Làn sóng AI làm khó bài toán quản trị rủi ro của các quỹ lớn

Đồng đô la Mỹ tại Washington D.C. Ảnh: THX/TTXVN

Làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào trí tuệ nhân tạo (AI) đang vô hiệu hóa chiến lược đa dạng hóa danh mục đầu tư, buộc các quỹ hưu trí và tổ chức tài chính hàng đầu phải rà soát lại mức độ phơi nhiễm rủi ro nhằm bảo vệ nguồn vốn trước nguy cơ bong bóng chi tiêu bùng nổ.

Cơn sốt AI bao trùm các lớp tài sản

Nguyên tắc cốt lõi của việc quản lý tài sản là phân bổ nguồn vốn để phân tán rủi ro. Tuy nhiên, chiều sâu và phạm vi ảnh hưởng rộng lớn của cuộc cách mạng AI đang gây khó cho chiến lược đa dạng hóa truyền thống này.

Được xem là động lực tăng trưởng mới, AI hiện đang len lỏi vào hầu hết các danh mục đầu tư. Từ cổ phiếu niêm yết, quỹ tư nhân, trái phiếu doanh nghiệp cho đến các dự án hạ tầng lớn như trung tâm dữ liệu, tất cả đang dần biến thành rủi ro tập trung vào AI.

Theo ước tính từ Goldman Sachs, khoảng 40% tổng giá trị vốn hóa của chỉ số S&P 500 hiện thuộc về các công ty hạ tầng AI, bao gồm các nhà sản xuất chip và nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn. Dữ liệu do Apollo Global Management tổng hợp cũng chỉ ra rằng AI chiếm gần 50% tổng lượng trái phiếu doanh nghiệp cấp khuyến nghị đầu tư được phát hành trong năm nay và chiếm tới 87% nguồn vốn đầu tư mạo hiểm.

Ông Monte Tarbox, Giám đốc đầu tư của Hệ thống Hưu trí Thành phố New York (NYCRS) - đơn vị quản lý tài sản trị giá 327 tỷ USD, thừa nhận đây là thời điểm rất đáng bận tâm đối với các nhà quản lý tài chính. Ông nhận định AI là ví dụ điển hình cho một loại rủi ro hệ thống. Theo ông, nếu chỉ xét riêng lẻ trên từng lớp tài sản thì không phải mối lo quá lớn, nhưng vì nó can thiệp quá sâu vào nền kinh tế cũng như mọi hoạt động của doanh nghiệp, nên giới đầu tư không thể đánh giá một cách toàn diện nếu chỉ bóc tách từng danh mục riêng biệt.

Thực tế, rủi ro càng bị dồn nén khi nhiều doanh nghiệp lớn xuất hiện đồng thời trên nhiều lớp tài sản khác nhau, hoặc liên kết chặt chẽ thông qua các thỏa thuận tài chính tuần hoàn. Nhằm đánh giá tác động này, ông Thomas Salopek, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Chiến lược Hệ thống Đa tài sản tại JPMorgan Chase, đã xây dựng bốn mô hình phân bổ vốn mô phỏng các quỹ hưu trí và quỹ hỗ trợ phát triển. Kết quả cho thấy các mô hình này đều có mối tương quan thuận rõ rệt với các yếu tố rủi ro từ AI trong những năm gần đây. Mặc dù tương quan không đồng nghĩa với quan hệ nguyên nhân - kết quả, con số này chỉ ra rằng AI đang tạo ra tầm ảnh hưởng rất lớn ngay cả với những danh mục đầu tư đã được phân tán rộng rãi.

Khảo sát gần đây của Invesco đối với 90 quỹ đầu tư quốc gia cũng cho thấy hơn một nửa số đơn vị được hỏi đã chọn rủi ro tập trung thị trường là mối lo ngại hàng đầu liên quan đến các khoản đầu tư AI.

Bà Lisa Shalett, Giám đốc đầu tư của Morgan Stanley Wealth Management, cho rằng sự e ngại của giới đầu tư xuất phát từ việc họ phải thừa nhận chu kỳ tăng trưởng chi tiêu cho AI rồi cũng sẽ đến lúc hạ nhiệt, dù không ai đoán trước được thời điểm. Trong bối cảnh mô hình phân bổ 60/40 giữa cổ phiếu và trái phiếu liên tục trục trặc vì lạm phát kéo dài, xu hướng đầu tư AI lại càng khiến bài toán phân tán rủi ro trở nên hóc húa hơn. Bà nhấn mạnh lịch sử từng chứng minh với mạng Internet hay đường sắt rằng mọi làn sóng xây dựng hạ tầng rồi sẽ tới điểm bão hòa, và kịch bản này đối với AI cũng chỉ là chuyện sớm hay muộn.

