Ảnh minh họa

Nguyễn Hoàng Long, một nhà đầu tư tự do tại Hà Nội, từng mất hàng giờ mỗi tuần để lọc báo cáo tài chính và so sánh chỉ số giữa các doanh nghiệp cùng ngành. Gần đây, thay vì nhập liệu thủ công, Long chỉ cần tải báo cáo lên DeepSeek - một nền tảng AI có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu tài chính. Hệ thống trả về bảng so sánh trực quan các chỉ số như biên lợi nhuận, ROE, P/E giữa các công ty công nghệ đang niêm yết.

"Giờ tôi có thể nhìn ra điểm mạnh yếu của từng mã chỉ trong vài phút. Trước đây, việc này mất cả buổi," Long chia sẻ.

Trường hợp như của Long không phải quá hiếm gặp ở thời điểm năm 2025, khi trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước thay đổi diện mạo ngành đầu tư và giao dịch tài chính. Trong bối cảnh thị trường ngày càng phức tạp và đòi hỏi khả năng phân tích dữ liệu nhanh nhạy, AI không chỉ trở thành công cụ hỗ trợ mà còn là lợi thế chiến lược cho cả nhà đầu tư cá nhân lẫn tổ chức.

"AI mang lại lợi thế chiến lược trong những giai đoạn thị trường biến động, nhờ khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn. Nó không thay thế con người, nhưng có thể mở rộng khả năng tư duy và dự báo mà nhà đầu tư có thể đạt tới," ông Anand Mahurkar, nhà sáng lập kiêm CEO Findability Sciences, nhận định trên CNBC về xu hướng mới này. 

Theo chuyên gia này, sự phổ cập của các nền tảng AI đang thu hẹp khoảng cách giữa nhà đầu tư nhỏ lẻ và các định chế tài chính lớn. Nhờ những nền tảng tích hợp AI, người dùng có thể dễ dàng lọc cổ phiếu, phân tích yếu tố cơ bản hoặc theo dõi biến động thị trường theo cách từng chỉ dành cho các phòng giao dịch chuyên nghiệp.

"AI đang giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhà đầu tư cá nhân và các tổ chức lớn bằng cách dân chủ hóa năng lực phân tích. Thay vì chỉ những quỹ đầu tư mới tiếp cận được công nghệ xử lý dữ liệu cao cấp, giờ đây bất kỳ ai cũng có thể sử dụng AI để phân tích thị trường, đánh giá rủi ro và tìm cơ hội đầu tư," ông Kunal Nandwani, CEO uTrade Solutions, công ty chuyên cung cấp cung cấp phần mềm cho doanh nghiệp trong lĩnh vực giao dịch tài chính, cho biết.

"Nhà đầu tư cá nhân giờ đây có thể đặt những câu lệnh đơn giản như ‘tìm công ty công nghệ vốn hóa nhỏ có nền tảng cơ bản tốt’, và AI sẽ xử lý hàng loạt yếu tố như chất lượng ban lãnh đạo, biên lợi nhuận, tăng trưởng doanh thu… để đưa ra danh sách đề xuất.", ông nhận định. 

Thị trường tài chính tạo ra một dòng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày - từ tin tức vĩ mô, báo cáo doanh nghiệp cho đến diễn biến tâm lý nhà đầu tư. Thay vì bị ngợp trước "rác thông tin", AI giúp người dùng nhận diện tín hiệu có giá trị, từ đó đưa ra quyết định nhanh và phù hợp hơn.

Trợ thủ đắc lực hay chuyên gia tư vấn?

Không dừng lại ở phân tích cơ bản, nhiều nhà đầu tư "F0" đã biến AI thành công cụ học tập và ra quyết định theo thời gian thực. Trần Minh Nguyệt, 29 tuổi, làm việc trong lĩnh vực marketing tại TP.HCM, sử dụng ChatGPT như một "gia sư tài chính" ở thời điểm bắt đầu học cách đầu tư. Cô thường hỏi cách đọc biểu đồ, tìm hiểu các chỉ báo như RSI, MACD hoặc mô phỏng chiến lược đầu tư cơ bản. "Tôi coi nó như người thầy thân thiện - hỏi gì cũng trả lời, lại dễ hiểu," Nguyệt cho biết.

Trong khi đó, Nguyễn Đức Thịnh, chuyên viên phân tích tại một công ty chứng khoán ở Đà Nẵng, lại sử dụng Grok, chatbot AI của X (Twitter), để cập nhật diễn biến thị trường quốc tế.

"Tôi hay hỏi Grok về xu hướng dòng tiền, hiệu suất nhóm ngành hoặc điểm nổi bật trong các báo cáo tuần. Nó tổng hợp tin nhanh, đủ ngữ cảnh mà không cần tôi lọc cả đống bản tin," Thịnh chia sẻ.

Trong mảng giao dịch chuyên sâu, các hệ thống AI còn được lập trình để tự động hóa các chiến lược như long-short, tái cân bằng danh mục theo rủi ro, hoặc điều chỉnh khung thời gian tùy biến. Không dừng ở từng lệnh giao dịch, AI còn chứng minh giá trị dài hạn khi được tích hợp vào các công cụ quản lý danh mục, hỗ trợ phân bổ tài sản và xây dựng chiến lược phòng vệ chủ động.

"Các mô hình AI hiện đại có thể học và thích ứng với biến động thị trường theo thời gian thực, từ đó giúp danh mục đầu tư có khả năng chống chịu tốt hơn trong những thời điểm bất định," ông Mahurkar chia sẻ.

Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong tài chính cũng đặt ra không ít thách thức. Các mô hình AI phức tạp thường khó lý giải, trong khi việc nhiều tổ chức sử dụng thuật toán tương tự có thể dẫn đến hành vi giao dịch đồng loạt - gây ảnh hưởng đến tính ổn định của thị trường.

"Explainable AI là yếu tố then chốt trong hệ thống tài chính. Nếu một quyết định đầu tư được đưa ra bởi một mô hình AI, thì nhà quản lý, nhà đầu tư hay cơ quan giám sát đều cần biết vì sao nó lại được đưa ra. Sự minh bạch là điều kiện tiên quyết để xây dựng niềm tin," ông Mahurkar nhấn mạnh.