Trí tuệ nhân tạo bất ngờ hạ thấp giá trị Facebook làm các nhà đầu tư hoang mang

    Nguyễn Hải,  

    Nhưng đối với các tác vụ giản đơn và trong tương lai xa hơn, khả năng tự động hóa đối với lĩnh vực phân tích chứng khoán là vô cùng lớn khi các tổ chức tài chính muốn cắt giảm chi phí vận hành.

    Vào ngày 6 tháng Mười vừa qua, một ghi chú từ bộ phận nghiên cứu cổ phần của Wells Fargo & Co đã hạ cấp cổ phiếu Facebook và kêu gọi nên bán. Wells Fargo là hãng duy nhất trong ba công ty môi giới lớn đưa ra xếp hạng như vậy. Hơn nữa, lời kêu gọi này cũng được đưa ra bởi một nhà phân tích không bình thường. Nó có tên là Aiera, một trí tuệ nhân tạo phân tích nghiên cứu cổ phẩn.

    Aiera được tạo ra bởi Ken Sena, một chuyên gia phân tích internet kỳ cựu ở Wells Fargo. Ông mô tả trí tuệ nhân tạo này như một chương trình tự học có thể làm tốt hơn một số phần công việc của ông. Aiera đã đọc hàng nghìn câu chuyện về những quảng cáo trên Facebook có liên quan đến Nga trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ vào năm ngoái. Các chính trị gia lên cầm quyền và Quốc hội kêu gọi một phiên điều trần.

    Thuật toán của Aiera chọn ra những thông tin xấu và nghĩ rằng chúng có thể khuyến khích các nhà đầu tư bán ra. Mức đánh giá này gây ra một chút khó xử cho Wells Fargo. Ngay cả bản thân Sena, dựa trên các nghiên cứu riêng của mình, đang khuyến cáo rằng, cổ phiếu này xứng đáng có một mức đánh giá tốt hơn.

    Việc Aiera đột nhiên đưa ra lời kêu gọi bán cổ phiếu này, đã làm chúng tôi phải chuẩn bị trả lời về điều đó cho khách hàng của mình.” Sena, người đã xây dựng Aiera cùng với Bryan Healey, giám đốc AI của startup Lola, người trước đây từng làm việc trên trợ lý ảo Alexa của Amazon, cho biết. “Chúng tôi có một chút lo ngại khi phát hành thông tin này.”

    Aiera hoạt động như thế nào?

    AI là một khái niệm mới với những hãng nghiên cứu cổ phiếu như Wells Fargo, nhưng không phải mới với ngành tài chính. Hiện nhiều quỹ phòng hộ đã sử dụng các chương trình máy học để sắp xếp toàn bộ khối dữ liệu thị trường, xây dựng danh mục đầu tư được thiết kế để tận dụng các xu hướng thống kê mà chúng phát hiện ra.

    Các phòng kinh doanh và nghiên cứu của ngân hàng hiện vẫn chủ yếu dựa vào đánh giá của con người. Các nhà phân tích đưa ra các khuyến nghị mua bán, và nắm giữ đối với một số cổ phiếu nhất định, tạo ra các báo cáo để khách hàng có được cái nhìn về cổ phiếu, và thường thông báo suy nghĩ của mình với các nhà quản lý của doanh nghiệp. Những công việc này phức tạp và đôi khi khó khăn hơn so với việc vận hành một quỹ định lượng (Quant Fund).

    Morgan Stanley đã bắt đầu sử dụng AI để ghi lại điểm dữ liệu cho các báo cáo thu nhập, và có những startup đang giúp các ngân hàng tự động hóa việc chuyển dữ liệu thành các ý tưởng mua bán. Nhưng Wells Fargo là ngân hàng lớn đầu tiên sử dụng các kỹ thuật này để đưa khuyến nghị cho công chúng.

    Aiera được sinh ra sau khi Sena gặp Healey thông qua một hội thảo về máy học do Sena tổ chức vào năm 2016. Tại đây, Healey bắt đầu khuyên Sena nên sử dụng AI, để giúp nhà phân tích này chỉ dẫn cho những nhà đầu tư dựa trên công nghệ.

