Artificial Intelligence In Finance: A Comprehensive Review Through Bibliometric And Content Analysis

1. Thông tin Nghiên cứu khoa học

• Tên nghiên cứu tiếng Anh: Artificial intelligence in Finance: a comprehensive review through bibliometric and content analysis
• Tên nghiên cứu tiếng Việt: Trí tuệ nhân tạo trong Tài chính: đánh giá toàn diện thông qua phân tích thư mục và nội dung
• Tác giả: Salman Bahoo, Marco Cucculelli, Xhoana Goga, Jasmine Mondolo
• Số trang file pdf: 46
• Năm: 2024
• Nơi xuất bản: SN Bus Econ (chỉ số 4:23)
• Chuyên ngành học: Tài chính, Kinh tế học
• Từ khoá: Trí tuệ nhân tạo, Tài chính, Học máy, Phân tích thư mục, Phân tích nội dung

2. Nội dung chính

Bài viết này cung cấp một đánh giá toàn diện về các nghiên cứu hiện có về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực tài chính, đồng thời xác định các hướng nghiên cứu cần được điều tra sâu hơn. Sử dụng các công cụ phân tích thư mục và phân tích nội dung, các tác giả đã xem xét một lượng lớn các bài báo được công bố từ năm 1992 đến tháng 3 năm 2021. Nghiên cứu cho thấy rằng, kể từ đầu thế kỷ XXI, các công trình nghiên cứu về chủ đề này đã mở rộng đáng kể, bao gồm nhiều quốc gia và các ứng dụng AI khác nhau trong tài chính. Trong đó, nổi bật là các hệ thống dự đoán/dự báo, hệ thống phân loại/phát hiện/cảnh báo sớm và phân tích dữ liệu lớn/khai thác dữ liệu/khai thác văn bản. Hơn nữa, bài viết cho thấy các bài báo được chọn thuộc vào mười luồng nghiên cứu chính, trong đó AI được áp dụng cho thị trường chứng khoán, mô hình giao dịch, dự báo biến động, quản lý danh mục đầu tư, đánh giá hiệu suất, rủi ro và vỡ nợ, tiền điện tử, công cụ phái sinh, rủi ro tín dụng trong ngân hàng, phân tích tâm lý nhà đầu tư và quản lý ngoại hối. Nghiên cứu trong tương lai nên tìm cách giải quyết các câu hỏi nghiên cứu chưa được trả lời đầy đủ và cải thiện sự hiểu biết về tác động của những phát triển công nghệ đột phá gần đây đối với tài chính. Các nhân tố ảnh hưởng tới hiệu quả quản trị tài chính trong doanh nghiệp

Sự phát triển của AI đã được thúc đẩy bởi sự tiến bộ trong việc phát triển các công nghệ và ứng dụng kỹ thuật số tiên tiến. AI bao gồm một số lượng lớn các công nghệ và lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và thường được coi là một công nghệ đa năng, có khả năng cải thiện theo thời gian và tạo ra các đổi mới bổ sung (Bresnahan và Trajtenberg, 1995). Acemoglu và Restrepo (2020, trang 1) định nghĩa AI là “nghiên cứu và phát triển các tác nhân (máy) thông minh, là máy móc, phần mềm hoặc thuật toán hành động thông minh bằng cách nhận biết và phản ứng với môi trường của chúng”. Lĩnh vực đầy hứa hẹn và phát triển nhanh chóng này chủ yếu bao gồm học máy, học sâu, nền tảng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), API dự đoán (giao diện lập trình ứng dụng), nhận dạng hình ảnh và nhận dạng giọng nói (Martinelli et al., 2021).

Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” được John McCarthy đặt ra lần đầu tiên vào năm 1956 để mô tả “máy móc tư duy” (Buchanan, 2019). Tuy nhiên, cho đến năm 2000, việc thiếu khả năng lưu trữ và sức mạnh tính toán thấp đã ngăn cản mọi tiến bộ trong lĩnh vực này. Các giai đoạn thiếu hụt tài trợ này được gọi là “mùa đông AI”. Sự phát triển và lan rộng đáng kể nhất của các công nghệ liên quan đến AI gần đây hơn nhiều, do sự sẵn có của các cơ sở dữ liệu phi cấu trúc lớn, sự bùng nổ sức mạnh tính toán và sự gia tăng vốn đầu tư mạo hiểm nhằm hỗ trợ các dự án công nghệ đổi mới (Ernst et al., 2018). Các công nghệ AI có thể tự học cách ánh xạ thông tin về môi trường thành các hướng dẫn được gửi đến bộ truyền động của robot (Raj và Seamans, 2019). Ngoài ra, các công nghệ AI có thể thực hiện các hoạt động mà cho đến một vài năm trước vẫn được coi là điển hình của con người, tức là những gì Ernst và các đồng tác giả gọi là “nhiệm vụ tinh thần”.

Việc áp dụng AI có khả năng có những tác động đáng kể đến các đối tượng áp dụng chúng và nói chung, đối với nền kinh tế và xã hội. Một nghiên cứu được thực hiện bởi PricewaterhouseCoopers (PwC) và được công bố vào năm 2017 cho thấy AI có khả năng đóng góp vào sự tăng trưởng của GDP toàn cầu, có thể tăng tới 14% vào năm 2030. Hơn nữa, các công ty áp dụng công nghệ AI đôi khi báo cáo hiệu suất tốt hơn (Van Roy et al., 2020). Bắc Mỹ và Trung Quốc là những nhà đầu tư hàng đầu và dự kiến sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ lợi nhuận kinh tế do AI thúc đẩy. Châu Âu và các thị trường mới nổi ở Châu Á và Nam Mỹ sẽ theo sau. AI cũng sẽ ảnh hưởng đến thị trường lao động, nhu cầu về nhân viên có tay nghề cao dự kiến sẽ tăng lên, trong khi nhu cầu về công việc có tay nghề thấp có khả năng giảm do tự động hóa. Tuy nhiên, tỷ lệ thất nghiệp cao hơn do đó sẽ được bù đắp bởi các cơ hội việc làm mới do AI mang lại (Ernst et al., 2018; Acemoglu và Restrepo, 2020).

Các giải pháp AI đã được giới thiệu trong mọi lĩnh vực chính của nền kinh tế, trong đó lĩnh vực tài chính đang chứng kiến một sự chuyển đổi sâu sắc do cuộc cách mạng công nghệ đang diễn ra. Các tổ chức tài chính dựa nhiều vào dữ liệu lớn và tự động hóa quy trình, đang ở một “vị trí duy nhất để dẫn đầu việc áp dụng AI” (PwC, 2020), tạo ra một số lợi ích. AI khuyến khích tự động hóa các quy trình sản xuất, từ đó nâng cao hiệu quả và năng suất. Máy móc không mắc lỗi do con người và các yếu tố tâm lý nên AI đảm bảo phân tích dự đoán và chiến lược giao dịch chính xác và khách quan. AI cũng thúc đẩy đổi mới mô hình kinh doanh và thay đổi triệt để mối quan hệ với khách hàng bằng cách thúc đẩy tài chính kỹ thuật số tùy chỉnh. AI có khả năng có những tác động đáng kể đối với hành vi tài chính và các nhà giám sát thận trọng, đồng thời cũng có tiềm năng giúp các nhà giám sát xác định các vi phạm tiềm ẩn và giúp các nhà quản lý dự đoán tốt hơn tác động của những thay đổi trong quy định (Wall, 2018). Ngoài ra, các thuật toán AI/học máy phức tạp cho phép người cho vay Fintech đưa ra quyết định tín dụng nhanh chóng (gần như tức thời), mang lại lợi ích cho cả người cho vay và người tiêu dùng (Jagtiani và John, 2018).

Các thiết bị thông minh trong Tài chính được sử dụng trong một số lĩnh vực và hoạt động, bao gồm phát hiện gian lận, giao dịch thuật toán và giao dịch tần số cao, quản lý danh mục đầu tư, quyết định tín dụng dựa trên mô hình chấm điểm tín dụng hoặc phê duyệt tín dụng, dự đoán phá sản, quản lý rủi ro, phân tích hành vi thông qua phân tích tâm lý và tuân thủ quy định. Trong đó, vai trò của vốn chủ sở hữu trong hoạt động ngân hàng thương mại vai trò của vốn chủ sở hữu trong hoạt động ngân hàng thương mại và các yếu tố ảnh hưởng đến quản trị rủi ro tài chính trong các doanh nghiệp các yếu tố ảnh hưởng đến quản trị rủi ro tài chính trong các doanh nghiệp là vô cùng quan trọng để đảm bảo sự ổn định và phát triển của hệ thống tài chính.

