Trong cuộc trò chuyện gần đây của tôi về sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học trong lĩnh vực tài chính, tôi có vinh dự dẫn dắt cuộc đối thoại bằng những câu hỏi cụ thể. Người hướng dẫn chúng tôi đi sâu hơn là Sebastian Niehaus, Kỹ sư máy học chuyên về Tài chính định lượng và là CTO tại SEKASA Technologies. Kiến thức chuyên môn sâu rộng của Sebastian đã cung cấp những hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ cộng sinh ngày càng tăng giữa AI và fintech.

Trong cuộc trò chuyện với CTO, Sebastian và tôi đã tìm hiểu sâu hơn về thế giới AI và tài chính. Mặc dù cách nhau hàng dặm nhưng cuộc trò chuyện vẫn diễn ra suôn sẻ!

Bây giờ chúng ta hãy cùng đi sâu vào thế giới học máy (Machine Learning) và Fintech!

Sebastian: Rất đơn giản, nó cho phép phân tích lượng lớn dữ liệu không thể phân tích theo bất kỳ cách nào khác, do đó tạo ra lợi thế thị trường đáng kể.

Tài chính tất cả là về phân tích và xử lý dữ liệu. Bất kể chúng ta đang nói về nhà cung cấp thanh toán, công ty đầu tư, ngân hàng hay nhà tạo lập thị trường. Mọi người tham gia thị trường, dù nhỏ đến đâu, đều thực hiện phân tích với dữ liệu hiện có, có thể không phải bằng các thuật toán phức tạp mà bằng các hình thức phân tích khác.

Tuy nhiên, vấn đề với dữ liệu là các điểm dữ liệu độc lập thường vô dụng, chúng chỉ trở nên thú vị khi thêm ngữ cảnh. Bối cảnh này có thể được thêm vào bằng cách so sánh dữ liệu của trường hợp hiện tại với các trường hợp tương tự hoặc thêm nhiều dữ liệu liên quan và không liên quan. Ví dụ, đây có thể là sự tích hợp của các thị trường khác hoặc dữ liệu môi trường trong các quyết định đầu tư hoặc một phạm vi giao dịch rộng hơn trong việc phát hiện gian lận.

Sebastian: Trí tuệ nhân tạo (AI) là sự phát triển của hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như học tập, lý luận, giải quyết vấn đề và ra quyết định.

Machine Learning là một tập hợp con của AI tập trung vào đào tạo các thuật toán để tìm hiểu các mẫu và đưa ra dự đoán từ dữ liệu quá khứ để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể. Do đó, nó khám phá các mô hình và cơ chế để tự động hóa các nhiệm vụ hoặc tạo ra kiến thức mới về chúng.

Phương pháp AI hoặc học máy đã trở nên phổ biến trong vài năm qua vì chúng có thể xử lý một lượng lớn các tính năng dữ liệu khác nhau. Đó là sự khác biệt lớn so với các mô hình thống kê cổ điển mà chúng ta đang sử dụng trong lĩnh vực tài chính từ những năm 80.

Sebastian: Chỉ trong một câu: Họ đang phát huy hết tiềm năng của chính mình!

FinTech là những nhà sản xuất dữ liệu thuần túy và họ phải xử lý một lượng lớn dữ liệu tài chính và dữ liệu thay thế. Từ dữ liệu này, họ có thể khám phá những tiềm năng kinh doanh mới, bảo mật các quy trình hiện tại, đưa ra quyết định minh bạch hơn và cải thiện chất lượng các quyết định của mình.

Ngay cả khi các quy trình hoặc đặc biệt là các quy trình ra quyết định được xác định rõ ràng và hoạt động tốt, thì việc thêm các thuật toán học máy để cung cấp cái nhìn thứ hai và giảm lỗi chủ quan do con người vẫn là điều hợp lý. Ví dụ, điều này có thể ngăn cản các công ty đầu tư vào FOMO.

Sebastian: Nó thường liên quan đến việc đảm bảo lợi thế cạnh tranh, tối ưu hóa quy trình hoặc chỉ trả lời các câu hỏi cụ thể. Ngoài ra, còn có các chủ đề như khả năng tồn tại trong tương lai – ví dụ như một vấn đề đối với các công ty tài chính đã có uy tín. Các công ty này thậm chí thường không biết dữ liệu của họ có tiềm năng gì và đưa ra yêu cầu đơn giản: “Chúng tôi muốn thử xem những gì có thể được cải thiện với Học Máy trong công ty của chúng tôi”.

Hãy để tôi làm cho câu trả lời trở nên rõ ràng hơn bằng một vài ví dụ:

Điều này nghe có vẻ nhiều, nhưng nhiều nhiệm vụ trong số này có thể được tiêu chuẩn hóa và tự động hóa. Và một khi được tích hợp, lợi ích sẽ nhanh chóng vượt xa nỗ lực.

Sebastian: Các mô hình học máy có tính thích ứng cao và phải có khả năng phản ứng nhanh với những môi trường thay đổi. Họ có thể thích nghi với môi trường thay đổi thông qua các kỹ thuật như đào tạo lại dữ liệu cập nhật, học tập chuyển giao và giám sát liên tục. Điều này đảm bảo rằng hiệu suất của các mô hình học máy vẫn phù hợp và chính xác theo thời gian.

Ví dụ: Đối với Công ty Thương mại.

Tín hiệu giao dịch ngoại hối hoặc hàng hóa có thể thay đổi chẳng hạn thông qua những thay đổi trong hành vi của những người tham gia thị trường khác. Ví dụ, chúng ta có thể thấy điều này thông qua sự gia tăng của các ứng dụng giao dịch cũng như thông qua các sự kiện nâng cao hơn.

Vì lý do này, các công ty đang làm việc với các phương pháp định lượng phải luôn cân nhắc việc cập nhật thuật toán của mình và đưa vào các ý tưởng mới.

Jakub: Sebastian, Cảm ơn bạn vì một cuộc trò chuyện sâu sắc. Chúng tôi rất vui mừng khi thấy nhiều sự phát triển và đổi mới hơn trong lĩnh vực này!

Sebastian: Rất hân hạnh, Jakub. Tôi đánh giá cao nền tảng này vì nó cho phép chúng tôi thảo luận về những tiến bộ thú vị trong lĩnh vực của mình cũng như tầm quan trọng của nó trong bối cảnh kỹ thuật số luôn thay đổi.