C ách đây vài năm, “ra quyết định dựa trên dữ liệu” nổi lên như là một cụm từ khóa cho thấy sự đổi mới của các doanh nghiệp trong thời đại 4.0, nhất là trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Tuy nhiên, có nhiều ý kiến thời điểm đó cho rằng, đây chủ yếu vẫn là khẩu hiệu, còn thực tế thì chưa được như vậy.

Tuy nhiên trong cuộc trò chuyện gần đây với một chuyên gia chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, ông đánh giá đây không còn là cụm từ “nói cho sang mồm” nữa mà thực sự giờ đây đã trở thành kim chỉ nam cho các doanh nghiệp. Hiện nay, giao dịch online chiếm tỷ trọng rất lớn và nếu không có dữ liệu thì không thể thấu hiểu được khách hàng. Nhìn rộng hơn, trong thời điểm hiện nay, không ai có đủ trình độ để biết được mọi thứ đang chuyển biến theo hướng nào nếu không có dữ liệu.

Nhưng không dễ để ra quyết định dựa trên dữ liệu. Vị chuyên gia này dẫn các tiêu chí về dữ liệu mà Đề án 06 đặt ra, đó là dữ liệu phải “đúng, đủ, sạch, sống”. Trong đó, tiêu chí “sống” (real-time) rất quan trọng.

Chuyên gia nêu thực tế: “Dữ liệu ngân hàng tồn tại đã vài chục năm nay mà không được cập nhật thì không đáp ứng được tiêu chí “sống”. Tôi biết có những ngân hàng khi rà soát dữ liệu thì phát hiện ra 25% khách hàng là… sinh viên, bởi vì họ mở tài khoản ngân hàng khi đang là sinh viên. Nhưng giờ đa số đã có con, có cháu, trở thành ông này bà nọ nhưng không được cập nhật. Tuy nhiên để cập nhật được cũng rất khó, bởi khách hàng ngại khai lại thông tin. Chỉ có cách là thu thập dữ liệu lớn từ các nguồn khác nhau để làm giàu thông tin khách hàng, khớp các dữ liệu lại để cho ra thông tin hữu ích và hệ thống tự động cập nhật”.

Dữ liệu ngân hàng tồn tại đã vài chục năm nay mà không được cập nhật thì không đáp ứng được tiêu chí “sống”. Có những ngân hàng khi rà soát dữ liệu thì phát hiện ra 25% khách hàng là… sinh viên, bởi vì họ mở tài khoản ngân hàng khi đang là sinh viên.

Bên cạnh đó, ngân hàng vẫn đang phải nỗ lực làm sạch dữ liệu. Có những dữ liệu có thể do nhu cầu phải nhập nhanh hoặc do chạy doanh số nên dữ liệu đầu vào không đủ và không đúng.

“Không dễ để xây dựng cơ sở dữ liệu đảm bảo “đúng - đủ - sạch - sống”. Theo tôi, đầu tiên là phải nhất quán về tiêu chuẩn dữ liệu. Thứ hai là phải có chế tài nghiêm khắc trong việc khai báo ban đầu. Thứ ba là phải có phương pháp để làm giàu thông tin”, chuyên gia nêu quan điểm, đồng thời ví dữ liệu giống như dầu thô, nếu chất lượng dầu quá kém thì không thể chế biến thành xăng chất lượng tốt.

Nêu ví dụ cụ thể trong ngành đầu tư tài chính, ông Bùi Văn Cường, Nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc Công nghệ của Công ty Cổ phần DATX Việt Nam, cho biết thu thập dữ liệu là nhằm biết được mức độ quan tâm của nhà đầu tư đối với một vấn đề, chẳng hạn như về vĩ mô, thị trường hay một ngành cụ thể, một cổ phiếu cụ thể hoặc một vấn đề rủi ro pháp lý. Việc thu thập dữ liệu được triển khai trên nhiều nguồn, trong đó bao gồm hầu hết các diễn đàn chứng khoán như F319, F247, 24hmoney… Bên cạnh đó, trên mạng xã hội như Facebook, Zalo… cũng có rất nhiều hội nhóm chứng khoán. Ngoài ra, các tổ chức rất chuyên nghiệp như công ty chứng khoán, quỹ đầu tư cũng thường xuyên công bố các báo cáo phân tích chất lượng như Vietcap, MBS, BSC, SSI…

Sau khi thu thập dữ liệu, việc tiếp theo là đo lường phản ứng của thị trường hoặc của giá cổ phiếu với các thông tin - dữ liệu. Chẳng hạn, sau khi một doanh nghiệp công bố báo cáo tài chính thì chuyện gì xảy ra đối với giá cổ phiếu của doanh nghiệp trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.

