điều chỉnh và hệ quả của chúng thường khó nhận thấy.

Biến động thị trường yêu cầu tốc độ ra quyết định nhanh hơn, thường chỉ trong tích tắc. Những phương pháp truyền thống không thể bắt kịp với tốc độ này. Những nhịp giao dịch liên tục có sử dụng thuật toán AI để thực hiện lệnh tốc độ cao, phân tích dữ liệu thị trường, phát hiện những cơ hội mới và hoàn tất giao dịch trong phần nghìn giây sẽ tạo lợi thế quan trọng

Hơn nữa, khách hàng cũng kỳ vọng nhiều hơn với những yêu cầu về giải pháp đầu tư được cá nhân hoá cho từng mục tiêu tài chính, khẩu vị rủi ro. Báo cáo của PwC nhấn mạnh 52% công ty quản lý tài sản đã ứng dụng AI vào công việc cho biết ngành quản lý tài sản vẫn đang đánh giá thấp tiềm năng của AI.

NHỮNG ỨNG DỤNG HIỆN TẠI CỦA AI TRONG NGÀNH ĐẦU TƯ VÀ QUẢN LÝ TÀI SẢN

Phân tích dữ liệu cấp cao và nghiên cứu đầu tư

Trí tuệ nhân tạo đã cách mạng hoá các nhà đầu tư chuyên nghiệp tiến hành phân tích và tạo ý tưởng đầu tư. Thuật toán máy học phân tích lượng lớn dữ liệu, bao gồm lịch sử giá, khối lượng giao dịch, báo cáo tài chính để phát hiện xu hướng. Điều này không phải nhân sự nào cũng có khả năng làm được. Việc này cũng giúp giải phóng khối lượng lớn công việc cho các quản lý quỹ để dành thời gian tìm hiểu ngành cũng như các cơ hội đầu tư mới

Một ứng dụng mà gần như vẫn đang bất khả thi với ngành phân tích đầu tư chính là việc cân đong đo đếm được cảm xúc thị trường. Xu hướng đầu tư hình thành phần lớn từ những cảm xúc của nhà đầu tư hơn là những phân tích số liệu. Chính vì thế việc ứng dụng phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) vào các đánh giá phản hồi trên mạng xã hội, phân tích báo chí sẽ mang đến khả năng dự đoán xu hướng tốt hơn. Khả năng phân tích các dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc của AI cho nhà đầu tư chuyên nghiệp lợi thế rõ ràng.

Xây dựng và tối ưu hoá danh mục đầu tư

Trí tuệ nhân tạo đã biến đổi việc quản lý danh mục bằng việc ứng dụng những thuật toán tinh tế nhằm xây dựng cũng cân bằng danh mục. Hệ thống này có thể tái hiện những mô hình phức tạp của thị trường, mô phỏng nhiều kịch bản đầu tư khác nhau và tối ưu hoá danh mục phân bổ. Tất cả để nhắm tới đích duy nhất – đạt lợi nhuận tối đa.

Việc ứng dụng AI trong ngành đầu tư để đảm bảo chiến lược đầu tư được điều chỉnh phù hợp với tình hình thị trường, giảm thiểu rủi ro đồng thời tối đa hoá lợi nhuận. JPMorgan Chase đã hiện thực hoá cách tiếp cận này, sử dụng công nghệ AI để phát triển những danh mục tuỳ biến để phù hợp với nhu cầu đầu tư của khách hàng và tình hình thị trường. Những tuỳ biến này trước đây chỉ xuất hiện ở các tài khoản có giá trị tài sản ròng cao, nói nôm na là khách VIP. Nhờ AI, việc này có thể ứng dụng cho toàn bộ nhóm khách hàng đầu tư của công ty, không phân biệt giá trị tài khoản.

Nền tảng Aladdin của BlackRock, giống như cái tên của mình cũng hứa hẹn một tương lai ứng dụng AI đầu tư tươi sáng. Hệ thống đồng bộ này cung cấp khả năng phân tích rủi ro và hiểu danh mục để tăng cường khả năng ra quyết định. Aladdin giúp nhà quản lý quỹ hiểu nguy cơ tiềm ẩn và cơ hội đang chờ đợi bằng việc kết hợp nhiều luồng dữ liệu và phân tích cấp cao.

Vận hành giao dịch

Giao dịch cường độ cao được biết đến là một trong những ứng dụng ấn tượng và trực quan nhất của AI trong ngành đầu tư và quản lý tài sản. Những hệ thống giao dịch này phân tích dữ liệu thị trường thời gian thực, phát hiện những chêch lệch giá và thực hiện giao dịch với tốc độ và độ chính xác cao.