Từ đánh giá này, có thể thấy rằng từ đầu thế kỷ XXI, các công trình nghiên cứu về chủ đề này đã mở rộng đáng kể và bao gồm nhiều quốc gia, cũng như một số ứng dụng AI trong tài chính. Trong đó, nổi bật là các hệ thống dự đoán/dự báo, hệ thống phân loại/phát hiện/cảnh báo sớm và phân tích dữ liệu lớn/khai thác dữ liệu/khai thác văn bản. Ngoài ra, các bài báo được chọn có thể được nhóm thành mười luồng nghiên cứu chính, trong đó AI được áp dụng cho thị trường chứng khoán, mô hình giao dịch, dự báo biến động, quản lý danh mục đầu tư, đánh giá hiệu suất, rủi ro và vỡ nợ, tiền điện tử, công cụ phái sinh, rủi ro tín dụng trong ngân hàng, phân tích tâm lý nhà đầu tư và quản lý ngoại hối.

3. Kết luận

Trí tuệ nhân tạo đã cách mạng hóa toàn bộ hệ thống tài chính, nhờ khoa học máy tính tiên tiến và phân tích dữ liệu lớn cũng như dòng dữ liệu ngày càng tăng do người tiêu dùng, nhà đầu tư, doanh nghiệp và các hoạt động của chính phủ tạo ra. Bài viết này nhằm mục đích cung cấp một báo cáo chính xác về hiện trạng và, khi làm như vậy, nó sẽ đại diện cho một hướng dẫn hữu ích cho những độc giả quan tâm đến chủ đề này và trên hết, là điểm khởi đầu cho nghiên cứu trong tương lai. Các tác giả đã thu thập một số lượng lớn các bài báo được xuất bản trên các tạp chí được lập chỉ mục trong Web of Science (WoS), sau đó sử dụng cả phân tích thư mục và phân tích nội dung. Đặc biệt, đã xem xét một số tính năng của các bài báo đang nghiên cứu, xác định các ứng dụng AI chính trong Tài chính và làm nổi bật mười luồng nghiên cứu chính. Từ đánh giá sâu rộng này, có thể thấy rằng AI có thể được coi là một công cụ dự đoán thị trường tuyệt vời và góp phần vào sự ổn định của thị trường bằng cách giảm thiểu sự bất cân xứng thông tin lý thuyết bất cân xứng thông tin và biến động. Điều này dẫn đến các hệ thống đầu tư có lợi nhuận và đánh giá hiệu suất chính xác. Ngoài ra, trong lĩnh vực quản lý rủi ro, AI hỗ trợ dự đoán phá sản và rủi ro tín dụng ở cả tổ chức doanh nghiệp và tài chính. Các mô hình phát hiện gian lận và cảnh báo sớm giám sát toàn bộ hệ thống tài chính và nâng cao kỳ vọng về giám sát thị trường nhân tạo trong tương lai.

Tóm lại, đánh giá từ sự lan rộng nhanh chóng của các ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính và trên một số lượng lớn các quốc gia, và nói chung hơn, dựa trên tốc độ tăng trưởng do tiến bộ công nghệ thể hiện theo thời gian, có thể dự kiến việc sử dụng các công cụ AI sẽ tiếp tục mở rộng hơn nữa, cả về mặt địa lý, trên các lĩnh vực và trên các lĩnh vực tài chính. Các nhà hoạch định chính sách nên thúc đẩy các công ty, đặc biệt là những công ty chưa áp dụng hoặc mới bắt đầu giới thiệu các ứng dụng AI, để bắt kịp, chẳng hạn bằng cách cung cấp tài trợ hoặc các khóa đào tạo nhằm tăng cường các kỹ năng phức tạp mà nhân viên yêu cầu khi đối phó với các hệ thống và ngôn ngữ phức tạp này.