Các công nghệ như học máy và AI đang thay đổi cách chúng ta thực hiện nhiều việc, bao gồm quản lý tài sản, đầu tư, giao dịch và quản lý tiền. Các giải pháp Fintech ngày càng trở nên phổ biến và thách thức nhiều khía cạnh quan trọng của bối cảnh tài chính của chúng ta trong thời đại kỹ thuật số.
Các giao dịch không tính phí hoa hồng và quyền truy cập không giới hạn khiến các ứng dụng giao dịch chứng khoán nổi tiếng như Robinhood trở nên hấp dẫn vì người tiêu dùng muốn có sự minh bạch và trải nghiệm người dùng hợp lý. AI là cốt lõi của các công nghệ tài chính mới nổi này và các công ty quản lý tài sản có thể coi các giải pháp đó là một mối đe dọa.
Nhưng điều này cũng buộc ngành phải nâng cao tiêu chuẩn và trao quyền cho người tiêu dùng trong khi vẫn hỗ trợ các cố vấn tài chính và quản lý danh mục đầu tư. Hãy cùng khám phá tác động của AI trong quản lý tài sản và xem nó có thể vừa là thách thức vừa mang lại lợi ích như thế nào khi được tận dụng hiệu quả.
AI đang thách thức ngành công nghiệp như thế nào?
Hầu hết các công ty nhận ra rằng việc duy trì tính phù hợp thông qua phân tích dữ liệu và khả năng kỹ thuật số sẽ là điểm khác biệt lớn trong tương lai. Các chiến lược như “tùy chỉnh cho đại chúng” sẽ bắt buộc các nhà quản lý tài sản phải áp dụng nếu họ muốn duy trì lợi nhuận.
Khả năng tiếp cận
Thách thức rõ ràng nhất mà các nhà quản lý tài sản ngày nay phải đối mặt là sự phổ biến rộng rãi của các ứng dụng và phần mềm fintech được hỗ trợ bởi AI. Với sự gia tăng của các giải pháp dựa trên đám mây, chất lượng cao để theo dõi tài sản và chuyển tiền, ngày càng nhiều cá nhân và doanh nghiệp dựa vào các công cụ tài chính để cung cấp các tính năng quan trọng như theo dõi nhiều doanh nghiệp và cập nhật tức thì.
AI tạo ra các giải pháp kế toán và hiểu biết tài chính gần như ngay lập tức, vì vậy các nhà quản lý tài sản sẽ phải cung cấp nhiều giá trị hơn cho người tiêu dùng để phù hợp với khả năng truy cập dễ dàng và tính linh hoạt mà giờ đây họ có thể nắm trong tay.
Trị giá
Ngoài ra, đối với nhiều người tiêu dùng, chi phí là yếu tố quyết định khi lựa chọn giữa ứng dụng và trình quản lý tài sản. Giao dịch thông qua các ứng dụng như Robinhood chỉ tốn $60 mỗi năm không có phí cho mỗi giao dịch hoặc mỗi hợp đồng. Mặc dù các nền tảng này có nhiều lựa chọn cổ phiếu hạn chế hơn và không có quỹ tương hỗ hoặc trái phiếu, đây vẫn là một tỷ lệ rất cạnh tranh.
Ngược lại, phí môi giới đôi khi cao bằng $50 mỗi giao dịch với hàng ngàn đô la mỗi năm phí để làm việc với người quản lý tài sản. Điều này giới hạn nhóm khách hàng mà các nhà cung cấp dịch vụ truyền thống có quyền truy cập, trong khi các ứng dụng lại dễ tiếp cận hơn đối với người dùng trẻ tuổi và có thu nhập thấp hơn.
Sự riêng tư
AI cũng đang thách thức cách các nhà quản lý tài sản và người tiêu dùng nghĩ về quyền riêng tư của dữ liệu tài chính. Tính sẵn có của dữ liệu mang lại một sức mạnh nhất định cho ngành, nhưng sức mạnh này không nên được sử dụng một cách phi đạo đức.
Một mặt, người dùng đánh giá cao rằng các giải pháp hỗ trợ công nghệ có thể cung cấp cho họ khả năng giám sát và quản lý tiền cũng như dữ liệu cá nhân khác được cá nhân hóa, đôi khi ngay trên trang web hoặc ứng dụng. Mặt khác, các công ty có thể tận dụng AI để xử lý lượng lớn dữ liệu người dùng nhằm điều chỉnh dịch vụ cho phù hợp với người tiêu dùng. Thách thức đối với các nhà quản lý tài sản sẽ là tìm cách cộng tác với các công ty công nghệ để tạo ra các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và bảo mật nhằm tạo dựng niềm tin với khách hàng của họ.
Lợi ích của AI trong quản lý tài sản
Cốt lõi của ngành quản lý tài sản là dữ liệu và phân tích. Và mặc dù bạn chắc chắn cần sự can thiệp của con người để đánh giá và truyền đạt các kế hoạch, nhưng phân tích chính xác, tốc độ cao này chính xác là điều AI rất giỏi.