Hệ thống giao dịch LOXM của JP Morgan là ví dụ điển hình, sử dụng AI để thực hiện các giao dịch tài sản trong khi vẫn tối ưu hoá chiến lược để giảm thiểu tác động của thị trường cũng như tăng cường chất lượng vận hành. Hệ thống học hỏi từ dữ liệu lịch sử để phán đoán chiến lược đầu tư tốt nhất dưới điều kiện thị trường

Vượt qua cả vượt thực thi, AI còn còn cải thiện hiệu quả vận hành của các tổ giao dịch. Tự động hoá giải quyết các tác vụ thường xuyên lặp lại như báo cáo, cập nhật dữ liệu hay ra báo cáo. Điều này cho phép con người tập trung vào chiến lược. Việc tự động hoá này giảm thiểu chi phí vận hành và tối thiểu nguy cơ lỗi sai con người trong thực hiện giao dịch, tạo ra một thị trường vận hành hiệu quả và bền bỉ

Tăng cường quản trị quan hệ khách hàng

Trí tuệ nhân tạo đã cách mạng hoá mối tương tác với khách hàng trong quản trị tài sản thông qua những dịch vụ cá nhân hoá và truyền thông. Các hệ thống tiên tiến phân tích dữ liệu khách hàng, khẩu vị rủi ro, yêu cầu đầu tư và điều kiện thị trường nhằm đưa ra những khuyến nghị đầu tư. Những hoạt động cá nhân hoá này xuất hiện cả ở những thông điệp truyền thông với những bảo báo cáo tài sản được tuỳ chỉnh và cập nhật thường xuyên cho từng khách hàng.

UBS, một công ty tài chính toàn cầu, đã mô phỏng ứng dụng này qua nền tảng SmartWealth, dùng AI để tăng cường dịch vụ khách hàng. Nền tảng sẽ phân tích thông tin khách hàng và dữ liệu thị trường để đưa ra tư vấn đầu tư và gợi ý danh mục. Cách tiếp cận này kết hợp hiệu quả của tự động hoá với những yêu cầu cá nhân hoá mà trước đây chỉ nhân tư vấn mới thực hiện được

Nhìn rộng hơn, robo-advisor cho thấy một ứng dụng đang phát triển của AI trong ngành đầu tư và quản lý tài sản, với phỏng đoán những tư vấn viên kiểu mới này sẽ quản trị tới 6 triệu tỷ đô vào năm 2027. Những nền tảng này đang sử dụng AI để cung cấp dịch vụ kế hoạch tài chính dựa vào thuật toán với rất ít sự can thiệp của con người. Kết quả là những dịch vụ vốn dành cho nhóm khách hàng cao cấp, có thể ứng dụng trực tiếp với đông đảo khách hàng

CASE STUDY ỨNG DỤNG AI TRONG ĐẦU TƯ VÀ QUẢN LÝ TÀI SẢN

Nền tảng BlackRock’s Aladdin: Biến đổi việc phân tích rủi và quản trị danh mục lên tầm mới

BlackRock, đơn vị quản lý tài sản lớn nhất thế giới, đã phát triển nền tảng quản lý dựa trên AI Aladdin để phục vụ nhu cầu phức tạp của thị trường đầu tư toàn cầu. Hệ thống có nguồn gốc thì sản phẩm nội bộ của BlackRock đã được cải tiến để sử dụng cho nhiều tổ chức khác trên thế giới.

Aladdin xử lý khối lượng lớn dữ liệu để cung cấp cho các quản lý danh mục những gợi ý có thể thực thi. Nền tảng áp dụng các thuật toán máy học để phát hiện rủi ro tiềm ẩn và cơ hội trong nhiều kịch bản, cung cấp những quyết định đầu tư đầy đủ. Bằng việc kết hợp giữa dữ liệu định tính và định lượng, Aladdin cung cấp một góc nhìn toàn cảnh về kết quả đầu tư danh mục và các nguy cơ.

Aladdin đã giúp quản trị rủi ro c ho hơn 21,6 triệu tỷ đô tài sản trên toàn cầu, cho thấy mức độ ứng dụng sâu rộng và hiệu quả. Việc hệ thống có thể mô tả nhiều kịch bản thị trường, đặc biệt trong giai đoạn thị trường biến động mạnh cho phép các nhà quản lý danh mục có thể dự trù những kết quả và điều chỉnh chiến lược

JP Morgan’s LOXM: Nền tảng giao dịch bằng AI

JP Morgan phát triển LOXM (Liquidity Order Execution Machine – Hệ thống thực thi lệnh tự động) để giải quyết vấn đề khi thực hiện các lệnh khối lượng lớn có thể ảnh hưởng đến giá thị trường. Các bước đi lệnh truyền thống thường dễ để lộ các bước giá khi thực thi lệnh lớn khiến các đối tượng khác trên thị trường có thể dễ dàng phát hiện và biết là có lệnh lớn đang thực thi. Ví dụ nếu đi một lệnh lớn mà không liền mạch có thể dẫn đến tình trạng một lệnh có khối lượng lớn đột biến xuất hiện khiến thị trường nghi ngờ. Điều này có thể ảnh hưởng đến việc bán khi có nhiều đối tượng khác cũng thực hiện theo khiến giá giảm. LOXM được thiết kế để giảm thiểu tình trạng này.

