Nhà đầu tư cấp cao sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để giành lợi thế cạnh tranh

Nhàđầutư
Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning)* có thể được liên tưởng tới những bộ phim khoa học viến tưởng. Nhưng các quỹ phòng hộ, các ngân hàng lớn và các công ty cổ phần tư nhân đã triển khai các công nghệ thế hệ mới để chiếm lợi thế mới trong kinh doanh.
HUYỀN NGUYỄN
11, Tháng 04, 2019 | 08:22

Nhàđầutư
Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning)* có thể được liên tưởng tới những bộ phim khoa học viến tưởng. Nhưng các quỹ phòng hộ, các ngân hàng lớn và các công ty cổ phần tư nhân đã triển khai các công nghệ thế hệ mới để chiếm lợi thế mới trong kinh doanh.

nhadautu- tri tue thong minh

 

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

“Nó loại bỏ mọi yếu tố cảm xúc, mọi thứ đều hợp lý”, Mike Chen – một nhà quản lý danh mục đầu tư của PanAgora tại Boston trả lời CNN Business bên lề Hội nghị thượng đỉnh đầu tư thay thế Cayman tại Grand Cayman.

“Chúng tôi không phải những nhà khoa học điên rồ”, Chen – người đang sở hữu công ty quản lý định lượng đầu tư khoảng 43 tỷ USD tài sản nói.

Phần lớn công nghệ các nhà đầu tư thông minh đang sử dụng không hẳn là thế hệ mới. Các công ty tài chính có khả năng khai thác tốt hơn sức mạnh của AI và máy học vì máy tính ngày nay có thể xử lý thông tin nhanh hơn nhiều. Và bây giờ tồn tại nhiều dữ liệu hơn so với những năm trước đây.

Sự trỗi dậy của máy học

Song, công nghệ kỹ thuật đang và sẽ phân tách ngành công nghiệp tài chính một cách nhanh chóng.

“Sự trỗi dậy của máy học sẽ thực sự khiến ngành công nghiệp của chúng ta thay đổi rất nhiều trong tương lai”, Anthony Cowell – đứng đầu bộ phận quản lý tài sản của KPMG tại Cayman Islands cho biết. Đối tác của ông bao gồm một số nhà quản lý tài sản lớn nhất thế giới, các quỹ phòng hộ và các công ty cổ phần tư nhân.

Chẳng hạn, Ngân hàng tư nhân Citi đã triển khai máy học để giúp các cố vấn tài chính trả lời thắc mắc: Các nhà đầu tư làm gì với tiền của họ? Bằng cách sử dụng công nghệ, ngân hàng có thể chia sẻ ẩn danh các động thái trong danh mục đầu tư được thực hiện bởi các khách hàng trên toàn thế giới.

“Theo truyền thống loại thông tin này có nguồn gốc từ mạng kết nối của bạn. Bây giờ, chúng tôi có thể chia sẻ cái nhìn có giá trị sâu sắc”, theo Philip Watson – người đứng đầu phòng thí nghiệm đầu tư toàn cầu tại Citi và giám đốc phát triển tại Ngân hàng tư nhân Citi.

Citi cũng đã xây dựng một công cụ đề xuất sử dụng các công cụ máy học để tư vấn cho khách hàng. Nền tảng khuyến nghị cho các báo cáo nghiên cứu, những giải pháp phù hợp và thậm chí nhắc nhở khách hàng về những sự kiện như trái phiếu đáo hnj trong danh mục đầu tư của họ.

Máy móc hỗ trợ người giao dịch nhanh chóng

Domeyard – một quỹ phòng hộ tại Boston tập trung vào giao dịch tần số cao, phụ thuộc vào máy học để giải mã 300 triệu điểm dữ liệu trong giờ giao dịch của Sở Giao dịch Chứng khoán New York.

“Chúng tôi dựa vào sự trợ giúp của máy móc để đưa ra dự đoán dễ dàng và nhanh chóng về tình hình thị trường trong phút hoặc giây tiếp theo”, Christine Qi – đồng sáng lập và đối tác của Domeyard nói.

Nhưng Qi cảnh báo rằng máy móc “chỉ thông minh như dữ liệu bạn cung cấp cho nó”.

