Nói về việc ứng dụng các mô hình lớn AI trong lĩnh vực tài chính, những thay đổi trong hai năm qua thực sự không nhỏ. Từ phân tích đầu tư đến quyết định giao dịch, toàn ngành đang trải qua một cuộc nâng cấp — không còn dựa vào các chỉ số truyền thống để đối phó một mình, mà sử dụng những phương pháp thông minh hơn để hiểu thị trường.

Trước tiên hãy xem xét ở cấp độ vĩ mô. Các mô hình lớn AI có thể tiêu thụ hàng trăm nguồn dữ liệu kinh tế trong một lần, không chỉ có các chỉ số kinh tế chính thức mà còn có thể hấp thụ hình ảnh vệ tinh, cảm xúc trên mạng xã hội và các dữ liệu thay thế khác. Lợi ích của điều này là gì? Có thể nhìn thấy bức tranh kinh tế đa chiều, toàn diện hơn. Kết hợp với các mô hình dự đoán xây dựng dựa trên công nghệ học sâu, các mối quan hệ phi tuyến tính và biến động động của các biến kinh tế sẽ được nắm bắt, độ chính xác dự đoán và khả năng dự báo sẽ tự nhiên tăng lên.

Ở cấp độ vi mô, khai thác dữ liệu doanh nghiệp cũng đang bùng nổ. Thông qua học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình có thể nhanh chóng trích xuất các thông tin có giá trị từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, tin tức ngành và các nguồn dữ liệu đa dạng khác — tình hình hoạt động thực sự của doanh nghiệp, hiệu quả lợi nhuận, rủi ro tiềm ẩn, phân tích toàn diện. Thú vị là, hệ thống này còn có thể nhận diện các doanh nghiệp bị thị trường đánh giá thấp hoặc có tiềm năng tăng trưởng, giúp nhà đầu tư khám phá ra những cơ hội độc đáo.

Trong lĩnh vực giao dịch định lượng, AI còn là sân chơi chính. Dựa trên dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực, các mô hình lớn có thể tự động phát triển và tối ưu hóa chiến lược giao dịch, thuật toán học sâu giúp mô hình liên tục học hỏi biến động thị trường và tự điều chỉnh. Điều quan trọng hơn là, AI có thể theo dõi rủi ro theo thời gian thực, phản ứng nhanh theo các quy tắc đã định, điều này cực kỳ quan trọng đối với hoạt động ổn định của hệ thống giao dịch định lượng.