    Kỹ thuật máy học cho phép phần mềm tương thích với dữ liệu mới mà không cần con người lập trình. Khi Sena và Healey đào sâu hơn vào lĩnh vực này, một câu hỏi nẩy ra. “Tôi đặt câu hỏi, vậy ông có thể tự động hóa những gì tôi làm hay không?” Sena cho biết. “Và Bryan cho biết, ông sẽ phải giải thích cho tôi rằng, ông muốn làm gì.”

    Hệ thống này cõng trên lưng những suy nghĩ của vô số người. Nó quét internet để tìm kiếm các câu chuyện, các báo cáo thu nhập, các bài đăng trên mạng xã hội, và các nghiên cứu phân tích cho hơn 500 cổ phiếu và sử dụng những công cụ để hiểu được ngôn ngữ tự nhiên nhằm chuyển những từ ngữ về sắc thái tình cảm thành các điểm số đo lường.

    “Sợ hãi”, “tức giận”, “vui vẻ”, “nỗi buồn”, và “ngạc nhiên” được kết hợp để tạo thành một điểm số tình cảm tổng thể. Sau đó, Aiera theo dõi thị trường để phát hiện liệu những cảm xúc mà nó xác định được có làm giá cổ phiếu tăng hay không. Nếu có mối liên hệ tương quan, nó sẽ lưu trữ lại điều đó và sử dụng nó để đưa ra các dự đoán, cũng như tóm tắt một đoạn các thông tin có liên quan nhất đến mỗi cổ phiếu.

    Khuyến cáo của Aiera có hiệu quả hơn trong ngắn hạn. Theo Sena, vào đầu tháng Mười Một, các lời kêu gọi mà nó đưa ra có tỷ lệ chính xác đến 88% trong vòng 8 giờ làm việc, trong khi đó, độ chính xác giảm xuống còn 58% khi quá 8 giờ làm việc của mỗi ngày. Mức chính xác trong phạm vi 8 giờ làm việc bởi vì thời điểm đó có rất nhiều dữ liệu được nạp vào thuật toán học máy. Phần lớn các khuyến nghị là nắm giữ cổ phiếu, một nhận định tương đối tốt phần vì thường không có nhiều điều xảy ra với một cổ phiếu chỉ trong một vài giờ.

    Vẫn còn một chặng đường dài phía trước cho Aiera

    Lời kêu gọi bán Facebook của Aiera chứng minh nó vẫn là một thứ vô dụng. Cổ phiếu sau đó gia tăng, và một số nhà đầu tư bỏ qua lời khuyên từ công nghệ. “Điều đó thật đáng thất vọng,” Sena cho biết. Ngay cả như vậy, ông cho rằng Aiera là một lời cảnh báo tới các hãng đầu tư và ngân hàng rằng, họ không thể bỏ qua các hệ thống trí tuệ nhân tạo vốn đang được các hãng như Amazon và Google khai thác.

    Công nghệ đang tới, và các công ty, các nhà phân tích sẽ làm việc tốt hơn nếu họ bắt đầu thử nghiệm và học hỏi từ nó – ngay cả khi việc tự động hóa có thể phá hủy một số công việc lương cao tại phố Wall. “Có khả năng sẽ có những người tự thấy rằng, việc huấn luyện các công nghệ máy học có thể làm công việc của họ bị biến mất.” Richard Johnson, công ty nghiên cứu Greenwich Associates, người nghiên cứu về tác động của AI tới phố Wall, cho biết.

    Áp dụng máy học vào ngành tài chính là một việc làm khó khăn.” Vasant Dhar, một giáo sư tại Đại học New York, người điều hành một quỹ phòng hộ dựa trên AI trong gần một thập kỷ nay, cho biết. “Bạn rất dễ tự đánh lừa bản thân về cách những thứ này hoạt động.”

