Giao dịch ngoại hối (FX), sự khác biệt giữa giao dịch tự động, trí tuệ nhân tạo truyền thống (AI) và AI tổng hợp ngày càng trở nên khó phân biệt. Sự nhầm lẫn này là nghĩa vụ cơ bản có thể ảnh hưởng đến tính bền vững của dịch vụ thương mại với những nhu cầu không thực tế. Cần phải làm rõ sự khác biệt giữa các công nghệ này để chúng có thể được kết hợp hiệu quả và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Tự động hóa so với AI truyền thống

Tự động hóa là một quy trình thiết lập các quy tắc sẽ xác định thứ tự thực hiện các hành động được xác định trước. Những hệ thống máy tính như vậy rất hiệu quả đối với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và có độ chính xác cũng như hiệu quả cao.

Bằng cách này, các hệ thống này làm trơn tru toàn bộ quá trình mà không tham gia vào nó, do đó giảm nguy cơ lỗi của con người. Tuy nhiên, một yếu tố quan trọng cần lưu ý là tự động hóa làm mất khả năng học hỏi và đưa ra quyết định tự chủ của AI, đó là lúc AI can thiệp.

Trong khi các tiêu chuẩn AI làm cho máy móc mô phỏng quá trình ra quyết định của con người, thì AI thông thường lại khiến máy móc học hỏi từ dữ liệu và tự suy luận. Công nghệ có thể mang lại sự thay đổi trong chiến lược thương mại bằng cách phát hiện xu hướng và đưa ra dự đoán, do đó, hệ thống có thể dễ dàng thích ứng với các tình huống. Mặc dù AI có thể rất hữu ích, nhưng thực tế là việc sử dụng nó có thể quá nhiều đối với một số nhiệm vụ đơn giản và lặp đi lặp lại có thể được thực hiện bằng tự động hóa là điều rất quan trọng cần lưu ý.

Nhận thức về AI và tự động hóa

Kinh doanh dịch vụ tài chính, như một thuật ngữ xu hướng mới, đã tạo ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo sáng tạo” (GenAI), trong đó các thuật ngữ như vậy thường được dùng để chỉ hai công cụ: mô hình ngôn ngữ lớn, quy trình làm việc tự động phức tạp và các công cụ học máy. Tuy nhiên, thực tiễn này có thể dẫn đến hiểu biết sai lầm về công nghệ và khả năng của chúng, từ đó dẫn đến việc phân bổ các khoản đầu tư và kỳ vọng về công nghệ, vì công nghệ có các chức năng và ứng dụng riêng biệt chưa được xác định rõ ràng.

Người đứng đầu bộ phận giao dịch chiến lược sản phẩm tại SwissQuote chỉ ra rằng nhận thức mơ hồ về tự động hóa AI khiến khó nhận ra rõ ràng các khả năng, hạn chế và tính năng năng động của hệ thống giao dịch AI. Cô gợi ý rằng điều quan trọng nhất là phải có một danh mục đầu tư cân bằng đồng thời lập ngân sách cho một số nguồn lực cho cả chương trình nghiên cứu AI và tự động hóa. Cách tiếp cận này mang lại sự đa dạng hóa tốt nhất. Nó làm cho việc triển khai công nghệ trở nên linh hoạt hơn và giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc phụ thuộc vào một giải pháp công nghệ duy nhất.

Quá phụ thuộc và rủi ro

David Morrison, nhà phân tích thị trường cấp cao tại Trade Nation, nhấn mạnh một cạm bẫy tiềm ẩn khác của những kỳ vọng phi thực tế về khả năng của tự động hóa: bội chi tự động hóa và nguy cơ rơi trực tiếp vào tay tin tặc là một yếu tố khác. Theo ông, tự động hóa không phải là toàn năng, vì vậy các công ty cần tìm ra giải pháp giữa việc sử dụng công nghệ để tiết kiệm thời gian và luôn cập nhật kỹ năng của con người.

Eugene Markman, COO của Ion Markets (FX), nhấn mạnh tầm quan trọng của giao tiếp rõ ràng. AI tiếp thị và tự động hóa tiếp thị có thể hoán đổi cho nhau có thể gây nhầm lẫn và gây ra sự mất kết nối với các khoản đầu tư và kỳ vọng về công nghệ, chủ yếu là do AI và tự động hóa tiếp thị có nhiều khả năng có các tính năng thiết yếu không giống với các tính năng dự định.