Trong một báo cáo mới được công bố năm 2026 của NVIDIA, cho thấy 89% các công ty tài chính tham gia khảo sát xác nhận AI đã giúp họ đồng thời tăng doanh thu hàng năm và cắt giảm chi phí vận hành hoặc cải thiện trải nghiệm khách hàng. Và 65% doanh nghiệp hiện đã triển khai AI trên quy mô toàn công ty. Những minh chứng trực thực tế cho thấy, trợ lý ảo không còn là những bot trả lời tự động chỉ biết nói "xin chào và hẹn gặp lại", mà đã tiến hóa thành những "bộ não số" có khả năng xử lý hàng tỷ gói dữ liệu trong thời gian siêu ngắn, cũng như có thể trò chuyện với chúng ta như một người bạn thân, hoặc như những chuyên gia tài chính. Tuy nhiên, hiện tượng này đang tồn tại hai mặt của một vấn đề, những lợi ích và tiện ích mang lại là không thể phủ nhận nhưng cũng tồn tại những rủi ro tiềm ẩn. Vậy làm thế nào để sử dụng AI hay các trợ lý ảo trong việc quản lý tài sản, tài chính một cách hiệu quả, giảm thiểu những rủi ro xảy ra, để chúng ta không bị coi là đang đặt cược túi tiền của mình vào những thuật toán?

Trao đổi về vấn đề này, trong chương trình Hộp Tài sản (The Wealth Box Talk) trên VTV8, bà Mai Thanh Yến, Khối Quản lý tài sản, Công ty CP Chứng khoán Mirae Asset Việt Nam (MAS) đã chia sẻ, có rất nhiều giải pháp để hỗ trợ mọi người dân trong hành trình kiến tạo tài chính và quản lý tài sản, trong đó việc sử dụng AI hay trợ lý ảo là một giải pháp hiệu quả khi chúng ta biết sử dụng đúng cách để không lệ thuộc cũng như giảm thiểu rủi ro nhất có thể.

BTV Khánh Ly: Bà có thể chia sẻ về xu hướng bùng nổ trợ lý ảo trong quản lý tài sản tài chính xuất phát từ khi nào và ở quốc gia nào là rõ nhất không?

Nếu nhìn ở góc độ toàn cầu, sự bùng nổ của trợ lý ảo trong quản lý tài sản không phải là một xu hướng xuất hiện đột ngột, mà là kết quả của quá trình phát triển fintech và trí tuệ nhân tạo trong hơn một thập kỷ qua. Thực ra quá trình này có thể nhìn thấy khá rõ qua ba giai đoạn phát triển. Thứ nhất, xu hướng đầu tiên xuất hiện tại Mỹ vào khoảng những năm 2010, khi các công ty fintech bắt đầu phát triển mô hình robo-advisor, tức là hệ thống tư vấn đầu tư tự động dựa trên thuật toán.

Những nền tảng như Betterment hay Wealthfront sử dụng thuật toán để xây dựng danh mục đầu tư cho khách hàng dựa trên hồ sơ rủi ro của họ. Nhà đầu tư chỉ cần trả lời một số câu hỏi cơ bản như độ tuổi, mục tiêu tài chính hay mức chấp nhận rủi ro, sau đó hệ thống sẽ đề xuất danh mục đầu tư phù hợp, thường là các ETF hoặc quỹ chỉ số. Mô hình này phát triển rất nhanh vì chi phí thấp và dễ tiếp cận. Ví dụ, phí quản lý của robo-advisor thường chỉ khoảng 0,25% tài sản mỗi năm, thấp hơn khá nhiều so với mô hình tư vấn tài chính truyền thống. Đến nay, tổng tài sản được quản lý bởi robo-advisor trên toàn cầu đã vượt khoảng 1,5 nghìn tỷ USD, cho thấy mức độ phổ biến ngày càng lớn của mô hình này.