Nỗ lực định lượng và kiểm soát rủi ro

Mối lo ngại về bong bóng chi tiêu đã thúc đẩy nhiều quỹ lớn tiến hành rà soát danh mục. Ban quản trị Quỹ Hưu trí Nhân viên Quận Los Angeles (LACERA) trị giá 94 tỷ USD đã tiến hành đánh giá lại các khoản đầu tư. Giám đốc đầu tư Jonathan Grabel của LACERA cho biết sau quá trình phân tích nội bộ kết hợp với đối tác MSCI, họ ước tính có khoảng 8% đến 19% tài sản của quỹ đang phơi nhiễm với rủi ro AI. Ông Grabel nhấn mạnh dù khoảng dao động còn rộng, kết quả này là cơ sở quan trọng giúp định hình các quyết định phân bổ tài sản chiến lược tiếp theo.

Tại Phần Lan, Công ty Bảo hiểm Hưu trí Tương hỗ Elo (quản lý 36 tỷ euro, tương đương 41 tỷ USD) đang ứng dụng chính các công cụ AI để theo dõi mức độ nhạy cảm của các khoản đầu tư trước làn sóng này. Ông Kari Vatanen, Trưởng bộ phận Phân bổ Tài sản của Elo, cho biết mặc dù lo ngại một số khoản đầu tư tư nhân có thể chịu ảnh hưởng tiêu cực, ông cho rằng việc áp trần mức độ tiếp xúc AI một cách cứng nhắc có thể gây hại cho hiệu suất nếu xu hướng này tiếp tục chi phối thị trường. Ông Vatanen khẳng định việc lựa chọn đúng chủ đề đầu tư đôi khi còn quan trọng hơn việc chọn đúng lớp tài sản.

Đồng đô la Mỹ tại Washington D.C. Ảnh: THX/TTXVN phát

Để giải quyết bài toán định lượng rủi ro AI, nhiều tổ chức đang áp dụng Phương pháp Tiếp cận Toàn danh mục (TPA). TPA hoạt động dựa trên nguyên lý xóa bỏ các "ngăn chia" riêng biệt giữa từng lớp tài sản truyền thống (như cổ phiếu, trái phiếu hay bất động sản) để đặt tất cả các khoản đầu tư vào thế so sánh và cạnh tranh trực tiếp với nhau. Thay vì quản lý rời rạc, TPA tập trung xây dựng một hệ thống dữ liệu tích hợp giúp phân tích định lượng toàn bộ quỹ; qua đó đánh giá, kiểm tra mức độ phơi nhiễm tổng thể của cả danh mục trước các yếu tố rủi ro chung (như lạm phát hay làn sóng AI) nhằm tìm ra phương án tối ưu nhất cho tổng thể tài sản.

Quỹ Aware Super của Australia với quy mô 240 tỷ AUD (171 tỷ USD) đã hoàn tất nâng cấp nền tảng dữ liệu phân tích. Ông Michael Clavin, Trưởng bộ phận Thanh khoản và Thị trường của Aware Super, cho biết mô hình mới giúp quỹ hiểu rõ mối tương quan giữa các tài sản và chủ đề đầu tư để đảm bảo sức chống chịu của danh mục.

Tương tự, ông Andrew McDougall, Giám đốc đầu tư tại Mỹ của Marsh Investments & Retirement (đơn vị thuộc tập đoàn hiện quản lý 846 tỷ USD), chia sẻ rằng họ đã phát triển một hệ thống sử dụng AI nhằm phân tích dòng doanh thu của từng công ty để định vị trên bản đồ rủi ro AI. Ông McDougall nhận định những đơn vị sở hữu hệ thống dự báo tốt có thể nắm bắt tác động trước khi quyết định xuống vốn, thay vì chỉ phát hiện ra khi sự đã rồi.

Ông Tarbox của NYCRS cho biết đội ngũ của ông đang tích cực tìm giải pháp xây dựng các hạn mức tiếp xúc tối đa với mảng công nghệ trong từng quỹ nhỏ. Ông Tarbox kết luận thách thức lớn nhất hiện nay là phải tăng tần suất đánh giá và nâng cao độ phân giải trong phân tích, bởi hầu như mọi quỹ mà NYCRS rót vốn hiện nay đều vô hình trung mang lại thêm mức độ phơi nhiễm với AI.