Theo dõi các điểm đau của AI tư vấn đầu tư của công ty chứng khoán, những hạn chế nào là không thể tránh khỏi?

Hỏi AI · Chính sách quản lý sẽ ràng buộc sự phát triển mang tính khác biệt của AI cố vấn đầu tư như thế nào?

Tạp chí tài chính Liên thông 3 tháng 25 đưa tin (phóng viên Lâm Kiên) AI cố vấn đầu tư (AI投顾) đã trở thành hướng thăm dò “chuẩn mực” trong quản lý tài sản của các công ty chứng khoán, nhưng trong hình thái phổ biến “cố vấn đầu tư con người + sản phẩm AI hóa”, các vấn đề như ràng buộc tuân thủ, nút thắt công nghệ và bài toán đồng chất hóa vẫn là những vấn đề cấp thiết cần được giải quyết.

“Khách hàng không cảm nhận được thay đổi công nghệ, họ chỉ quan tâm liệu cổ phiếu được khuyến nghị có xuất sắc hơn hay không, và liệu diễn biến NAV có tốt hơn không.” Một số người phụ trách mảng kinh doanh AI cố vấn đầu tư của các công ty chứng khoán khi được phỏng vấn đã thẳng thắn nói như vậy. Sau sự kiện “tôm hùm nhỏ” (OpenClaw), kỳ vọng ngành AI cố vấn đầu tư của chứng khoán được thúc đẩy mạnh hơn; các công ty chứng khoán đầu ngành dự kiến trong thời gian gần sẽ tung các sản phẩm mới liên quan. Tuy nhiên, đằng sau không khí sôi động, ngành vẫn đang dừng ở giai đoạn sơ khai thăm dò chức năng; bước đột phá thực sự theo quy mô còn phải vượt qua bài kiểm tra từ chính sách quản lý và mức độ trưởng thành về công nghệ.

Trong bài viết của Tạp chí tài chính Liên thông có tiêu đề 《Làm thế nào để AI cố vấn đầu tư thông suốt “đoạn cuối” phục vụ khách hàng? Các công ty chứng khoán đã đi đến bước nào? Khảo sát mới nhất》, tờ báo đã đưa tin về “cách đánh” và xu hướng hiện tại của AI cố vấn đầu tư trong các công ty chứng khoán. Đồng thời, trong quá trình triển khai thực tế, vẫn phải đối mặt với nhiều vấn đề và thách thức.

Ranh giới, nhu cầu và logic kinh doanh

Mở ứng dụng của nhiều công ty chứng khoán, tính năng AI cố vấn đầu tư có mức độ tương tự rất cao: hỏi đáp dữ liệu tài chính, chẩn đoán danh mục nắm giữ theo chuẩn hóa, khuyến nghị theo chiến lược cố định—khó tìm thấy điểm nhấn khác biệt. Sự đồng chất hóa này không phải vì các công ty chứng khoán thiếu ý chí đổi mới, mà là kết quả tất yếu do nhiều yếu tố tác động đồng thời.

“Nhu cầu cốt lõi của nhà đầu tư là có lợi nhuận, ví dụ như chọn cổ phiếu tốt, gỡ kẹt, chọn thời điểm mua bán; bối cảnh thì mang tính dọc và nhu cầu đơn lẻ.” Một lãnh đạo mảng tài sản của một công ty chứng khoán cho biết, khi cộng thêm yêu cầu của chính sách quản lý đối với dịch vụ cố vấn đầu tư, không gian đổi mới mà công ty chứng khoán có thể làm bị nén đáng kể. Quan trọng hơn, chi phí đầu tư ban đầu cho AI cố vấn đầu tư là rất lớn; chỉ riêng “điểm mua” liên quan đến mô hình lớn và việc lập đội ngũ cũng đã cần hàng chục triệu Nhân dân tệ, khiến đa số công ty chứng khoán chọn làm trước các chức năng cơ bản trong khả năng của mình, từ đó càng làm trầm trọng thêm tình trạng đồng chất hóa.

Cách thăm dò của các công ty chứng khoán đầu ngành cũng chưa thoát khỏi bế tắc. Có công ty chứng khoán, sản phẩm AI cố vấn đầu tư lõi vẫn thiên về hỏi đáp dữ liệu tài chính, thuộc tính “khuyến nghị cổ phiếu” không mạnh, và còn tồn tại vấn đề dữ liệu hỏi đáp không nhất quán nhiều lần, khiến tỷ lệ giữ chân người dùng không cao, hiệu suất người dùng hoạt động hằng tháng cũng bình thường. Một số công ty chứng khoán, về bản chất, AI cố vấn đầu tư là “cố vấn đầu tư truyền thống khoác thêm vỏ”, thông qua bộ lọc đầu ra theo mẫu nội dung dựa trên điều kiện cố định; không phải thực sự do mô hình lớn điều khiển, chỉ hơn ở tính tuân thủ và kiểm soát được.