“Chúng tôi đã công bố những bài báo khoa học thể hiện mối tương quan giữa tâm lý thị trường (market sentiment) và diễn biến giá cổ phiếu/chỉ số chứng khoán. Thông qua AI và dữ liệu lớn (BigData), chúng tôi sẽ biết được số đông đang quan tâm đến ngành nào, cổ phiếu nào với các mức độ khác nhau. Không phải số đông nói tích cực về một cổ phiếu thì giá cổ phiếu đó sẽ tăng. Ở một số hội nhóm, khi số đông bắt đầu nói nhiều về một cổ phiếu thì giá cổ phiếu đó bắt đầu đi xuống; trong khi đó, ở một số hội nhóm khác, khi nhà đầu tư bắt đầu quan tâm đến một cổ phiếu thì giá cổ phiếu đó lại đi lên”, ông Cường nói, đồng thời giải thích thêm một trong những lý do là xuất phát từ sự khác nhau giữa các nền tảng. Trên một số hội nhóm trên mạng xã hội, các quan điểm mà nhà đầu tư đưa ra tương đối trung tính nhưng trên các diễn đàn chứng khoán thì các quan điểm được đưa ra lại phục vụ một mục đích nào đó của người đăng hoặc một nhóm đằng sau. Bản thân DATX phải xây dựng các mô hình phân tích (model) khác nhau cho từng cổ phiếu, thay vì sử dụng một mô hình phân tích cho mọi cổ phiếu.

Chuyên gia chuyển đổi số Nguyễn Thành Hải, trong một trao đổi chuyên môn về dữ liệu được tổ chức bởi FPT Digital, đã hệ thống hoá chiến lược phát triển dữ liệu thành 5 bước:

Đầu tiên là doanh nghiệp phải xác định rõ mục tiêu mà tổ chức mong muốn đạt được. Thứ hai là phải tìm hiểu và thu thập được dữ liệu, bao gồm: Các dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc mà doanh nghiệp đang sở hữu, dữ liệu từ bên thứ ba hoặc dữ liệu từ các trang mạng xã hội. Sau đó, tiến hành làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và phân quyền truy cập vào từng vùng dữ liệu, đảm bảo dữ liệu được an toàn. Bước tiếp theo là cân nhắc sử dụng các công nghệ, nền tảng dữ liệu vừa đảm bảo đáp ứng được nhu cầu hiện tại nhưng cũng có khả năng mở rộng trong tương lai. Cuối cùng, yếu tố con người rất quan trọng, nhân sự cần có năng lực khai thác và sử dụng dữ liệu, đem lại giá trị cho tổ chức.

Chia sẻ thêm kinh nghiệm, ông Hải lưu ý rằng hành trình xây dựng chiến lược của một doanh nghiệp trước hết cần có sự ủng hộ của ban lãnh đạo cũng như chủ doanh nghiệp, bởi hành trình này liên quan đến rất nhiều phòng ban nghiệp vụ khác nhau, thay vì chỉ là nhiệm vụ của phòng IT hay đội xử lý dữ liệu.

Ông Nguyễn Phúc Nguyên, Giám đốc Công nghệ thông tin của Công ty Chứng khoán Bảo Việt (BVSC), đánh giá ra quyết định đầu tư dựa trên dữ liệu là một bước tiến lớn trong cách thức mà nhà đầu tư hiện đại tiếp cận thị trường, thay vì chủ yếu đầu tư dựa trên kinh nghiệm như trước đây.

“Một khi thông tin thị trường đã được số hóa, minh bạch và gửi đến một cách tức thời cho toàn thị trường thì phân tích dữ liệu và công nghệ sẽ đóng vai trò then chốt. Ngoài việc giúp tăng cường tính minh bạch và giảm thiểu rủi ro do quyết định chủ quan, phân tích dữ liệu mở ra cơ hội đầu tư mới, như phát hiện xu hướng thị trường sớm hoặc nhận diện các cơ hội tiềm năng chưa được khám phá”, ông Nguyên cho biết.

Theo đại diện BVSC, các công ty chứng khoán không chỉ cần cập nhật công nghệ và kỹ thuật phân tích dữ liệu, sử dụng các công nghệ, áp dụng AI, máy học, mà còn rất cần ưu tiên tập trung vào việc đào tạo và hỗ trợ khách hàng trong việc hiểu và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Trao đổi với Đầu tư Tài chính, bà Văn Thị Minh Hoàng, Phó Giám đốc khối Vận hành Công nghệ thông tin của Công ty Chứng khoán ACB (ACBS), cho biết việc sử dụng công cụ phân tích số liệu kinh doanh thực tế của các doanh nghiệp niêm yết hay của nền kinh tế sẽ giúp quyết định đầu tư của nhà đầu tư được đúng đắn hơn là dựa vào tin đồn hay nghe theo các “đội lái”. Bản thân ACBS cũng kết hợp với các đơn vị cung cấp dữ liệu như Bloomberg và Fingroup trong việc cung cấp các số liệu theo thời gian thực trên thị trường để có cơ sở tư vấn khách hàng hiệu quả và chính xác hơn.