Hệ thống sẽ phân tích sẽ phân tích dữ liệu lịch sử cũng trực tiếp để đưa ra quyết định đi lệnh phù hợp nhất với hoàn cảnh thị trường hiện tại. LOXM sẽ học từ những giao dịch đã được thực hiện liên tục tinh chỉnh chiến lược để cải thiện hiệu quả và giảm thiểu tác động của thị trường.

Từ khi được ứng dụng LOXM đã giúp giảm chi phí thực hiện đi lệnh 10% so với phương pháp truyền thống. Những tác động của thị trường cũng cho thấy cải tiến đáng kể khi các lệnh lớn được thực thi mà ít bị trượt giá so với phương pháp truyền thống. Việc này đặc biệt hiệu quả trong điều kiện thị trường biến động mạnh

TƯƠNG LAI CỦA AI TRONG NGÀNH ĐẦU TƯ VÀ QUẢN LÝ TÀI SẢN

Những công nghệ sẽ xuất hiện

Các ứng dụng AI trong ngành đầu tư và quản trị tài sản vẫn đang tiếp tục phát triển với tốc độ cao và nhiều công nghệ mới đang sắp xuất hiện. Máy tính lượng tử là một trong số đó. Hệ thống này có thể xử lý số lượng giao dịch gấp nhiều lần máy tính truyền thống.

Ví dụ rõ ràng nhất đến từ ngân hàng Hoa Hạ Trung Quốc – Huaxia Bank of China khi vào cuối tháng 1 2020 ngân hàng này đã ký kết hợp tác SpinQ một công ty cung cấp giải pháp thuật toán máy tính lượng tử ở Trung Quốc để triển khai. Mục tiêu sẽ là đánh giá hơn 2200 cây ATM trên toàn Trung Quốc, phân tích khối lượng giao dịch, nhu cầu giao dịch để đánh giá hiệu quả với độ chính xác cải thiện 75% so với phương pháp cũ.

Đối với công nghệ học sâu (Deep Learning) FinAnalytica – một đơn vị cung cấp giải pháp định giá ở Mỹ đã phát triển công nghệ máy sâu để cải thiện đánh giá rủi ro tín dụng bằng những nguồn dữ liệu phi truyền thống như hoạt động mạng xã hội và lịch sử giao dịch. Cách tiếp cận này đã giảm tỷ lệ rủi ro 20% cũng như thúc đẩy việc đánh giá rủi ro trong đầu tư tài sản.

KẾT LUẬN

Việc ứng dụng AI trong ngành đầu tư và quản lý tài sản cho thấy một sự biến đổi sâu rộng hơn là một vài cải tiến nhỏ trong quy trình hiện tại. Từ việc nâng cao khả năng nghiên cứu và tối ưu danh mục cho tới cách mạng hoá quy trình ra lệnh và tương tác khách hàng, công nghệ AI đang định hình lại mọi khía cạnh của bối cảnh đầu tư. Những trường hợp như BlackRock hay JP Morgan cho thấy những lợi ích không thể bỏ qua đã xuất hiện từ việc ứng dụng AI.

Công nghệ ngày càng phát triển, càng có thể trông đợi nhiều cải tiến cũng như việc ứng dụng sâu rộng của AI trong nhiều chức năng của AI. Tuy nhiên, cách tiếp cận thành công nhất sẽ là kết hợp giữa công nghệ với đánh giá của con người, sử dụng thế mạnh của cả 2 cách tiếp cận. Nhà quản lý tài sản sử dụng tốt mô hình kết hợp như vậy sẽ có được thành công lớn nhất trong thị trường.

Đối với nhà đầu tư chuyên nghiệp, thông điệp rất rõ ràng: AI không chỉ là lựa chọn cải tiến chất lượng công việc mà còn là thành phần quan trọng đối với chiến lược cạnh tranh. Tương lai thuộc về những người có khả năng khai thác sức mạnh công nghệ một cách hiệu quả. Đồng thời vẫn có thể ứng dụng những kỹ năng, quy trình và mô hình kinh doanh truyền thống để thay đổi cuộc chơi. Vẫn còn nhiều biến động đang chờ đợi liên quan đến AI