English
日本語
한국어
简体中文
Trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ cách mạng hóa ngành tài chính toàn cầu, nhưng việc triển khai thực tế trong lĩnh vực quản lý tài sản và gia sản vẫn còn rất hạn chế. Theo một nghiên cứu toàn diện về ngành của Acuity Analytics, gần một trong năm nhà quản lý tài sản vẫn chưa áp dụng các công cụ AI, trong khi việc tích hợp toàn diện vào vận hành gần như chỉ dành riêng cho các tập đoàn lớn nhất trong ngành.
Những điểm chính từ khảo sát của Acuity Analytics
- Tích hợp toàn diện ở mức tối thiểu: Chỉ 5% các nhà quản lý tài sản đã tích hợp hoàn toàn AI vào quy trình làm việc của họ, chủ yếu là các công ty có Tổng tài sản quản lý (AUM) trên 100 tỷ USD.
- Sự do dự phổ biến: 37% báo cáo mức độ áp dụng vừa phải, 24% đang khám phá các khả năng, và 15% đang ở giai đoạn triển khai ban đầu.
- Hoàn toàn không áp dụng: 19% các công ty được khảo sát hiện không sử dụng công nghệ AI hoặc AI tạo sinh (Generative AI).
Phân tích dữ liệu: Một ngành công nghiệp thận trọng trong giai đoạn chuyển giao
Báo cáo Khảo sát thường niên các Nhà quản lý tài sản 2026 đã khảo sát 80 lãnh đạo cấp cao trên khắp Bắc Mỹ, Châu Âu và khu vực Châu Á – Thái Bình Dương. Nhóm người tham gia khảo sát đại diện cho dàn lãnh đạo cấp cao, bao gồm Giám đốc Điều hành (26%), Giám đốc Đầu tư (24%), Giám đốc Vận hành (19%), cùng các trưởng bộ phận nghiên cứu, tuân thủ và marketing.
Các công ty tham gia khảo sát thuộc nhiều quy mô tài sản khác nhau: 36% quản lý từ 10 tỷ đến 100 tỷ USD, 34% quản lý dưới 10 tỷ USD và 30% kiểm soát trên 100 tỷ USD AUM. Về mặt địa lý, tỷ lệ tham gia cân bằng giữa Châu Mỹ (45%) và Châu Âu (45%), trong khi Châu Á – Thái Bình Dương chiếm 10% còn lại.
Mặc dù nhận thức về AI tạo sinh và các công cụ phân tích tự động gần như phổ biến, việc triển khai thực tế vẫn còn manh mún. Hơn một nửa ngành công nghiệp này nằm ở vùng giữa — hoặc đang thử nghiệm các ứng dụng, hoặc chỉ duy trì các trường hợp sử dụng hạn chế, không mang tính hệ thống.
Rào cản nguồn lực tạo khoảng cách giữa các gã khổng lồ và phần còn lại của thị trường
Sự khác biệt rõ rệt giữa sự quan tâm chung và việc triển khai toàn diện phản ánh một sự phân hóa ngày càng lớn. Việc tích hợp AI toàn trình (end-to-end) đòi hỏi khoản đầu tư vốn lớn, kiến trúc dữ liệu phức tạp và đội ngũ nhân tài kỹ thuật chuyên môn cao. Do đó, chỉ có các nhà quản lý siêu lớn nắm giữ trên 100 tỷ USD AUM mới mở rộng quy mô công nghệ thành công trên toàn bộ quy trình vận hành của họ.
Các nhà quản lý quy mô nhỏ và vừa phải đối mặt với các thách thức cấu trúc kéo dài, bao gồm hạ tầng công nghệ cũ kỹ, sự thiếu chắc chắn về quy định tuân thủ và đà trì trệ của tổ chức. Tuy nhiên, việc duy trì trạng thái nguyên bản có thể sớm mang lại những rủi ro vận hành đáng kể.
Yêu cầu cấp thiết ngày càng tăng đối với năng lực AI
Các nhà quản lý tài sản tiếp tục phải đối mặt với những khó khăn nghiêm trọng từ thị trường, bao gồm áp lực giảm phí, chi phí vận hành gia tăng và xu hướng dịch chuyển liên tục sang các công cụ đầu tư thụ động. Để bảo vệ biên lợi nhuận, các công ty đang tích cực tìm kiếm hiệu quả mà các công cụ AI có thể mang lại, chẳng hạn như:
- Tự động hóa việc phản hồi truy vấn của khách hàng và cung cấp dịch vụ
- Giám sát và báo cáo tuân thủ theo thời gian thực
- Nâng cao năng lực lập hồ sơ rủi ro và kiểm tra ứng phó kịch bản rủi ro (stress-testing) của danh mục đầu tư
- Đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu đầu tư và xử lý dữ liệu
Khi những đơn vị tiên phong bắt đầu đạt được mức tăng năng suất có thể đo lường được, áp lực lên những đơn vị chưa áp dụng sẽ ngày càng gay gắt. Các công ty nhanh chóng chuyển từ thử nghiệm đơn thuần sang triển khai AI mang tính cấu trúc sẽ có nhiều khả năng đảm bảo lợi thế cạnh tranh rõ rệt về quy mô vận hành và khả năng tạo ra tỷ suất sinh lời vượt trội (alpha).
Nguồn: Fintech.global