Khi quản lý tài sản tài chính, rủi ro là mối quan tâm đáng kể. AI có một số ứng dụng quan trọng khi quản lý rủi ro, chẳng hạn như đánh giá, lập mô hình và dự báo những biến động của thị trường có thể ảnh hưởng đến danh mục đầu tư của khách hàng.
Các cố vấn thậm chí có thể tìm cách giảm chi phí bằng cách đưa các công cụ quản lý tài sản AI vào dịch vụ của họ để tăng tốc quá trình chuẩn bị dữ liệu và tự động hóa việc tạo thông tin chuyên sâu. Điều này sẽ thu hút người tiêu dùng từ quan điểm chi phí và thu hút các nhà cung cấp dịch vụ do tính chính xác và toàn diện của phân tích tự động.
Người quản lý tài sản cũng có thể sử dụng AI để phân tích các dạng dữ liệu mà trước đây chúng ta chưa thể định lượng được. Các điểm dữ liệu như hình ảnh và âm thanh có thể được tận dụng cho mục đích đầu tư. Ví dụ: sử dụng hình ảnh vệ tinh để dự đoán năng suất cây trồng hoặc lưu lượng bán lẻ mang lại lợi thế độc đáo và mở ra nhiều cánh cửa khi nói đến quản lý tài chính.
Ngoài ra, AI có thể được sử dụng để chống lại việc đầu tư theo cảm xúc và giao dịch bốc đồng. Sự phi lý của con người không tồn tại trong một thuật toán dựa trên dữ liệu cứng. Các thuật toán học máy cũng liên tục được cải tiến nhằm cố gắng loại bỏ sự thiên vị của con người khỏi các phân tích của chúng.
Tác dụng phụ của AI
Không phải tất cả các kết quả của việc áp dụng công nghệ đều được mong đợi hoặc thậm chí được dự đoán trước. Việc áp dụng AI và các công nghệ khác trong quản lý tài sản tạo ra làn sóng tiềm năng thông tin trong toàn bộ ngành.
Có một điều, chúng ta không thể nói về AI và tài chính vào năm 2021 mà không đề cập đến blockchain và tiền điện tử. BẰNG blockchain đang trở nên phổ biến hơn và an toàn, đã có sự thúc đẩy cho một thị trường tài chính dân chủ hơn. Các nhà quản lý tài sản có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đa dạng hóa danh mục đầu tư khách hàng của họ khi sự thay đổi này tạo đà, nhưng họ cũng nên khuyên khách hàng cảnh giác với các khoản đầu tư dễ biến động như tiền điện tử.
Hơn nữa, khi nói đến giao dịch, thuật toán AI có thể được dạy để xác định các chỉ báo nhất định kích hoạt giao dịch tự động vào thời điểm tối ưu. Và mặc dù các quy định về sử dụng AI trong quản lý tài sản không nghiêm ngặt như trong các ngành khác, nhưng vẫn có nhu cầu tăng cường giám sát các dịch vụ đó.
Ví dụ: nhà đầu tư tài chính Alex Williams của Hosting Data có trụ sở tại London khuyên rằng nền tảng môi giới của bên thứ ba là điều quan trọng nhất để tách biệt tiền của bạn. Williams cho biết: “Điều này ngăn cản các công ty môi giới trộn lẫn tài sản của công ty với các khoản đầu tư của khách hàng”. “Nếu một công ty môi giới thanh lý vì lý do nào đó, tài sản của khách hàng có thể được trả lại ngay lập tức. Điều này ngăn các doanh nghiệp sử dụng trái phép khoản đầu tư của khách hàng cho mục đích riêng của họ (và khiến họ gặp rủi ro).”
Nếu một nền tảng trực tuyến không cung cấp tính năng này thì bạn nên tìm một nền tảng khác. Bằng cách này, chúng ta có thể kỳ vọng rằng sự tin tưởng ngày càng tăng và quyền kiểm soát của người tiêu dùng đối với tài sản sẽ là một trong những tác dụng phụ sâu sắc hơn của việc tăng cường sử dụng AI trong quản lý tài sản.
Phần kết luận
Mặc dù có nhiều thách thức liên quan đến AI nhưng cũng có nhiều cơ hội, đặc biệt là trong ngành tài chính. Các nhà quản lý tài sản có thể thấy rằng khả năng AI sẽ đơn giản hóa quá trình phân tích, dự đoán và áp dụng dữ liệu tài chính trong danh mục đầu tư của khách hàng. Và người tiêu dùng có thể thấy rằng các dịch vụ quản lý tài sản am hiểu công nghệ là vô song khi xét đến tính ổn định và lợi nhuận.
AI hợp lý hóa và tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, đồng thời nó cũng rất hữu ích trong việc phát hiện và ứng phó với các biến động (chẳng hạn như trên thị trường chứng khoán). Vì những lý do này, sự kết hợp giữa AI và quản lý tài sản chỉ là một phần của tiến trình tự nhiên hướng tới tính cá nhân hóa và hiệu quả cao hơn trong ngành dịch vụ tài chính.