    Lời kêu gọi bán Facebook cho thấy một điểm đặc biệt: Aiera sẵn sàng đưa ra nhận định tiêu cực. Các nhà phân tích thường cân nhắc kỹ trước khi nhấn mạnh các tin xấu và kêu gọi bán, bởi vì họ muốn duy trì khả năng tiếp cận với những giám đốc cấp cao. Sena cho rằng, mọi người sẽ chú ý đến thực tế rằng “bạn sẽ có một người trợ giúp không thiên vị - ngay cả khi có một trí tuệ nhân tạo phía sau nó – xuất hiện và nói rằng, nhìn xem, điều đó thật thích hợp.”

    Khi Sena mô tả kế hoạch công bố lời kêu gọi của Aiera cho bộ phận pháp lý của Wells Fargo, các quy định duy nhất có liên quan đến lời khuyên do robot mà họ tìm thấy là tự động thực hiện phân bổ tài sản. Những người này có nghĩa vụ phải nói với khách hàng khi họ thực hiện các thay đổi quan trọng với thuật toán của mình. Tuy nhiên, điều khó khăn là Aiera được thiết kế để thay đổi ngay lập tức khi luồng dữ liệu mới chạy qua hệ thống.

    Giải pháp đưa ra là gắn kèm một tuyên bố từ chối trách nhiệm trong mỗi báo cáo để nhấn mạnh rằng, các mức đánh giá của hệ thống không phải là lời khuyên đầu tư và nó chỉ nên đọc để hiểu rõ hơn về AI. Tuyên bố từ chối trách nhiệm đó được tăng lên với mỗi bản ghi chú. Theo Sena, để chuyển Aiera thành một sản phẩm tài chính thực sự sẽ cần sự đầu tư bổ sung của Wells Fargo và các chỉ dẫn liên quan từ những nhà quản lý.

    Trong khi đó, các nhà phân tích khác tại Wells Fargo lại không nhiệt tình với Aiera như Sena. Mike Mayo, nhà phân tích cổ phiếu ngân hàng nổi tiếng tại hãng này, muốn sử dụng nó để tăng cường nghiên cứu của mình, nhưng sẽ không cho phép nó công bố mức xếp hạng cổ phiếu cho các công ty ông theo dõi.

    Theo như những gì tôi biết về Aiera, trí tuệ nhân tạo phân tích nghiên cứu ngân hàng, tôi không nghĩ rằng điều này sẽ xảy đến trong thập kỷ tới.” Ông cho biết. Các nhà phân tích cấp thấp hơn có thể sẽ phải lo ngại hơn: ông Mayo cho rằng, các ngân hàng đang trong xu thế cắt giảm chi phí và họ đang nhìn vào AI.

    Nhà phân tích trẻ cộng tác với Mayo dành khoảng 3/4 thời gian của mình để kiểm tra các tin tức, thu thập thông tin và xử lý dữ liệu – tất cả các tác vụ này có thể tự động hóa bằng AI. Mayo cho biết, các việc này tiêu tốn hơn một nửa thời gian trong ngày của những người cộng tác tầm trung và khoảng 1/3 thời gian của một nhà phân tích cấp cao.

    Có thể bạn sẽ không cần đến 50 nhà phân tích trẻ để lục lọi các câu chuyện và các hồ sơ nữa.” Johnson của hãng Greenwich Associates cho biết. Ông ước tính khoảng 15% công việc của ngành tài chính đang bị rủi ro từ khả năng tự động hóa của AI, đặc biệt là công việc nghiên cứu. Các ngân hàng có thể sẽ triển khai công nghệ máy học để theo dõi những công ty nhỏ hơn, ít người chú ý hơn, mà không phải thuê thêm nhân viên.

    Nhưng cũng có những điểm chỉ ra rằng, Aiera vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Một số báo cáo của nó chứa các câu từ kỳ lạ về những công ty khác, cũng như các lời khuyên đầu tư chung chung, sáo rỗng. Điều này thường xảy ra khi không có nhiều tin tức về một công ty – những cổ phiếu mà Johnston cho rằng sẽ có lợi từ việc theo dõi tự động.

    Tham khảo Bloomberg

    Tin cùng chuyên mục
    Xem theo ngày

    NỔI BẬT TRANG CHỦ