Việc ứng dụng AI vào thực tế kinh doanh không hề đơn giản. Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư đang đối diện với bốn rào cản lớn trong việc triển khai AI, chúng có mối liên hệ mật thiết và cần được giải quyết bằng một chiến lược toàn diện. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thay đổi ngành chứng khoán toàn cầu, từ phân tích thị trường, dự báo giá đến tối ưu hóa danh mục đầu tư. Vì vậy, đối phó với các rào cản này là bước đầu tiên để khai thác hiệu quả AI.

1. Thách Thức Từ Sự Phân Mảnh Dữ Liệu

Rào cản quan trọng hàng đầu là tình trạng dữ liệu phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau. Trong một công ty chứng khoán, dữ liệu giao dịch thường nằm trong hệ thống lõi (core), thông tin khách hàng trong CRM, dữ liệu phân tích thị trường từ các nền tảng như Bloomberg hoặc Refinitiv, và thông tin vĩ mô rải rác trong Excel hoặc PDF. Ông Phạm Hoàng Anh đã đề cập tại sự kiện “Khai mở tương lai số trong lĩnh vực chứng khoán cùng FPT và IBM” rằng các công ty chứng khoán Việt Nam thường sử dụng các hệ thống cũ (legacy system), dẫn đến phân mảnh dữ liệu, hiệu suất kém và khó khăn khi triển khai AI hoặc Big Data.

Tình trạng phân mảnh tạo ra các “ốc đảo dữ liệu”, cản trở mô hình AI có được cái nhìn đầy đủ. Do đó, các thuật toán có thể bỏ lỡ tín hiệu quan trọng, dẫn đến dự báo thiếu chính xác hoặc sai lệch. Theo nguyên tắc “Garbage In, Garbage Out”, dữ liệu đầu vào không đầy đủ sẽ tạo ra các khuyến nghị đầu tư có thể gây ra thiệt hại tài chính nghiêm trọng. Phương hướng đối phó: Giải pháp cơ bản là xây dựng một kiến trúc data lake hoặc data warehouse thống nhất. Các công ty cần đầu tư vào các công cụ tích hợp dữ liệu (ETL/ELT) để tự động thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn. Đồng thời, cần thiết lập các API chuẩn hóa để các hệ thống có thể “giao tiếp” hiệu quả.

2. Khoảng Trống Về Chuyên Môn

Việc triển khai AI thành công cần những chuyên gia “lai” – những người có kiến thức vững chắc về khoa học dữ liệu, học máy và hiểu biết sâu sắc về ngành tài chính. Thực tế cho thấy, các nhà khoa học dữ liệu có thể xây dựng các mô hình phức tạp về mặt kỹ thuật nhưng lại thiếu hiểu biết về ý nghĩa của các chỉ số tài chính như P/E, Beta hoặc tâm lý thị trường. Ngược lại, các chuyên viên phân tích tài chính lại thiếu kỹ năng lập trình và thống kê hiện đại.

Sự thiếu hụt này tạo ra rào cản giao tiếp giữa đội ngũ kỹ thuật và nghiệp vụ, kéo dài thời gian thực hiện dự án AI, vượt quá ngân sách và không đạt được mục tiêu. Nhiều công ty phải dựa vào các nhà cung cấp bên ngoài với chi phí cao, nhưng các đối tác này có thể không hiểu hết văn hóa và nhu cầu kinh doanh đặc thù. Thêm vào đó, sự cạnh tranh nhân lực ngày càng gay gắt khiến việc giữ chân các chuyên gia trở nên khó khăn hơn.

Phương hướng đối phó: Chiến lược dài hạn hiệu quả nhất là đầu tư vào việc đào tạo chéo. Các chuyên viên tài chính cần được trang bị kỹ năng lập trình cơ bản và hiểu biết về machine learning, trong khi đội ngũ kỹ thuật cần được đào tạo về nghiệp vụ tài chính. Ngoài ra, việc thành lập các “trung tâm xuất sắc AI” (AI Center of Excellence) giúp tạo ra môi trường hợp tác chặt chẽ giữa các bộ phận.

