Trí tuệ nhân tạo trong tài chính: con dao hai lưỡi định nghĩa lại dịch vụ tài chính

Hôm nay, chỉ những người lười biếng mới không thảo luận về Trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng cách mạng hóa gần như mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta, bao gồm cả tài chính. Thực tế, có một sự tăng trưởng đáng kinh ngạc trên thị trường AI – nó đã vượt qua $184 tỷ vào năm 2024, cao hơn $50 tỷ so với năm 2023. Hơn nữa, sự bùng nổ này dự kiến sẽ tiếp tục, và thị trường sẽ vượt quá $826 tỷ vào năm 2030.

Nhưng đây chỉ là một mặt. Mặt khác, nghiên cứu cho thấy những vấn đề ngày càng tăng về việc triển khai AI, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính. Vào năm 2024, nó sẽ ngày càng phải đối mặt với vấn đề liên quan đến quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu cá nhân, thiên vị thuật toán và đạo đức của minh bạch. Câu hỏi xã hội về việc mất việc làm tiềm năng cũng được đặt ra.

 Liệu mọi thứ liên quan đến AI có vấn đề? Hãy xem xét những thách thức thực sự đối với việc triển khai AI phổ biến trong tài chính và những cạm bẫy chúng ta cần giải quyết ngay bây giờ để AI có thể tiếp cận được với mọi người.

Thách thức thực sự đối với tích hợp AI hàng loạt

Ban đầu, mục tiêu là tạo ra trí tuệ nhân tạo ở mức độ nhận thức của con người – trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Tuy nhiên, chúng ta vẫn chưa đạt được mục tiêu này; hơn nữa, chúng ta còn rất xa so với việc đạt được nó. Mặc dù chúng ta dường như đang ở trên ngưỡng của việc giới thiệu AGI thực sự, nhưng vẫn còn hơn năm đến bảy năm để làm như vậy.

Vấn đề chính là những kỳ vọng hiện tại về AI đang bị thổi phồng quá mức. Trong khi công nghệ của chúng ta ấn tượng ngày hôm nay, chúng chỉ là những hệ thống AI hẹp, chuyên dụng giải quyết các nhiệm vụ riêng lẻ trong các lĩnh vực cụ thể. Chúng không có ý thức tự nhận thức, không thể suy nghĩ như con người và vẫn còn hạn chế trong khả năng của chúng. Dữ liệu này cho thấy việc mở rộng AI trở thành một thách thức đối với sự phổ biến của AI. Vì AI có giá trị khi được sử dụng ở quy mô lớn, các doanh nghiệp vẫn cần phải học cách tích hợp AI hiệu quả trên tất cả các quy trình nhưng vẫn giữ được khả năng điều chỉnh và tùy chỉnh.

Hơn nữa, những lo ngại xung quanh quyền riêng tư của dữ liệu không phải là vấn đề chính của AI như nhiều người nghĩ. Chúng ta đang sống trong một thế giới mà dữ liệu đã không còn bí mật trong một thời gian dài. Nếu ai đó muốn có thông tin về bạn, nó có thể được thực hiện mà không cần sự giúp đỡ của AI. Thách thức thực sự của việc tích hợp AI là đảm bảo nó không bị lạm dụng và triển khai một cách có trách nhiệm, mà không có hậu quả không mong muốn.

Đạo đức của việc sử dụng AI là một câu hỏi khác trước khi AI đạt được sự phổ biến rộng rãi.

Vấn đề chính trong các hệ thống hiện có là kiểm duyệt: Ở đâu là ranh giới khi chúng ta cấm các mạng thần kinh chia sẻ công thức chế tạo bom và kiểm duyệt phản hồi từ góc độ chính xác chính trị, v.v.? Đặc biệt là khi những “kẻ xấu” sẽ luôn có quyền truy cập vào mạng mà không có hạn chế được áp đặt cho họ. Liệu chúng ta có đang bắn vào chân mình bằng cách sử dụng mạng hạn chế trong khi đối thủ của chúng ta không?

Tuy nhiên, vấn đề đạo đức trung tâm là vấn đề mục tiêu dài hạn. Khi chúng ta tạo ra một AI mạnh, chúng ta sẽ phải đối mặt với câu hỏi: Liệu chúng ta có thể sử dụng một hệ thống hợp lý để thực hiện các nhiệm vụ thường xuyên và biến nó thành một loại nô lệ? Sự thảo luận này, thường được thảo luận trong khoa học viễn tưởng, có thể trở thành một vấn đề thực sự trong những thập kỷ tới.

Doanh nghiệp nên làm gì để tích hợp AI một cách liền mạch?

