Goldman Sachs cảnh báo làn sóng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Phố Wall có thể không chỉ giúp tăng năng suất, mà còn làm suy giảm năng lực tư duy của thế hệ banker và trader kế cận.

Theo CNBC ngày 24/8, Chris Churchman, lãnh đạo phụ trách nền tảng Marquee của Goldman Sachs, cho rằng trong kỷ nguyên AI, việc phó mặc quá trình suy luận cho mô hình có thể khiến năng lực nhận thức của con người dần bị bào mòn. Marquee là nền tảng số của Goldman Sachs, cho phép khách hàng tổ chức tiếp cận dữ liệu thị trường, nghiên cứu, phân tích rủi ro và dịch vụ thực thi giao dịch.

Phát biểu trong podcast “Exchanges” của Goldman Sachs, Churchman nói AI có thể giúp ngành tài chính nâng hiệu suất, nhưng đồng thời làm xáo trộn cách đào tạo nhân sự. Theo ông, rủi ro lớn nhất là con người dần phụ thuộc vào mô hình để suy nghĩ thay mình, từ đó mất đi khả năng tự phân tích từ những nguyên lý nền tảng.

Điều Churchman đặc biệt lo ngại là mô hình đào tạo theo kiểu kèm cặp trực tiếp tại Phố Wall sẽ bị suy yếu. Trước đây, các banker và trader junior thường học cách phân tích và ra quyết định thông qua công việc lặp lại cùng trải nghiệm thực chiến. Nếu AI thay thế phần lớn khâu này, con đường hình thành đội ngũ nhân sự lành nghề có thể bị thu hẹp.

Theo ông, năng lực suy luận vẫn là yếu tố cốt lõi, bởi nó đòi hỏi quá trình cân nhắc vấn đề và sắp xếp tư duy theo logic. Tuy nhiên, đây lại chính là phần đang bị đẩy sang cho AI.

Vấn đề này cũng liên quan đến thay đổi trong cấu trúc tuyển dụng. Phố Wall đã xem xét nhiều phương án sử dụng AI để giảm tỷ lệ nhân sự junior so với senior. Khi tự động hóa mở rộng, nhu cầu tuyển nhân sự đầu vào có thể đi xuống, nhưng bài toán đào tạo lớp nhân sự cấp cao trong tương lai vẫn chưa có lời giải rõ ràng.

Churchman thừa nhận Goldman Sachs hiện cũng chưa tìm ra đáp án hoàn chỉnh cho giai đoạn chuyển tiếp này. Trước khi gia nhập Goldman Sachs năm 2021, ông phụ trách giao dịch ngoại hối tại UBS. Hiện nay, ông đồng thời giữ vai trò đồng chủ tịch Nhóm công tác AI thuộc mảng Global Banking & Markets của Goldman Sachs.

Theo Churchman, các ngân hàng cần tìm điểm cân bằng giữa việc khai thác AI và duy trì văn hóa học việc ngay trong công việc vốn là đặc trưng của Phố Wall. Ông cũng cảnh báo nhiều kiến thức ngầm được truyền lại qua thực tế hằng ngày có thể dần biến mất.

“Học là học trong lúc làm việc, và nhiều kiến thức là kiến thức ngầm nên không được ghi chép thành tài liệu”, ông nói. Theo ông, điều quan trọng là không để mất đi trực giác và vốn kiến thức ngầm của đội ngũ nhân sự giỏi hiện tại, đồng thời bảo đảm thế hệ kế tiếp vẫn có thể hình thành những năng lực đó.

Một ví dụ được Churchman nhắc tới là công việc xử lý báo giá của trader junior. Dưới sự giám sát của bộ phận quản trị rủi ro giàu kinh nghiệm, các trader junior phản hồi yêu cầu báo giá từ khách hàng để rèn khả năng phán đoán. Quy trình này hoàn toàn có thể được tự động hóa, nhưng theo ông, câu hỏi đặt ra là liệu khi đó thị trường còn đào tạo được những trader senior thực sự hiểu trọn vẹn nghiệp vụ hay không.

Vì vậy, Churchman cho rằng tiêu chí thiết kế hệ thống phải được xác định rõ. Với những quyết định có mức độ rủi ro cao và độ bất định lớn, con người vẫn phải là bên đưa ra phán quyết cuối cùng, thay vì chỉ đóng vai trò vận hành hệ thống một cách thụ động.

Trong khi đó, Goldman Sachs cũng đang triển khai AI cho Marquee, nền tảng được các nhà đầu tư tổ chức và quỹ phòng hộ sử dụng. Tuy nhiên, đến nay, nền tảng AI của Marquee mới chỉ được cung cấp cho nhân viên nội bộ Goldman Sachs, chưa mở cho khách hàng bên ngoài.

Về mặt kỹ thuật, Churchman cho biết thách thức lớn nhất là bảo đảm câu trả lời do AI tạo ra chính xác tuyệt đối và có thể truy vết để phục vụ kiểm toán. Nếu là chatbot dành cho người dùng phổ thông, hệ thống có thể chỉ cần đưa ra cảnh báo về khả năng sai sót. Nhưng trong lĩnh vực tài chính, biên độ chấp nhận sai số là rất hẹp.

Ông kể rằng trong quá trình phát triển nền tảng AI cho khách hàng, có trường hợp phần mềm tự thừa nhận giới hạn của chính mình. “Khi bị kiểm tra gắt gao, ít nhất nó đã thành thật”, ông nói, rồi dẫn lại câu trả lời của AI: “Rốt cuộc, tôi giỏi làm cho câu trả lời trông kỹ lưỡng hơn là thực sự kỹ lưỡng.”

Những phát biểu này cho thấy việc đưa AI vào tài chính không đơn thuần là câu chuyện tự động hóa. Theo Churchman, các định chế tài chính sẽ phải đồng thời xem lại cách đào tạo nhân sự, cấu trúc ra quyết định và cơ chế kiểm soát, trong bối cảnh AI ngày càng thay thế nhanh các công việc thường nhật.