“Trong ngành, thật sự có rất ít tổ chức có thể tạo ra khác biệt.” Một lãnh đạo bộ phận IT của công ty chứng khoán tiết lộ, phần lớn sản phẩm vẫn dừng ở giai đoạn “thay vỏ nhưng không đổi lõi”; công nghệ nền tảng, nguồn dữ liệu và chiến lược đầu tư có mức độ tương đồng rất cao, khiến logic chọn cổ phiếu và dịch vụ thông tin khó tạo ra lợi thế độc đáo.

“Vòng kim cô” không thể tránh

Tuân thủ là “vòng kim cô” mà AI cố vấn đầu tư của các công ty chứng khoán không thể tránh. Hiện tại, cơ quan quản lý vẫn chưa làm rõ việc mở “cửa” ứng dụng mô hình lớn trong dịch vụ cố vấn đầu tư; mọi dịch vụ vẫn phải tuân theo các quy định về quản lý cố vấn đầu tư, yêu cầu logic có thể được tách bạch theo dạng “white-box”, nhưng đặc tính “black-box” của mô hình lớn lại đúng là mâu thuẫn với yêu cầu này.

“Chúng tôi đã phải làm việc qua lại với bộ phận tuân thủ rất nhiều vòng; cuối cùng chỉ có thể thử nghiệm trong phạm vi nhỏ.” Một người trong ngành cho biết, công ty thông qua mô hình lớn để sắp xếp dữ liệu cho tác nhân thông minh và làm rà soát tuân thủ, nhưng mọi khuyến nghị cố vấn đầu tư đều phải trải qua kiểm duyệt của con người và lưu dấu vết; đồng thời trong thỏa thuận cũng cần ghi rõ vai trò “giảng viên tư vấn” trong cố vấn đầu tư. Mô hình kiểm tra kép “máy + con người” này, dù đáp ứng yêu cầu tuân thủ, lại cũng làm giảm hiệu suất dịch vụ, tạo ra một mâu thuẫn nhất định với ý định ban đầu là trao quyền cho AI.

Nút thắt công nghệ cũng hạn chế sự phát triển của ngành. Về an toàn dữ liệu, để đáp ứng yêu cầu tuân thủ, các công ty chứng khoán nhìn chung áp dụng phương án xử lý dữ liệu “toàn bộ tại chỗ”, nhưng vấn đề thiếu năng lực tính toán tại chỗ nổi bật; trong khi nếu khử nhạy dữ liệu thì lại đánh mất ý nghĩa thực tế, khiến năng lực tính toán trên nền tảng đám mây khó triển khai ứng dụng. “Ảo giác” của mô hình cũng là một vấn đề khó nhằn khác. Ở ba khâu then chốt—nhận diện ý định, lấy dữ liệu và thu hồi theo vector—sai số tích lũy theo từng lớp: nhận diện ý định không đạt được tỷ lệ chính xác 100%, độ chính xác khi lấy dữ liệu không vượt quá 90%, và khi kho tri thức rất lớn thì tỷ lệ hit thu hồi theo vector thậm chí còn thấp hơn 95%.

“Ngay cả khi truy vấn theo bảng, độ chính xác mà mô hình lớn tự động tạo SQL sẽ còn thấp hơn; cuối cùng các sai số này sẽ ảnh hưởng trải nghiệm của khách hàng.” Một lãnh đạo bộ phận IT bổ sung. Thực tiễn của một số công ty chứng khoán cũng chứng minh điều này: họ trực tiếp sử dụng công nghệ nền tảng của mô hình lớn tương tự ChatGPT, dẫn đến cùng một vấn đề nhưng hai lần xuất dữ liệu không nhất quán, ảnh hưởng đến mức độ tin tưởng của người dùng.

Áp lực chi phí khiến các công ty chứng khoán trung và nhỏ phải lùi bước. Dù chi phí xây dựng một sản phẩm AI cố vấn đầu tư đơn lẻ không cao, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng tác nhân thông minh giai đoạn đầu và một lượng nhân lực nhỏ, nhưng tổng mức đầu tư liên quan đến mô hình lớn có thể coi như “đốt tiền”. “Với các công ty chứng khoán trung và nhỏ, thậm chí còn không có tư cách cài đặt Llama, chứ đừng nói đến việc đầu tư quy mô lớn cho AI cố vấn đầu tư.” Một người trong ngành cho biết. Một số công ty chứng khoán nhỏ thậm chí còn chưa triển khai nghiệp vụ AI cố vấn đầu tư; ngành thể hiện sự phân hóa: các công ty đầu ngành triển khai toàn diện, còn nhóm trung nhỏ tập trung vào triển khai theo bối cảnh.