Đầu năm 2019, PanAgora đã mở rộng về phía Trung Quốc bằng cách tung ra thuật toán “tự học” giải mã các “tiếng lóng trên mạng” được các nhà đầu tư sử dụng trên các phương tiện truyền thông xã hội để tránh chính phủ kiểm duyệt, Chen nói. Những phát hiện này mang lại cho các nhà quản lý danh mục đầu tư tại PanAgora một cái nhìn khách quan từ các nhà đầu tư đơn lẻ, những người thống trị thị trường tại Trung Quốc.

Con người với máy móc?

Giám đốc điều hành công nghệ cảnh báo không nên tin vào tất cả sự mong đợi về trí tuệ nhân tạo và máy học – đặc biệt về sự tiếp quản của robot.

“Một số hiệu ứng có thể bị phóng đại quá đà”, theo Watson (làm việc tại Citi). “Đó là một thế giới con người hoạt động cùng với máy móc. Nó không phải là một mô hình chỉ có máy móc hoạt động và sẽ không trở thành mô hình kiểu đó sau này”.

Chen (làm việc tại PanAgora) đồng tình với ý kiến trên. “Không phải là cuộc chiến so sánh con người với máy móc mà là sự hỗ trợ giữa con người và máy móc”.

Tại PanAgora, con người có quyết định cuối cùng về quyết định đầu tư và đôi khi không theo lời khuyên của các mô hình máy tính.

“Máy móc không có tình cảm. Hi vọng kẻ hủy diệt sẽ không trỗi dậy và tiêu diệt hết chúng ta trong 10 năm tới”, Chen nói.

Hầu hết các công việc sẽ bị ảnh hưởng

Nhưng điều đó không có nghĩa là con người sẽ không bị thay đổi kết cấu.

“Chúng tôi tin rằng 100% các vai trò và công việc bị ảnh hưởng”, Mark Foster – phó Chủ tịch cấp cao của IBM Global Business Services 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 nhân sự.

“Có lẽ thế giới đang phát triển chậm hơn thế. Có nguy cơ con người sẽ bị tụt hậu”, Foster nói. “Đương nhiên trong doanh nghiệp, chúng tôi đang giúp các lực lượng lao động phát triển cao hơn nữa”.

Thay vì bị thay thế hoàn toàn, Watson nghĩ rằng nhiều nhân sự làm công việc văn phòng có thể được chuyển đến các vị trí hữu ích hơn.

Điều gì sẽ xảy đến?

Trong tương lai, ngành tài chính sẽ bị gián đoạn hơn nữa bởi sự phát triển của các công nghệ mới nổi – như máy tính lượng tử (quantum computing).

“Nó có thể giải quyết các vấn đề mà chúng ta chưa tìm ra giải pháp trước đây”, theo Mark Jackson – trưởng nhóm khoa học tại Cambridge Quantum Computing tại Anh. 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.

“Thực sự chúng tôi chưa biết, chúng ta mới bắt đầu hiểu được sức mạnh của việc này”, Jackson trả lời khi được hỏi về các trường hợp sử dụng cụ thể.

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

“Nó sẽ rất đáng mong đợi”, Jackson nói.

Vẫn còn nhiều điều mà máy tình không thể xử lý trong lĩnh vực tài chính.

Chẳng hạn các nhà đầu tư gian xảo thường sử dụng lý thuyết trò chơi (game theory) để vạch ra cách những nhà đầu tư khác phản ứng với một tình huống nhất định. Lý thuyết trò chơi cho phép các công ty kiếm tiền bằng cách đứng yên trước sự dao động mạnh của thị trường xảy ra.

Chen nói rằng máy móc chưa thể làm được điều đó.

“Tôi hi vọng điều này sẽ được cải tiến trong vòng 5 đến 15 năm tới”, ông nói.

(Theo CNN)

Ngoại tệ Mua tiền mặt Mua chuyển khoản Giá bán
USD 25170.00 25172.00 25472.00
EUR 26456.00 26562.00 27742.00
GBP 30871.00 31057.00 32013.00
HKD 3176.00 3189.00 3292.00
CHF 27361.00 27471.00 28313.00
JPY 160.49 161.13 168.45
AUD 15933.00 15997.00 16486.00
SGD 18272.00 18345.00 18880.00
THB 671.00 674.00 701.00
CAD 18092.00 18165.00 18691.00
NZD   14693.00 15186.00
KRW   17.52 19.13
DKK   3553.00 3682.00
SEK   2267.00 2353.00
NOK   2251.00 2338.00

Nguồn: Agribank

Điều chỉnh kích thước chữ