Một trong những thói quen hàng ngày của tôi ở đại học là lướt qua phòng máy Bloomberg để đọc nhanh thông tin tài chính trong ngày sau khi đi mua cà phê buổi trưa. Không biết từ lúc nào, thói quen của tôi là chọn chức năng xu thế tin tức (News Trend) và không đọc nội dung tin nữa mà chỉ lướt qua chỉ số nho nhỏ bên cạnh đánh giá những tin nóng nhất là tiêu cực hay tích cực.

Trợ lý, giám khảo máy tính

Tôi chọn nhớ tên sự kiện nào được Bloomberg xếp loại nóng nhất trên mạng xã hội và trên Bloomberg Search (một thước đo cho biết bao nhiêu người sử dụng các máy Bloomberg đã tìm kiếm các tin về một công ty), ghi nhớ tiêu đề tin và chủ yếu là nhớ cái chỉ số đánh giá tin tiêu cực hay tích cực. Rảnh rỗi buổi tối tôi sẽ đọc lại các tin đó. Như vậy đủ giúp tôi tiết kiệm được rất nhiều thời gian trong ngày nhưng vẫn nắm bắt được tin nào là nóng nhất trên thị trường tài chính và xu thế tâm lý thị trường.

Ở một nơi khác gần văn phòng của tôi, một nghiên cứu sinh tiến sĩ đang đánh vật với đống dữ liệu khổng lồ các báo cáo thường niên của công ty và từ đó cố gắng dùng máy tính phân loại và đánh giá công ty nào làm báo cáo thường niên minh bạch nhất, và đo lường tâm lý của giới lãnh đạo công ty nhằm dự đoán những sai sót kế toán trong tương lai cũng như mức độ bền vững của lợi nhuận trong tương lai.

Bạn ấy đang xử lý dữ liệu trên 100 GB toàn văn báo cáo mẫu 10-K và 8-K của tất cả các công ty của Mỹ có nộp hồ sơ cho SEC trong nhiều năm. Về cơ bản, kết quả nghiên cứu của bạn ấy cho phép người ta đánh giá một công ty công bố thông tin có tốt hay không (dựa trên một số chỉ tiêu nhất định) và từ đó đánh giá độ trung thực và triển vọng công ty từ các báo cáo thường niên và báo cáo quí. Nói cách khác, bạn ấy cũng có thể dùng máy để bình chọn báo cáo thường niên tốt nhất mà không cần có giám khảo.

Nhờ sự phát triển của công nghệ phân tích dữ liệu chữ

Có thể trước xu thế dùng máy tính làm thay con người nhiều việc như vậy thì cách thích ứng của con người là đi mở công ty số hóa và cung cấp dữ liệu lớn để quay trở lại kiểm soát dữ liệu đầu vào của máy tính.

Cách đây chỉ chừng 6-7 năm, chúng tôi sẽ không làm được như vậy, mặc dù ý tưởng đã có từ lâu. Sự phát triển của công nghệ phân tích dữ liệu chữ, hay xu hướng “text as data” đang mở ra những khả năng ứng dụng khổng lồ trong tương lai ở riêng lĩnh vực tài chính. Với việc ngày càng nhiều văn bản được số hóa, nhiều công cụ giúp lấy dữ liệu chữ từ đủ loại nguồn: mạng xã hội, tin tức, báo cáo công ty, tin đồn trên diễn đàn... và những thuật toán phân tích dữ liệu chữ (textual analysis) mở ra những khả năng rất lớn cho các ứng dụng máy tính.

Một ví dụ là cách đây không lâu, tại một hội thảo ở Berlin, một đại diện quỹ đầu tư mở cho tôi xem ứng dụng phân tích các bài phát biểu của các thành viên trong hội đồng chính sách tiền tệ (FOMC) của Mỹ mà họ đã phát triển. Ngay khi bản tóm tắt cuộc họp hoặc phát biểu của Chủ tịch Cục Dự trữ liên bang Mỹ (Fed) được công bố, ứng dụng này sẽ đối chiếu với phát biểu của từng thành viên FOMC trước đó, và nhanh chóng cho ra được một ma trận tóm tắt thành viên nào có quan điểm gần với phát biểu của vị chủ tịch và biên bản cuộc họp nhất, đồng thời thành viên nào có quan điểm xa nhất. Dựa vào đó, đại diện quỹ đầu tư có thể phán đoán được trong đợt tiếp theo thành viên nào sẽ đi theo xu hướng ủng hộ tăng lãi suất và thành viên nào không.

Ví dụ trên chỉ là một trong hàng ngàn ứng dụng phân tích dữ liệu chữ đang được triển khai trong lĩnh vực tài chính kế toán. Vài ví dụ khác có thể kể ra như phân tích xem các phát biểu của Tổng thống Mỹ Donald Trump trên Twitter tác động đến thị trường như thế nào, phân tích xem báo cáo của chuyên gia phân tích cổ phiếu khuyến nghị mua/bán cổ phiếu nhằm mục đích gì, sử dụng các phát biểu của chính trị gia để dự đoán độ bất ổn của thị trường cổ phiếu trong vài ngày tới.