Trên thực tế, trách nhiệm giải quyết các vấn đề của AI nằm không ở các công ty tích hợp AI mà ngược lại, ở các công ty phát triển nó. Công nghệ đang được triển khai một cách tự nhiên khi chúng trở nên có sẵn. Không cần phải làm gì đặc biệt – quá trình này là tự nhiên.

Trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt trong các lĩnh vực hẹp nơi nó có thể thay thế con người trong giao tiếp, chẳng hạn như phòng trò chuyện. Vâng, điều này có thể gây khó chịu cho một số người, nhưng quá trình sẽ trở nên dễ tiếp cận và dễ chịu hơn theo thời gian. Một ngày nào đó, AI cuối cùng sẽ điều chỉnh theo phong cách giao tiếp của con người và trở nên hữu ích hơn, và công nghệ sẽ trở nên ngày càng tham gia vào dịch vụ khách hàng.

AI cũng hiệu quả trong phân tích sơ bộ khi phải xử lý lượng lớn thông tin không đồng nhất. Điều này đặc biệt liên quan đến tài chính, vì luôn có các bộ phận phân tích tham gia vào công việc không sáng tạo nhưng thiết yếu. Bây giờ, khi AI được cố gắng triển khai cho phân tích, hiệu quả trong lĩnh vực này tăng lên. Tại Phố Wall, họ thậm chí tin rằng nghề nghiệp này sẽ biến mất – phần mềm AI có thể thực hiện công việc của các nhà phân tích nhanh hơn và rẻ hơn.

Để đạt được tích hợp AI liền mạch, các công ty nên áp dụng một cách tiếp cận chiến lược ngoài việc áp dụng công nghệ. ​​Họ cần tập trung vào chuẩn bị lực lượng lao động của họ cho sự thay đổi, giáo dục họ về các công cụ AI và tạo ra một văn hóa thích ứng. Bằng cách này, mọi thứ liên quan đến giảm gánh nặng cho con người trong các nhiệm vụ thường xuyên tiếp tục phát triển.只要 việc triển khai AI mang lại lợi thế cạnh tranh cho các công ty, họ sẽ giới thiệu các công nghệ mới khi chúng trở nên có sẵn.

Chìa khóa là tìm được sự cân bằng giữa hiệu quả của AI và những thách thức mà nó có thể đặt ra.

T tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa tài chính

AI dưới dạng các phương pháp truyền thống hơn và các phương pháp khác đã được sử dụng trong một thời gian dài trên thị trường tài chính, từ lâu trước những thập kỷ gần đây. Ví dụ, một vài năm trước, chủ đề giao dịch tần suất cao (HFT) trở nên đặc biệt liên quan. Ở đây, AI và mạng thần kinh được sử dụng để dự đoán cấu trúc vi mô của thị trường, điều quan trọng đối với các giao dịch nhanh trong lĩnh vực này. Và tiềm năng cho sự phát triển của AI trong lĩnh vực này là khá lớn.

Khi nói đến quản lý danh mục đầu tư, toán học cổ điển và thống kê thường được sử dụng nhất, và không có nhiều nhu cầu về AI. Tuy nhiên, nó có thể được sử dụng, ví dụ, để tìm một phương pháp định lượng và hệ thống để xây dựng một danh mục đầu tư tối ưu và tùy chỉnh. Do đó, mặc dù nó không phổ biến trong quản lý danh mục đầu tư, AI có cơ hội phát triển ở đó. Công nghệ có thể giảm đáng kể số lượng người cần thiết để làm việc trong các trung tâm cuộc gọi và dịch vụ khách hàng, điều này đặc biệt quan trọng đối với các nhà môi giới và ngân hàng, nơi tương tác với khách hàng bán lẻ đóng vai trò chính.

Bên cạnh đó, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ của các nhà phân tích cấp thấp, đặc biệt là trong các công ty giao dịch một loạt các công cụ. Ví dụ, bạn có thể cần các nhà phân tích làm việc với các lĩnh vực hoặc sản phẩm khác nhau. Tuy nhiên, bạn có thể giao việc thu thập và xử lý dữ liệu sơ bộ cho AI, chỉ để lại phần cuối cùng của phân tích cho các chuyên gia. Trong trường hợp này, các mô hình ngôn ngữ là có lợi.

Tuy nhiên, nhiều khả năng của AI trong thị trường này đã được sử dụng, và chỉ còn một số cải tiến nhỏ vẫn cần được thực hiện. Trong tương lai, khi trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) xuất hiện, có thể có một sự chuyển đổi toàn cầu của tất cả các ngành công nghiệp, bao gồm cả tài chính. Tuy nhiên, sự kiện này có thể chỉ xảy ra trong vài năm, và sự phát triển của nó sẽ phụ thuộc vào việc giải quyết các vấn đề đạo đức và các vấn đề khác được đề cập ở trên.