Sau đó, Trung Quốc mới là thị trường đẩy xu hướng này phát triển rất nhanh và ở quy mô lớn hơn nhiều. Điểm khác biệt là họ không chỉ sử dụng robo-advisor trong các công ty quản lý tài sản, mà còn tích hợp trợ lý tài chính AI trực tiếp vào các nền tảng fintech và ứng dụng tài chính số. Ví dụ nhiều người có thể đã nghe đến các trợ lý tài chính như Tiểu Bảo Tài Chính hay Tiểu Tài Ant, những hệ thống có thể trò chuyện với người dùng, giải thích báo cáo doanh nghiệp, phân tích dữ liệu thị trường và gợi ý sản phẩm đầu tư. Trong bối cảnh đó, thị trường quản lý tài sản tại Trung Quốc cũng tăng trưởng rất nhanh. Tổng tài sản tài chính cá nhân tại Trung Quốc đạt khoảng 35 nghìn tỷ USD vào năm 2022, và nhiều dự báo cho thấy con số này có thể tăng lên gần 80.000 tỷ USD vào năm 2032. Chính quy mô thị trường khổng lồ này đã tạo điều kiện để các trợ lý tài chính AI phát triển mạnh.

Còn ở giai đoạn hiện nay, trợ lý ảo trong quản lý tài sản đã phát triển xa hơn rất nhiều so với ban đầu. Nó không còn chỉ là chatbot hay công cụ hỏi đáp đơn giản, mà đang dần trở thành một hệ thống trí tuệ tài chính dựa trên dữ liệu. Các trợ lý này kết hợp nhiều công nghệ như big data, machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và deep learning để phân tích dữ liệu thị trường, đánh giá rủi ro và hỗ trợ quá trình ra quyết định đầu tư. Thậm chí trong nhiều tổ chức tài chính lớn hiện nay, AI đã tham gia trực tiếp vào các chiến lược giao dịch thuật toán, xử lý khối lượng dữ liệu thị trường khổng lồ mà con người rất khó thực hiện trong thời gian ngắn. Và tôi nghĩ trong vài năm tới, khi các mô hình AI ngày càng thông minh hơn và dữ liệu tài chính ngày càng phong phú, trợ lý tài chính AI có thể sẽ trở thành một công cụ quen thuộc trong cách mỗi cá nhân quản lý tài sản của mình.

BTV Khánh Ly: Vậy bà có thể chia sẻ về những lợi ích mà trợ lý ảo trong quản lý tài sản, tài chính đã mang lại không?

Nếu nhìn từ thực tiễn, trợ lý tài chính AI đang mang lại ba lợi ích rất rõ ràng. Thứ nhất là mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ đầu tư. Trước đây, dịch vụ quản lý tài sản thường chỉ dành cho những khách hàng có tài sản lớn vì chi phí tư vấn khá cao. Nhưng với các hệ thống robo-advisor, chi phí đã giảm đáng kể. Nhiều nền tảng chỉ yêu cầu số vốn ban đầu vài trăm USD và phí quản lý khoảng 0,25% tài sản mỗi năm. Nhờ vậy, dịch vụ quản lý tài sản không còn giới hạn ở một nhóm nhỏ mà đã mở rộng tới hàng triệu nhà đầu tư cá nhân.

Thứ hai là giúp nhà đầu tư duy trì kỷ luật đầu tư. Một trong những vấn đề lớn nhất của nhà đầu tư cá nhân là yếu tố cảm xúc. Khi thị trường tăng mạnh, nhiều người dễ mua đuổi; khi thị trường giảm lại dễ bán tháo. Các hệ thống robo-advisor vận hành theo nguyên tắc được lập trình sẵn và có cơ chế tái cân bằng danh mục tự động, giúp giữ đúng chiến lược đầu tư ban đầu.

Nghiên cứu của Vanguard cho thấy việc duy trì kỷ luật đầu tư và tái cân bằng danh mục có thể cải thiện hiệu quả đầu tư của nhà đầu tư trong dài hạn.