Hiện có người đang dùng máy tính đọc báo cáo kiểm toán và các ghi chú kế toán để “đào bới” thông tin về gian lận kế toán. Tại hội thảo ở Berlin nói trên, khi tôi hỏi một đại diện cơ quan giám sát thị trường của châu Âu rằng họ có định dùng máy tính để lọc ra những công ty có khả năng phù phép số liệu kế toán hay không, tôi nhận được một nụ cười bí hiểm. Những ý tưởng này đã có từ lâu, nhưng nó đòi hỏi một lượng nhân lực lớn mà các tổ chức không thể có khả năng đáp ứng. Ngày nay, một vài cái siêu máy tính có thể đảm nhận công việc của mấy chục nhân viên đọc báo cáo. Và chúng không có nghỉ bệnh hay đòi tăng lương.

Một diễn giả trong hội thảo ở Berlin nói với tôi rằng máy tính đang không chỉ tham gia vào quá trình lập ra các chiến lược giao dịch dựa trên các diễn biến giá, độ biến động thị trường, xu thế, và những chỉ số tài chính, mà nó đang tiến vào một lĩnh vực khác: thay con người để phân tích tin tức và tài chính công ty. Ông ta cho rằng giới phân tích đang được trả lương vài trăm ngàn đến cả triệu đô la Mỹ/năm kia đang phải suy nghĩ xem họ sẽ khẳng định giá trị như thế nào trước những gì máy tính có thể làm được.

Mối đe dọa hay cơ hội với giới phân tích?

Nhìn bề ngoài, đây là một sự đe dọa đối với nghề phân tích. Nhưng nếu đi sâu hơn, tôi nhận thấy có nhiều cơ hội với giới phân tích hơn.

Trước tiên, là người đang tham gia vào một vài dự án phân tích dữ liệu chữ bằng máy tính, tôi nhận thấy sẽ còn rất lâu (thậm chí có thể không bao giờ) máy tính mới thật sự có thể thay thế con người để đọc hiểu tất cả các văn bản một cách rành mạch. Những phân tích đơn giản về tâm lý, sự tương đồng giữa các văn bản... có thể có ích dưới dạng những con số tóm tắt, nhưng ở mức phức tạp hơn nữa thì tiến bộ công nghệ vẫn còn rất xa mới đạt tới khả năng của con người. Chẳng hạn, máy tính chẳng thể nào hiểu nổi sự phức tạp trong các báo cáo qua các diễn giải kế toán phòng ngừa rủi ro và phái sinh tài chính. Ngay cả việc đơn giản như phân loại một dòng chữ là tiêu cực hay tích cực thì cũng tùy vào ngữ cảnh và các thuật toán mới nhất cũng không đảm bảo chính xác tới 80-90% cơ mà.

Quan trọng hơn là, những dữ liệu về tâm lý của lãnh đạo công ty, tâm lý thị trường, xu thế tin tức nóng... trên các ứng dụng Eikon và Bloomberg mở ra rất nhiều khả năng mới cho giới phân tích, có thể làm các báo cáo “đẹp” hơn và bắt nhịp thị trường chính xác hơn. Những dữ liệu này trước đây không hề có và người ta chỉ có thể chủ quan cảm nhận qua tiếp xúc với nhà đầu tư, đối tác. Nay nhà phân tích có thể có những đồ thị đẹp, những con số rõ ràng.

Cái mà xu thế này sẽ dần dẫn đến là không còn chỗ cho các nhà phân tích làm báo cáo cho có, điền vào cho đủ chỗ trống trên báo cáo và đưa ra vài khuyến nghị giống với các nhà phân tích khác. Nhưng sẽ vẫn có chỗ cho những nhà phân tích đầy nỗ lực và sắc sảo. Thậm chí họ sẽ còn làm việc hiệu quả hơn trước.

Tương lai có đủ chỗ cho cả máy tính và con người

Nhìn chung, giao dịch bằng máy tính, lập chiến lược đầu tư bằng máy tính và bây giờ là đọc tin tức, báo cáo bằng máy tính, đã trở thành xu thế không thể cưỡng lại. Máy tính đang dần trở thành một bộ phận chi phối thị trường, và đang dần đóng vai trò rất quan trọng là cung cấp thanh khoản, dù nhà đầu tư thích hay không.

Giáo sư Larry Harris của trường kinh doanh Marshall thuộc Đại học Nam California và Stan Druckenmiller, nhà quản lý quỹ thân cận của George Soros, tin rằng trong loại thị trường giao dịch tốc độ cao bằng máy tính này, các quỹ đầu tư và các nhà phân tích sẽ gặp nhiều khó khăn hơn trước đây để kiếm tiền nhiều hơn hay đưa ra khuyến nghị thông minh hơn vì thị trường sẽ có độ nhiễu cao hơn do những giao dịch tốc độ cao nhiều khi được diễn ra không vì nhân tố cơ bản nào cả.

Có người dự đoán trong tương lai các nhà phân tích sẽ phải rút vào một mảng thị trường hẹp hơn, có thể là thị trường thứ cấp của những khoản đầu tư cổ phần tư nhân, nơi mà thông tin ít minh bạch hơn và máy tính không có nhiều dữ liệu để phân tích, và nhường thị trường cổ phiếu bảng chính lại cho máy tính. Tôi thì nghĩ tương lai có đủ chỗ cho cả máy tính và con người, chỉ không có chỗ cho người lười biếng và chậm thích ứng.

Bài viết này được trích nguyên văn từ tác giả Hồ Quốc Tuấn được đăng trên trang baomoi.com