3. Thách Thức Bảo Mật Dữ Liệu

Trong ngành chứng khoán, dữ liệu không chỉ là tài sản mà còn là trách nhiệm pháp lý. Các hệ thống AI cần truy cập vào các tập dữ liệu lớn chứa thông tin nhạy cảm như chi tiết giao dịch, danh mục đầu tư cá nhân và chiến lược tự doanh. Việc tăng cường truy cập này đồng nghĩa với việc mở rộng phạm vi tấn công.

Đặc biệt, các cuộc tấn công “đầu độc dữ liệu” rất nguy hiểm, khi kẻ xấu cố tình đưa thông tin sai lệch vào quá trình huấn luyện mô hình, khiến AI đưa ra các dự báo sai nhằm thao túng thị trường. Việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu như Nghị định 13/2023/NĐ-CP tại Việt Nam hoặc GDPR ở châu Âu cũng làm phức tạp thêm quá trình triển khai. Ngành chứng khoán Việt Nam đã chứng kiến một trường hợp bị tấn công hệ thống, gây tê liệt hoạt động của công ty. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh mà còn ảnh hưởng đến niềm tin của nhà đầu tư vào tổ chức tài chính đó, và hậu quả thường khó khắc phục trong thời gian ngắn.

Phương hướng đối phó: Áp dụng mô hình “Zero Trust Security” – không tin tưởng bất kỳ thực thể nào theo mặc định. Các công ty cần triển khai mã hóa dữ liệu end-to-end, xác thực đa yếu tố và giám sát liên tục. Việc sử dụng các kỹ thuật privacy-preserving như federated learning hoặc differential privacy giúp huấn luyện mô hình mà không cần tập trung dữ liệu nhạy cảm.

4. Rào Cản Chi Phí và ROI

AI là một lĩnh vực tốn kém, đòi hỏi đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật, đặc biệt là các GPU mạnh mẽ để huấn luyện mô hình. Chi phí nhân sự cũng rất cao do mức lương của các chuyên gia AI/ML thuộc hàng cao nhất trên thị trường. Thêm vào đó, chi phí “ẩn” để làm sạch, chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu phân mảnh thường bị đánh giá thấp, nhưng lại chiếm phần lớn ngân sách dự án.

Rào cản lớn về chi phí là việc chứng minh ROI (Return on Investment) trong ngắn hạn. Không giống như các khoản đầu tư truyền thống, lợi ích của AI thường không rõ ràng ngay lập tức, tạo ra tình trạng “vòng luẩn quẩn”: không đầu tư vì không thấy rõ ROI, và ROI không rõ vì không đầu tư đủ để tạo ra tác động. Điều này càng khó khăn hơn với các công ty nhỏ, chưa có nhiều uy tín trên thị trường hoặc các công ty chứng khoán thuộc hệ sinh thái chung, chỉ phục vụ một nhóm đối tượng nhất định. Việc thuyết phục đầu tư cho các dự án mà ROI chỉ có thể thực hiện được trong thời gian dài là một thách thức lớn.

Phương hướng đối phó: Áp dụng phương pháp “crawl-walk-run” – bắt đầu với các dự án pilot nhỏ, rủi ro thấp nhưng có thể tạo ra giá trị nhanh chóng. Ví dụ: tự động hóa báo cáo thị trường hàng ngày hoặc cải thiện quy trình KYC. Khi đã chứng minh được giá trị, công ty có thể mở rộng sang các ứng dụng phức tạp hơn. Đồng thời, cân nhắc sử dụng các mô hình cloud-based và AI-as-a-Service để giảm chi phí ban đầu.

5. Kết Luận

Bốn rào cản triển khai AI này không tồn tại riêng lẻ mà có mối quan hệ nhân quả phức tạp. Dữ liệu phân mảnh làm tăng rủi ro bảo mật và chi phí. Việc thiếu chuyên gia gây khó khăn cho việc giải quyết các vấn đề kỹ thuật. Để triển khai AI thành công, các công ty chứng khoán cần một chiến lược toàn diện, giải quyết đồng bộ cả bốn rào cản này thay vì chỉ tập trung vào một khía cạnh đơn lẻ.

Thành công trong việc ứng dụng AI không chỉ đến từ công nghệ tiên tiến mà còn từ sự kết hợp hài hòa giữa con người, quy trình và công nghệ. Những công ty có thể vượt qua các rào cản này sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số hóa ngành tài chính.