Thứ ba là nâng cấp khả năng phân tích dữ liệu. Các hệ thống AI có thể xử lý đồng thời rất nhiều nguồn dữ liệu như giá cổ phiếu, báo cáo tài chính, tin tức kinh tế và dữ liệu vĩ mô. Nhờ đó, quá trình phân tích thị trường ngày càng dựa nhiều hơn vào dữ liệu và xác suất, thay vì chỉ dựa vào cảm tính. Chính vì vậy, trợ lý tài chính AI đang trở thành một công cụ hỗ trợ rất quan trọng trong quá trình quản lý tài sản.

BTV Khánh Ly: Có thể thấy những tiện ích và lợi ích đều đã được nhìn thấy, nhưng những rủi ro tiềm ẩn cũng sẽ đi kèm nếu chúng ta sử dụng không đúng cách hoặc tình huống bất ngờ xảy ra như lỗi kỹ thuật…những rủi ro đó đã từng xảy ra ở những nước phát triển đi trước áp dụng các ứng dụng như vậy chưa thưa bà Yến?

Câu trả lời là có, và đây cũng chính là mặt còn lại của câu chuyện. Trong lĩnh vực tài chính, khi một hệ thống tự động gặp lỗi, hậu quả không chỉ dừng lại ở việc trả lời sai thông tin, mà trong nhiều trường hợp còn có thể ảnh hưởng trực tiếp tới các quyết định đầu tư hoặc thậm chí tác động tới thị trường.

Nếu nhìn vào thực tế, rủi ro khi ứng dụng AI trong tài chính thường xuất hiện theo một vài dạng phổ biến. Một dạng rủi ro liên quan đến các hệ thống giao dịch tự động.

Ví dụ nổi tiếng là sự kiện Flash Crash năm 2010 tại Mỹ, khi chỉ số Dow Jones có lúc giảm gần 1.000 điểm chỉ trong vài phút trước khi nhanh chóng hồi phục trở lại. Nguyên nhân được xác định là sự kết hợp giữa một lệnh bán quy mô lớn và các thuật toán giao dịch tốc độ cao phản ứng dây chuyền với nhau. Mặc dù thời điểm đó chưa phải AI như hiện nay, nhưng sự kiện này cho thấy khi các hệ thống giao dịch tự động hoạt động mà thiếu cơ chế kiểm soát, thị trường có thể biến động rất mạnh trong thời gian rất ngắn.

Một trường hợp khác thường được nhắc đến là sự cố của Knight Capital năm 2012. Do lỗi phần mềm trong hệ thống giao dịch, công ty này đã gửi hàng loạt lệnh sai ra thị trường và gây thiệt hại khoảng 440 triệu USD chỉ trong vòng 45 phút. Đây được xem là một trong những sự cố công nghệ lớn nhất trong lịch sử thị trường chứng khoán.

Ngoài rủi ro từ hệ thống giao dịch, AI cũng có thể gặp phải hiện tượng gọi là “ảo giác AI”, hay còn gọi là AI hallucination. Đây là tình huống AI đưa ra câu trả lời nghe rất hợp lý và thuyết phục, nhưng thực chất dữ liệu hoặc thông tin lại không chính xác. Trong lĩnh vực tài chính, điều này khá nguy hiểm vì nếu nhà đầu tư dựa hoàn toàn vào những phân tích đó mà không kiểm chứng lại thông tin, quyết định đầu tư có thể bị sai lệch.

Bên cạnh đó, một yếu tố rất quan trọng là chất lượng dữ liệu đầu vào. AI hoạt động dựa rất nhiều vào dữ liệu. Nếu dữ liệu tài chính bị thiếu, sai hoặc không được cập nhật kịp thời, hệ thống vẫn có thể đưa ra những phân tích trông có vẻ hợp lý, nhưng thực chất kết luận lại không chính xác.

