Cơn sốt AI, cơn sốt trợ lý ảo đã và đang hiện hữu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Và ngày càng phổ biến trong lĩnh vực quản lý tài sản tài chính. 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.
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.
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? Và đến nay nó đang như thế nào?
Bà Mai Thanh Yến: 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. 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.
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?
Bà Mai Thanh Yến: 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.
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?
Bà Mai Thanh 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.
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?
Bà Mai Thanh Yến: 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.
Vậy xu hướng dùng trợ lý ảo AI trong tương lai sẽ như thế nào sau những phân tích vừa rồi, theo bà?
Bà Mai Thanh Yến: 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.