Tuân thủ và phối hợp giữa người và máy là logic cốt lõi của phát triển dài hạn

Trước bế tắc, các công ty chứng khoán đã bắt đầu khám phá hướng đột phá. Về chuyên sâu công nghệ, các công ty chứng khoán đang chuyển từ “xây chồng chức năng” đơn thuần sang “trao quyền theo chuỗi toàn bộ”. Ví dụ, China Citic Securities?（中信建投）推出北斗大模型, chuyên赋能投顾老师高效产出内容; dù cuối cùng các khuyến nghị vẫn cần con người kiểm duyệt, nhưng đã cải thiện đáng kể hiệu suất dịch vụ. Sản phẩm AI cố vấn đầu tư toàn thông minh体 thông minh mà họ ra mắt năm ngoái, mức NAV so với trước tăng 78%, kéo chặn đà giảm và giúp lượng ký hợp đồng hồi phục; các chi nhánh cho thấy mong muốn đẩy mạnh triển khai rõ rệt.

Nhu cầu ở phía AI cố vấn đầu tư cũng chỉ ra hướng cho việc lặp cải tiến công nghệ. “Thứ mà cố vấn đầu tư cần nhất là AI có thể tự động trích xuất tài liệu, sắp xếp nội dung, tạo ra các phương án chẩn đoán cá nhân hóa và báo cáo đầu tư, để thực hiện dịch vụ một lần nhấn.” Vị lãnh đạo nói trên cho biết. Dựa trên nhu cầu này, AI cố vấn đầu tư của các công ty chứng khoán đang mở rộng từ tương tác ở front-end sang hướng trao quyền nghiên cứu/đầu tư ở back-end; đưa logic chọn cổ phiếu của cố vấn đầu tư và mô hình chiến lược cổ điển vào mô hình lớn, dần dần hình thành “kho mô hình chuyên gia”.

Nhiều người trong ngành cho rằng, hình thái cuối cùng của AI cố vấn đầu tư là vòng khép kín “người-máy cho mỗi người khác nhau” (千人千面), nơi mô hình lớn học logic chọn cổ phiếu và đặc điểm hành vi của cố vấn đầu tư; khi nhà đầu tư đưa ra nhu cầu, hệ thống sẽ khớp với các mô hình chuyên gia tương ứng để đưa ra giải pháp. Nhưng việc hiện thực hóa hình thái lý tưởng này, cốt lõi phụ thuộc vào mức độ mở của cơ quan quản lý.

Hiện tại, “Biện pháp quản lý trí tuệ nhân tạo tạo sinh” chưa có điều chỉnh riêng cho nghiệp vụ cố vấn đầu tư; vẫn áp dụng các quy định quản lý cố vấn đầu tư hiện hành. “Chính sách quản lý thường tụt hậu so với mức độ trưởng thành của công nghệ; đợi khi phát hiện lỗ hổng rồi mới lập pháp quy chuẩn, tránh chính sách đi trước quá sớm gây đình trệ ngành.” Một người trong ngành phân tích. Phong cách quản lý như vậy tạo không gian cho các công ty chứng khoán thăm dò, nhưng cũng khiến ngành thiếu chỉ dẫn phát triển rõ ràng.

“Bản sao kỹ thuật số” trở thành điểm đột phá tiếp theo mà ngành kỳ vọng. Một số công ty chứng khoán đã khởi động kiểm thử nội bộ theo mức độ xám (gray scale), nhưng đều chưa triển khai quy mô lớn do các vấn đề tuân thủ. “Bản sao kỹ thuật số là hướng trọng điểm của tương lai, nhưng việc phổ cập quy mô lớn cần sự trưởng thành của công nghệ đa phương thức, tác nhân thông minh và tính toán quyền riêng tư; còn cần sự phối hợp đa mặt như bao phủ chi phí, thích ứng quản lý và xác thực thị trường.” Một người làm IT cho biết.

“AI vĩnh viễn là trợ thủ của cố vấn đầu tư, không phải là kẻ thay thế.” Nhiều người trong ngành đạt được sự đồng thuận rằng, tuân thủ và phối hợp giữa người và máy là logic cốt lõi để AI cố vấn đầu tư phát triển lành mạnh lâu dài. Trong quá trình chính sách quản lý dần hoàn thiện và công nghệ tiếp tục lặp lại, AI cố vấn đầu tư của các công ty chứng khoán đang tìm đường “thoát khóa” khỏi bế tắc đồng chất hóa; và việc tạo ra giá trị thực sự, cuối cùng sẽ quay về bản chất là mang lại lợi nhuận ổn định cho khách hàng.

(Phóng viên Tạp chí tài chính Liên thông Lâm Kiên)