“Lọc nhiễu” để tìm tín hiệu thật trên thị trường tài chính thời AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang được dùng để phân tích tiêu đề tin tức, thông tin công bố của doanh nghiệp, các cuộc thảo luận trên mạng xã hội và nhiều dạng dữ liệu phi cấu trúc khác có thể tác động đến thị trường tài chính. Tuy nhiên, một câu hỏi then chốt vẫn chưa có lời đáp: trong khối dữ liệu ấy, đâu là thông tin thực sự giá trị và đâu chỉ là thông tin nhiễu?

Đó là chủ đề trọng tâm của diễn đàn “Từ tín hiệu đến quyết định: AI trong tài chính và kinh doanh” do Trung tâm nghiên cứu công nghệ mới trong kinh doanh (CBET) thuộc Đại học RMIT Việt Nam tổ chức. Tại sự kiện, các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành đến từ RMIT Việt Nam, AIPrime, MERIDAQ và Dragon Capital đã chia sẻ nhiều góc nhìn về vai trò ngày càng lớn của AI trong tài chính và việc ra quyết định kinh doanh.

Một điểm nhấn của diễn đàn là phần giới thiệu dự án nghiên cứu mới chủ trì bởi các nhà nghiên cứu CBET, nhằm xem xét liệu các tín hiệu tâm lý thị trường do AI trích xuất có liên hệ với biến động trên thị trường hàng hóa hay không.

Theo Phó giáo sư Nguyễn Thanh Bình, Phó trưởng nhóm bộ môn Kinh tế và Tài chính tại RMIT Việt Nam, đồng chủ nhiệm CBET, những tiến bộ của AI đang thay đổi vai trò của công nghệ trong thị trường tài chính.

“AI không còn dừng lại ở việc hỗ trợ con người phân tích thông tin mà ngày càng tham gia trực tiếp vào chính quá trình ra quyết định”, ông cho biết.

“Điều này mở ra nhiều cơ hội thú vị, nhưng cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về tính minh bạch, hiệu quả và sự ổn định của thị trường, khi AI tự chủ (agentic AI) hỗ trợ nhiều hơn hoặc đảm nhận luôn việc đưa ra các quyết định tài chính”.

Dự án tập trung vào các thị trường hàng hóa như vàng và bạc, nơi nhà đầu tư hiện quan tâm đến cả chỉ số truyền thống lẫn những câu chuyện thị trường xuất hiện trên tin tức, thảo luận trực tuyến và các nguồn dữ liệu thay thế khác. Theo nhóm nghiên cứu RMIT, sự phát triển nhanh chóng của dữ liệu thay thế mở ra cơ hội lẫn thách thức mới cho người tham gia thị trường.

Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Anh, giảng viên ngành Tài chính tại Đại học RMIT Việt Nam và chủ nhiệm dự án, cho biết các công cụ phân tích tâm lý thị trường ngày càng tinh vi, nhưng vẫn còn nhiều câu hỏi về cách diễn giải kết quả mà chúng đưa ra.

“Nhiều công cụ hiện có rất hiệu quả trong việc trích xuất tín hiệu từ lượng lớn văn bản. Điều còn chưa rõ là liệu những tín hiệu đó có luôn tương ứng với diễn biến thực tế của thị trường hay không. Bước kiểm chứng này đặc biệt quan trọng khi đưa ra các quyết định tài chính thực tế”, Tiến sĩ Tuấn Anh nói.

Dự án kéo dài 12 tháng sẽ xem xét liệu tín hiệu tâm lý thị trường được trích xuất từ tin tức tài chính và các nguồn văn bản công khai khác có mối quan hệ rõ ràng với biến động ngắn hạn của giá vàng và bạc hay không. Nghiên cứu kết hợp các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên với phân tích kinh tế lượng, đồng thời góp phần xây dựng một chỉ số hiện đại cho tâm lý thị trường.

“Chúng tôi quan tâm đến việc phân biệt tín hiệu thật với thông tin nhiễu”, Tiến sĩ Tuấn Anh nói.

“Giả thuyết của chúng tôi là các văn bản tài chính phi cấu trúc có thể nắm bắt thay đổi tâm lý nhà đầu tư trước khi những thay đổi đó hiển hiện trên các nguồn dữ liệu truyền thống hơn. Mục đích của nghiên cứu là kiểm định giả thuyết này một cách chặt chẽ, thay vì mặc nhiên cho là đúng”.

Chủ đề này có ý nghĩa đặc biệt với Việt Nam, nơi nhà đầu tư cá nhân chiếm tỉ trọng đáng kể trong hoạt động thị trường và yếu tố tâm lý có thể lan truyền nhanh qua các kênh số. Tham vọng tiếp tục phát triển thị trường tài chính Việt Nam cũng đang tạo ra nhu cầu về những công cụ tốt hơn và các phương pháp ra quyết định dựa trên bằng chứng.

“Việt Nam là môi trường thú vị để nghiên cứu những vấn đề này nhờ mức độ tham gia mạnh mẽ của nhà đầu tư cá nhân và tốc độ phát triển của lĩnh vực tài chính”, Phó giáo sư Nguyễn Thanh Bình cho biết.

Với Tiến sĩ Tuấn Anh, ý nghĩa của dự án vượt ngoài phạm vi một thị trường hay một loại tài sản cụ thể.

“Mục tiêu dài hạn của chúng tôi là xây dựng những phương pháp giúp các nhận định do AI tạo ra minh bạch và đáng tin cậy hơn. Điều này ngày càng quan trọng khi các nhà đầu tư và tổ chức tìm cách đưa AI vào quá trình ra quyết định mà vẫn giữ được niềm tin vào thông tin họ sử dụng”, ông nói.

Bài: Hoàng Minh Ngọc