Đại diện ACBS nhấn mạnh: “Ra quyết định dựa trên dữ liệu là xu hướng cần thiết cho một nền kinh tế muốn phát triển lành mạnh”.

Đồng quan điểm, ông Bùi Văn Cường khẳng định: “Ra quyết định dựa trên dữ liệu là xu hướng không thể đảo ngược và sẽ ngày càng phổ biến hơn, không chỉ trong đầu tư tài chính mà trong tất cả các lĩnh vực”. Trước hết, trong ngành đầu tư tài chính, giao dịch định hướng theo dữ liệu đã xuất hiện từ thập niên 70 của thế kỷ trước, đặc biệt là giao dịch định lượng (quant trading) đã xuất hiện từ những năm 80 và hoạt động rất tốt. Hiện nay, các quyết định đầu tư dựa trên dữ liệu ngày càng tốt hơn nhờ sự trợ giúp từ AI. Mở rộng hơn, các quyết định về marketing, bán hàng hiện nay cũng đều được quyết định dựa trên dữ liệu.

Một ưu điểm khác của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu nói chung và ứng dụng AI để ra quyết định đầu tư nói riêng, theo ông Cường, là giúp giải quyết phần nào vấn đề bất cân xứng thông tin trong đầu tư.

Để ra được quyết định đầu tư hợp lý, các tổ chức lớn phải bỏ tiền mua dữ liệu, thuê đội ngũ chuyên gia đầu tư hàng đầu để phân tích và đưa ra khuyến nghị. Trong khi đó, các nhà đầu tư nhỏ lẻ không có nguồn lực tiền bạc và thời gian như vậy, chưa kể đến khả năng phân tích còn hạn hẹp. Đó là lý do vì sao tại Việt Nam, ước tính khoảng 90 - 95% nhà đầu tư cá nhân bị thua lỗ xét trong một chu kỳ của thị trường chứng khoán. Họ không có đủ nguồn lực và khả năng phân tích từng doanh nghiệp, từng cổ phiếu, chưa nói đến phân tích vĩ mô và đặc biệt là khả năng nhìn nhận rủi ro.

Thu nhập và phân tích dữ liệu là điểm mạnh của AI, có thể giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư tốt hơn, sát với thị trường hơn, NAV tăng trưởng bền vững hơn.

“AI sẽ giải quyết bài toán đó. Thu nhập và phân tích dữ liệu là điểm mạnh của AI, có thể giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư tốt hơn, sát với thị trường hơn, NAV tăng trưởng bền vững hơn”, Nhà đồng sáng lập DATX đánh giá, đồng thời cho biết tại công ty này, toàn bộ các quyết định đầu tư và khuyến nghị dành cho người dùng 100% là do AI, con người chỉ hiện diện ở khâu nghiên cứu và huấn luyện AI.

Nói rõ hơn, ông Bùi Văn Cường cho hay AI vẫn được con người xây dựng dựa trên những lý thuyết cơ bản. Tuy nhiên, so với con người, AI có thể học được nhiều kiến thức hơn và hoạt động minh bạch hơn, điều đặc biệt là AI làm việc 24/7 và nếu tối ưu công suất thì có thể phục vụ cả trăm nghìn nhà đầu tư nhỏ lẻ, tương tự như các chuyên gia phục vụ cho các tổ chức đầu tư lớn.

Tuy nhiên, theo ông Cường, ra quyết định đầu tư bằng AI hiện cũng đang gặp phải một số khó khăn, trong đó khó nhất vẫn là làm thế nào để nhà đầu tư làm quen và chấp nhận mức độ tin cậy của AI.

“Dù thế nào thì lĩnh vực đầu tư tài chính đã có lịch sử hàng trăm năm, nhiều quỹ đầu tư hoạt động trong nhiều thập kỷ vẫn đang rất thành công. Trong khi đó, đầu tư bằng AI là một khái niệm mới, vì vậy không dễ để nhà đầu tư tin tưởng rằng AI làm tốt hơn bản thân họ. Do đó, cần nhiều thời gian để thị trường đón nhận. Nhưng ở cuối con đường, tôi tin rằng AI sẽ là chìa khoá để giải quyết vấn đề bất cân xứng nguồn lực giữa nhà đầu tư nhỏ lẻ và các “tay to” trên thị trường chứng khoán, từ đó giảm tỷ lệ nhà đầu tư nhỏ lẻ thua lỗ trong một chu kỳ chứng khoán, giúp cộng đồng đầu tư tại Việt Nam phát triển bền vững hơn”, ông Cường nêu góc nhìn.

THỰC HIỆN:
TÙNG LÂMTHIẾT KẾ:
NGỌC ĐẠI