BlackRock, JPMorgan dùng AI để săn cổ phiếu

Một bài đăng trên mạng xã hội của nhóm nhạc K-pop có thể ảnh hưởng đến cổ phiếu của một thương hiệu thời trang xa xỉ như thế nào? Đó là câu hỏi mà các ông lớn trong ngành quản lý quỹ đang tìm cách giải đáp bằng trí tuệ nhân tạo (AI).

Nhóm nhạc K-pop Enhypen

Khi nhóm nhạc K-pop Enhypen chia sẻ hình ảnh từ show thời trang Prada tại Milan vào tháng 9, những bài đăng này có thể thôi thúc fan hâm mộ cuồng nhiệt truy cập vào website của thương hiệu thời trang Ý. Nếu điều đó diễn ra, công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) của các công ty quản lý quỹ sẽ nhanh chóng bắt được "tín hiệu" này và dùng làm cơ sở đánh giá triển vọng cổ phiếu của Prada.

Ví dụ trên chỉ là một trong nhiều cách mà các nhà quản lý tài sản hàng đầu thế giới đang tận dụng sức mạnh của AI. BlackRock, JPMorgan và ChinaAMC đang đặt niềm tin vào AI tạo sinh (GenAI) để tìm kiếm lợi nhuận vượt trội.

Trong khi đó, cơ quan quản lý chứng khoán Hồng Kông đã ban hành các hướng dẫn nhằm đảm bảo việc sử dụng công nghệ này một cách có trách nhiệm.

Tại BlackRock, đội ngũ “kết hợp giữa người và máy" – họ gọi đây là Nhóm đầu tư có hệ thống – đã sử dụng công nghệ này để đưa ra hơn 1,000 tín hiệu dựa trên hơn 300 bộ dữ liệu thay thế. Từ nội dung mạng xã hội, blog cho đến xu hướng tìm kiếm trên Internet - tất cả đều được AI "săm soi" để tìm ra những cơ hội đầu tư tiềm năng.

"Đối với một cổ phiếu nhất định, chúng tôi có nhiều tín hiệu", ông Ahmed Talhaoui, Giám đốc Nhóm Hệ thống của BlackRock khu vực Châu Á-Thái Bình Dương, chia sẻ tại cuộc họp báo ở Hồng Kông vào tháng trước. "Một số có thể mâu thuẫn với nhau. Vì vậy, chúng tôi phải thực sự giỏi trong việc kết hợp các tín hiệu này".

Học máy (machine learning) và các công nghệ khác đóng vai trò quan trọng trong quá trình này, tuy nhiên vai trò của con người vẫn không thể thay thế.

"Càng dùng nhiều dữ liệu lớn và AI, chúng ta càng cần sự sáng tạo", ông Talhaoui nhấn mạnh. Dựa trên sự kết hợp giữa tín hiệu từ máy móc và phương pháp truyền thống, các nhà quản lý danh mục vận dụng kiến thức, kinh nghiệm và trực giác để đánh giá triển vọng cổ phiếu và xây dựng danh mục đầu tư.

Các thuật toán học máy có thế mạnh trong việc phân tích dữ liệu lớn và đưa ra dự đoán theo mục tiêu, tự điều chỉnh khi có thông tin mới. Chúng thường được dùng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn, tạo nền tảng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các ứng dụng GenAI tiên tiến như ChatGPT.

Ủy ban Chứng khoán và Tương lai Hồng Kông (SFC) khuyến khích các công ty ứng dụng AI để đổi mới, nâng cao hiệu quả sản phẩm, dịch vụ và hoạt động, theo thông tư được công bố vào ngày 12/11.

Rủi ro tiềm ẩn

Tuy nhiên, cơ quan giám sát này cũng cảnh báo về các rủi ro tiềm ẩn.

SFC cho biết kết quả từ các mô hình ngôn ngữ AI có thể "không chính xác, thiên vị, thiếu độ tin cậy và nhất quán". Công nghệ này cũng dễ bị tấn công mạng, rò rỉ thông tin bảo mật và vi phạm quyền riêng tư. Các công ty có thể gặp rủi ro khi phụ thuộc vào đối tác bên ngoài để phát triển, đào tạo và duy trì các mô hình.

"Chúng ta đang trong giai đoạn tìm hiểu cách thức áp dụng các công nghệ này vào khuôn khổ quy định", ông Lee Bray, Giám đốc khoa học dữ liệu và giao dịch cổ phiếu khu vực Châu Á-Thái Bình Dương tại JPMorgan Asset Management, chia sẻ. "Hiện tại, chúng tôi vẫn cần sự tham gia của con người trong mọi hoạt động".

Công ty của ông đã tuyển dụng hơn 20 nhà khoa học dữ liệu toàn cầu, cùng đội ngũ kỹ sư tương đương. Họ phát triển công cụ độc quyền SpectrumGPT giúp các nhà phân tích và quản lý danh mục truy cập báo cáo nghiên cứu từ nhiều nguồn. "Nhờ đó, họ có thêm thời gian tập trung vào hoạt động đầu tư và lựa chọn cổ phiếu", ông Bray nói.

Trong khi đó, bà Phoebe Yuan, Giám đốc rủi ro và công nghệ thông tin tại ChinaAMC, cho biết công ty đang phát triển chatbot AI giúp nhân viên tra cứu thông tin hiệu quả hơn, dự kiến ra mắt giai đoạn đầu vào cuối năm nay.

"Ưu điểm lớn nhất của AI là khả năng cung cấp kết quả nhanh chóng và tương đối chính xác, giúp nâng cao hiệu suất công việc", bà Yuan nhận định. Tuy nhiên, với nhiều ứng dụng đa dạng, việc tìm ra giải pháp phù hợp không hề đơn giản. "Chúng tôi cần trải qua quá trình thử nghiệm", bà nói thêm.

"Các nhà quản lý tài sản luôn nỗ lực tạo hiệu suất theo kỳ vọng của khách hàng, và AI có thể hỗ trợ dù chưa được chứng minh đầy đủ", ông Herbert Lee, đối tác tại Bain & Company tại Hồng Kông cho biết. "Rõ ràng là những công ty không tận dụng công nghệ và hiểu biết từ dữ liệu sẽ gặp bất lợi trong cạnh tranh".

Theo ông Bray, các công nghệ AI đang ở "điểm bước ngoặt" cho việc áp dụng rộng rãi. "Chúng tôi đang tìm cách nâng cao năng lực toàn bộ nhân sự bằng những công nghệ này để tối ưu hiệu quả và duy trì vị thế dẫn đầu".