Chính vì vậy, trong ngành tài chính hiện nay người ta thường áp dụng mô hình gọi là “human-in-the-loop”, tức là AI hỗ trợ rất mạnh trong việc thu thập và phân tích dữ liệu, nhưng ở những bước ra quyết định quan trọng vẫn cần có sự giám sát và kiểm soát của con người.

BTV Khánh Ly: Thậm chí nhiều đối tượng xấu còn sử dụng công nghệ trợ lý ảo để lừa đảo tài chính, bà có cảnh báo gì về vấn đề này không?

Đây thực sự là một rủi ro mới xuất hiện cùng với sự phát triển rất nhanh của AI. Khi công nghệ trợ lý ảo ngày càng phổ biến trong lĩnh vực tài chính, thì các hình thức lừa đảo cũng bắt đầu tận dụng chính công nghệ đó. Hiện nay, tội phạm có thể sử dụng AI để tạo chatbot giả mạo tư vấn đầu tư, tạo giọng nói nhân tạo để giả danh chuyên gia tài chính, hoặc thậm chí xây dựng những nền tảng đầu tư trông rất chuyên nghiệp. Các hệ thống này có thể trả lời câu hỏi khá giống một cố vấn thật, vì vậy nếu không cẩn thận thì nhà đầu tư rất dễ tin rằng đó là dịch vụ tài chính hợp pháp. Quy mô của loại tội phạm này đang tăng rất nhanh. Theo FBI Internet Crime Report, riêng trong năm 2023 các vụ lừa đảo đầu tư trực tuyến đã gây thiệt hại hơn 4,5 tỷ USD, chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các loại tội phạm mạng tài chính. Một phần đáng kể trong số đó đến từ các nền tảng đầu tư giả hoặc chatbot tư vấn đầu tư giả mạo. Các tổ chức an ninh mạng cũng cảnh báo rằng AI đang khiến các vụ lừa đảo trở nên tinh vi và cá nhân hóa hơn. Hệ thống có thể phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, sau đó đưa ra những lời tư vấn rất “hợp lý” với độ tuổi, thu nhập hoặc khẩu vị rủi ro của từng người. Vì vậy nhiều nhà đầu tư cảm thấy như đang nói chuyện với một chuyên gia thật.

Chính vì vậy, theo tôi nhà đầu tư cần lưu ý ba nguyên tắc rất quan trọng. Thứ nhất, chỉ sử dụng các nền tảng đầu tư và trợ lý tài chính đến từ những tổ chức tài chính được cấp phép và có thương hiệu rõ ràng. Thứ hai, không tải ứng dụng đầu tư từ các đường link lạ trên mạng xã hội hoặc các nhóm chat, vì hiện nay rất nhiều ứng dụng giao dịch giả được thiết kế gần giống với ứng dụng thật. Và thứ 3 là không nên tin vào những lời hứa lợi nhuận cao hoặc “cam kết lãi suất” từ các chatbot tư vấn đầu tư, vì trong tài chính không có chiến lược nào đảm bảo lợi nhuận tuyệt đối. Ví dụ như tại Chứng khoán Mirae Asset Việt Nam của chúng tôi, toàn bộ hệ thống giao dịch và các công cụ hỗ trợ khách hàng đều được triển khai trên ứng dụng chính thức của công ty, có quy trình xác thực tài khoản, kiểm soát rủi ro và đội ngũ chuyên gia giám sát phía sau. Khi nhà đầu tư sử dụng các nền tảng chính thống như vậy thì rủi ro lừa đảo sẽ giảm đi rất nhiều. Vì vậy có thể nói ngắn gọn thế này, AI là một công cụ rất mạnh, nhưng trong đầu tư tài chính, điều quan trọng nhất vẫn là sử dụng nó trên những nền tảng chính thống và được quản lý bởi các tổ chức uy tín.

