Ngày 9/8 vừa rồi, Trường Đại học Việt Đức (VGU) đã tổ chức một buổi talk show học thuật siêu xịn với chủ đề "Sự giao thoa giữa Kinh tế lượng và Trí tuệ nhân tạo: Kỷ nguyên mới của ra quyết định tài chính dựa trên dữ liệu". Nghe tên dài thế thôi chứ nội dung thì quá đã!
Sự kiện diễn ra tại Saigon Innovation Hub, kéo về gần 100 người từ đủ mọi lĩnh vực. Bối cảnh thì ai cũng biết rồi đúng không – AI giờ đang "len lỏi" vào từng ngõ ngách của đời sống tài chính, từ dự báo thị trường đến quản lý danh mục đầu tư cá nhân. Câu hỏi giờ không còn là "có nên dùng AI không" nữa, mà là "xài sao cho nó khôn mà vẫn giữ được óc phê phán của con người"
Main speaker của buổi talk này là GS.TS Mehdi Hosseinkouchack – một vị Giáo sư Kinh tế lượng tại EBS University (EBS Business School, CHLB Đức). Profile của ông xịn sò lắm luôn: vừa học kỹ thuật vừa học kinh tế, rồi còn có bằng Tiến sĩ Kinh tế từ Đại học Goethe Frankfurt (2011). Ông là một trong những người tiên phong "đào bới" vùng giao thoa giữa kinh tế lượng và AI trong tài chính đấy. Các nghiên cứu của ông về phân tích chuỗi thời gian, mô hình dữ liệu bảng, hồi quy phân vị và kinh tế lượng tài chính đều được đăng trên các tạp chí học thuật đỉnh cao như Econometric Theory, Journal of Time Series Analysis, Econometric Reviews và Oxford Bulletin of Economics and Statistics luôn nha!
Xuyên suốt buổi giảng, GS. Hosseinkouchack đặt ra một câu hỏi cực kỳ cốt lõi: làm sao để "dung hòa" tư duy kinh tế học truyền thống với sức mạnh tính toán "bá đạo" của AI, để khai thác tối đa những thông tin ẩn giấu trong núi data và đưa ra quyết định tài chính sáng suốt hơn?
Từ kho tàng phương pháp khổng lồ của kinh tế lượng, thống kê, học máy và AI, ông pick ra một số kỹ thuật tiêu biểu để demo cho mọi người hiểu: Random Forests (Rừng ngẫu nhiên), Gradient Boosting (Tăng cường độ dốc), Hidden Markov Models (Mô hình Markov ẩn), cùng hai phương pháp xây dựng danh mục đầu tư kinh điển là Mean-Variance và Black-Litterman. Nghe quen quen chưa nè?
Điểm nhấn thực chiến của buổi giảng chính là việc ứng dụng Mô hình Markov ẩn để nhận diện các "chế độ thị trường" – tức là những giai đoạn thị trường tài chính lên xuống khác nhau ấy. Từ đó, góc nhìn (views) của nhà đầu tư trong mô hình Black-Litterman có thể được "customize" linh hoạt theo từng tình huống cụ thể, thay vì cứng nhắc áp công thức một cách máy móc. Chiến lược danh mục đầu tư "thông minh theo ngữ cảnh" này sau đó được so sánh với phương pháp Mean-Variance truyền thống để thấy rõ hiệu quả khác biệt ra sao
GS. Hosseinkouchack còn nhấn mạnh một điều rất hay: sự bất định, mơ hồ, và cả những trăn trở trong quá trình suy nghĩ không phải là điểm yếu cần "fix" đâu nhé, mà chính là phần cốt lõi của việc học hỏi thực sự đấy! Một thông điệp có giá trị không chỉ với giới tài chính, mà với bất kỳ ai đang sống trong thời đại AI này, đặc biệt là hội sinh viên đang định hình tư duy nghề nghiệp nha
Message chính của buổi talk được tóm gọn lại: sự kết hợp giữa kinh tế lượng và AI không có nghĩa là "thay" suy luận kinh tế bằng thuật toán, mà là sự combo hài hòa giữa năng lực tính toán, kỷ luật thống kê, trực giác kinh tế và khả năng phán đoán của con người – đó mới là nền tảng để đưa ra những quyết định tốt hơn trong thế giới tràn ngập data hiện nay!
Nguồn: svvn.tienphong.vn