BTV Khánh Ly: Đối mặt với các rủi ro về trợ lý ảo, các nước phát triển đi trước đã làm gì để xử lý vấn đề này?

Khi AI bắt đầu được ứng dụng mạnh trong lĩnh vực tài chính, nhiều quốc gia phát triển cũng nhanh chóng nhận ra rằng đây không chỉ đơn thuần là câu chuyện công nghệ, mà còn liên quan trực tiếp đến sự ổn định của hệ thống tài chính và niềm tin của nhà đầu tư. Vì vậy trong vài năm gần đây, nhiều nước đã bắt đầu xây dựng các khung pháp lý để quản lý việc ứng dụng AI trong ngành tài chính. Nếu nhìn trên phạm vi toàn cầu, có thể thấy các quốc gia đang tiếp cận vấn đề này theo một số hướng khá rõ.

Một hướng quan trọng là xây dựng các bộ luật riêng dành cho trí tuệ nhân tạo. Ví dụ tiêu biểu là EU AI Act của Liên minh châu Âu, được thông qua năm 2024. Bộ luật này phân loại các hệ thống AI theo mức độ rủi ro và yêu cầu những hệ thống AI sử dụng trong các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính phải đáp ứng các tiêu chuẩn rất nghiêm ngặt về minh bạch dữ liệu, khả năng giải thích thuật toán và sự giám sát của con người.

Song song với việc ban hành luật, nhiều quốc gia cũng tăng cường giám sát hạ tầng công nghệ của các tổ chức tài chính. Chẳng hạn tại châu Âu, Đạo luật DORA yêu cầu các ngân hàng và công ty tài chính phải kiểm tra toàn diện khả năng chống chịu của hệ thống công nghệ, bao gồm cả các hệ thống sử dụng AI, nhằm đảm bảo chúng có thể hoạt động ổn định ngay cả khi xảy ra sự cố công nghệ hoặc tấn công mạng. Ngoài khung pháp lý và giám sát công nghệ, một số quốc gia còn tập trung xây dựng các nguyên tắc quản trị AI trong ngành tài chính. Ví dụ như Cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS) đã đưa ra bộ nguyên tắc FEAT, bao gồm các tiêu chí về công bằng, đạo đức, trách nhiệm và minh bạch. Những nguyên tắc này nhằm đảm bảo các hệ thống AI hoạt động minh bạch, có thể giải thích được và luôn có sự giám sát của con người.

Nhìn tổng thể, có thể thấy xu hướng chung của các quốc gia là không cản trở sự phát triển của AI, bởi công nghệ này có thể giúp ngành tài chính hoạt động hiệu quả hơn. Tuy nhiên, sự phát triển đó cần đi kèm với khung pháp lý rõ ràng và cơ chế giám sát chặt chẽ để bảo vệ nhà đầu tư và đảm bảo sự ổn định của thị trường.

BTV Khánh Ly: Vậy xu hướng dùng trợ lý ảo AI trong tương lai sẽ như thế nào sau những phân tích vừa rồi, theo bà?

Nếu nhìn vào những gì đang diễn ra trên thị trường hiện nay, tôi nghĩ có một thay đổi khá rõ trong cách AI đang bước vào lĩnh vực quản lý tài sản. Trước đây, dịch vụ tư vấn đầu tư thường mang tính khá “đại trà”, tức là nhiều nhà đầu tư có thể nhận được những khuyến nghị khá giống nhau. Nhưng với sự phát triển của AI, xu hướng đang dần chuyển sang cá nhân hóa. Trong tương lai, mỗi nhà đầu tư có thể có một “trợ lý tài chính số” riêng, theo dõi danh mục, hiểu mục tiêu tài chính của họ và đưa ra những gợi ý phù hợp với từng người.

Một thay đổi khác cũng rất đáng chú ý là cách thị trường xử lý dữ liệu. Khối lượng thông tin tài chính ngày nay tăng lên rất nhanh, từ dữ liệu giá cổ phiếu, báo cáo doanh nghiệp cho đến các tin tức kinh tế và dữ liệu vĩ mô. Những hệ thống AI có thể đọc, tổng hợp và phân tích khối lượng dữ liệu này trong thời gian rất ngắn, điều mà con người gần như không thể làm kịp trong thời gian thực.

Và điều quan trọng hơn nữa là công nghệ đang giúp dịch vụ quản lý tài sản trở nên phổ biến hơn. Trước đây, tư vấn tài chính chuyên nghiệp thường chỉ dành cho những khách hàng có tài sản lớn. Nhưng khi chi phí công nghệ giảm xuống, nhiều nhà đầu tư cá nhân cũng có thể tiếp cận các công cụ phân tích và quản lý danh mục mà trước đây chỉ có các tổ chức tài chính lớn mới sử dụng. Vì vậy nếu nhìn tổng thể, AI đang không chỉ thay đổi cách phân tích thị trường, mà còn thay đổi cả cách dịch vụ tài chính được cung cấp. Trong tương lai gần, trợ lý tài chính AI có thể trở nên quen thuộc giống như các ứng dụng ngân hàng số hiện nay – trở thành một công cụ giúp nhà đầu tư theo dõi danh mục, hiểu thị trường và quản lý tài sản một cách chủ động hơn.

Khi nói đến trợ lý ảo trong tài chính, nhiều người vẫn nghĩ đó chỉ là một chatbot trả lời câu hỏi. Nhưng trên thực tế, các hệ thống robo-advisor, tức là hệ thống tư vấn đầu tư tự động bằng thuật toán, đã phát triển thành một hệ thống quản lý tài sản số hóa khá hoàn chỉnh, vận hành dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Để dễ hình dung, chúng ta thử lấy một ví dụ rất thực tế. Giả sử anh X, một nhà đầu tư 30 tuổi, có khoảng 1 tỷ đồng để đầu tư và muốn sử dụng trợ lý tài chính AI để quản lý danh mục của mình. Một hệ thống quản lý tài sản AI thường vận hành theo 5 bước chính. Bước thứ nhất là xây dựng hồ sơ nhà đầu tư; Bước thứ hai là xây dựng danh mục đầu tư; Bước thứ ba là theo dõi và phân tích thị trường; Bước thứ tư là tái cân bằng danh mục, ví dụ nếu thị trường cổ phiếu tăng mạnh khiến tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục của anh X tăng từ 60% lên 75%, mức rủi ro của danh mục sẽ cao hơn. Khi đó hệ thống sẽ tự động điều chỉnh lại tỷ trọng tài sản để đưa danh mục quay về đúng chiến lược ban đầu; Bước thứ năm là quản lý hành vi đầu tư. Một trong những nguyên nhân khiến nhiều nhà đầu tư thua lỗ là yếu tố cảm xúc, như mua đuổi khi thị trường tăng hoặc bán tháo khi thị trường giảm. Trợ lý AI có thể theo dõi lịch sử giao dịch và đưa ra những khuyến nghị mang tính kỷ luật, giúp nhà đầu tư giữ chiến lược dài hạn thay vì phản ứng cảm tính. Nói một cách đơn giản, AI không thay thế nhà đầu tư, nhưng đang trở thành một “trợ lý tài chính số” giúp mỗi nhà đầu tư quản lý tài sản của mình một cách kỷ luật và dựa trên dữ liệu hơn.

BTV Khánh Ly: Được biết bên bà là một tổ chức lâu đời và đi đầu trong lĩnh vực quản lý tài sản tài chính, bà có thể chia sẻ bên bà đang thực hiện các chiến lược như thế nào để giúp phát triển các giải pháp quản lý tài sản tài chính hiệu quả cho mọi người dân và các nhà đầu tư?

Nắm bắt xu hướng này từ khá sớm, tại tập đoàn Mirae Asset Hàn Quốc, chúng tôi đã ứng dụng AI và các mô hình quản lý tài sản số hóa trong nhiều năm qua tại các thị trường phát triển. Vì vậy khi triển khai tại Việt Nam, chúng tôi có lợi thế là được thừa hưởng kinh nghiệm, công nghệ và tư duy quản lý tài sản hiện đại của một tập đoàn tài chính toàn cầu. Tuy nhiên chúng tôi cũng nhận thấy rằng mỗi thị trường đều có đặc thù riêng về hành vi nhà đầu tư và cấu trúc thị trường. Vì vậy thay vì áp dụng nguyên mô hình quốc tế, Mirae Asset đã phát triển MASA AI, một trợ lý phân tích đầu tư được tối ưu riêng cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Ứng dụng có thể thực hiện phân tích cơ bản của doanh nghiệp thông qua các chỉ số như P/E, P/B, ROE hay tăng trưởng lợi nhuận, đồng thời kết hợp với phân tích kỹ thuật thông qua các chỉ báo xu hướng thị trường. Nhờ đó hệ thống có thể đưa ra góc nhìn phân tích tương tự như một chuyên viên nghiên cứu, giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cổ phiếu và thị trường.

Một yếu tố chúng tôi đặc biệt chú trọng là độ tin cậy của dữ liệu. MASA AI được kết nối trực tiếp với hệ thống báo cáo Research nội bộ của Mirae Asset, bao gồm các báo cáo chiến lược, báo cáo ngành và nhận định vĩ mô. Điều này giúp các phân tích của AI không chỉ dựa trên dữ liệu thị trường mà còn dựa trên tri thức và kinh nghiệm của đội ngũ chuyên gia phân tích. Ngoài ra, hệ thống cũng được thiết kế để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Nhà đầu tư có thể lựa chọn phong cách giao tiếp của trợ lý AI, từ phong cách thân thiện, dễ hiểu cho đến phong cách phân tích chuyên sâu giống như một chuyên gia tài chính. Về mặt sản phẩm, MASA AI cũng được phát triển theo các cấp độ dịch vụ khác nhau.

Một điểm rất thuận tiện là khách hàng của Chứng khoán Mirae Asset Việt Nam có thể sử dụng MASA AI rất nhanh và đơn giản ngay trên ứng dụng M-Stock. Chỉ cần đăng nhập vào ứng dụng, nhà đầu tư có thể đặt câu hỏi để xem phân tích cổ phiếu, nhận định thị trường hoặc tham khảo chiến lược đầu tư. Trong định hướng phát triển sắp tới, chúng tôi cũng đang nghiên cứu nâng cấp MASA AI theo hướng trợ lý phân tích định lượng. Hệ thống sẽ tích hợp dữ liệu thị trường theo thời gian thực và sử dụng các mô hình thống kê để mô phỏng nhiều kịch bản biến động của thị trường. Ví dụ, trong tương lai MASA AI có thể chạy hàng chục nghìn kịch bản thị trường khác nhau để ước lượng các xác suất như xác suất thị trường tạo đáy, xác suất hình thành đỉnh, vùng giá trung vị, các vùng biến động cực trị…để nhà đầu tư có thể quản trị rủi ro tốt hơn. Đây cũng chính là phương pháp mà nhiều quỹ đầu tư định lượng trên thế giới đang sử dụng. Vì vậy có thể nói chiến lược của chúng tôi là kết hợp giữa công nghệ AI và kinh nghiệm của chuyên gia, tức là mô hình con người kết hợp với AI. AI giúp xử lý dữ liệu nhanh và phát hiện tín hiệu thị trường, còn con người đưa ra góc nhìn chiến lược và kinh nghiệm đầu tư. “Trong tương lai, nhà đầu tư thành công không phải là người đánh bại AI, mà là người biết sử dụng AI như một công cụ để ra quyết định thông minh hơn.”

BTV Khánh Ly: Xin cảm ơn bà về những thông tin vừa rồi!