Vấn đề với “Nhiều dữ liệu hơn”

George Kailas là CEO của Prospero.ai.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin FinTech Weekly

Được đọc bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Thập kỷ đổi mới fintech gần đây đã được định hình bởi khả năng tiếp cận. Các ứng dụng giao dịch miễn phí, nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực và công cụ biểu đồ dựa trên thuật toán đã mang khả năng của Wall Street đến gần hơn với các nhà đầu tư hàng ngày.

Nhưng nhiều dữ liệu hơn không đồng nghĩa với kết quả tốt hơn. Nghiên cứu cho thấy hơn 70 phần trăm nhà đầu tư cá nhân không vượt qua thị trường. Vấn đề không phải thiếu thông tin. Đó là thiếu bối cảnh và chiến lược.

Các nhà giao dịch cá nhân không cần thêm một màn hình nhấp nháy với các con số. Họ cần một khung để hiểu những con số đó. Đó là nơi AI có thể đóng vai trò mới: không chỉ trong việc tạo ra tín hiệu, mà còn trong việc dạy mọi người cách sử dụng chúng.

Từ cảnh báo đến hiểu biết

Thị trường fintech ngày nay bị chi phối bởi các cảnh báo. Một cổ phiếu đang xu hướng. Hoạt động quyền chọn tăng đột biến. Các tổ chức đang phòng ngừa rủi ro.

Những cập nhật này hữu ích, nhưng nếu không có bối cảnh, chúng có thể khiến nhà đầu tư đoán mò. Đây có phải là tín hiệu mua, cảnh báo hay chỉ là nhiễu?

Một phương pháp mới đang nổi lên, trong đó các nền tảng kết hợp cảnh báo với giáo dục. Ví dụ, khi một chỉ số tâm lý quyền chọn trở nên tiêu cực, tín hiệu được giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản, đặt trong bối cảnh lịch sử, và đi kèm ví dụ về cách các chuyên gia có thể điều chỉnh rủi ro.

Thay vì nói cho mọi người chính xác khi nào mua hoặc bán, những công cụ này giúp họ hiểu tại sao thị trường lại di chuyển và cách phản ứng một cách kỷ luật. Sự chuyển đổi này mang tính tinh tế nhưng rất quan trọng: từ “theo dõi cảnh báo này” sang “hiểu quy trình đằng sau cảnh báo này.”

Lớp học đầu tư mới

Hãy nghĩ về đây như một lớp học đầu tư mới, được hỗ trợ bởi AI thay vì thuật ngữ của Wall Street.

Điều đó trông như thế nào trong thực tế?

*   **Đơn giản hóa**: Hàng tỷ điểm dữ liệu được tinh giản thành một số tín hiệu trực quan, cung cấp cái nhìn tổng quan về tâm lý thị trường chỉ trong nháy mắt.
*   **Bối cảnh**: Các giải thích liên kết các biến động ngày nay với các mô hình đã thấy trong các chu kỳ trước.
*   **Ứng dụng**: Các công cụ hướng dẫn nhà đầu tư quản lý danh mục, không chỉ các giao dịch riêng lẻ.
*   **Củng cố**: Các bản tin, ứng dụng hoặc video liên tục lặp lại các khái niệm cho đến khi chúng trở thành thói quen.

Loại hình giáo dục này không mang tính lý thuyết. Nó diễn ra trong thời gian thực khi nhà đầu tư tương tác với thị trường. Theo thời gian, người dùng bắt đầu nhận diện các mô hình, áp dụng quản lý rủi ro và tự tin hơn trong quyết định của mình.

Tại sao điều này quan trọng

Khoảng cách về kiến thức tài chính là một trong những thách thức bị bỏ qua nhiều nhất trong fintech.

*   Một nửa người trưởng thành ở Mỹ cho rằng thị trường chứng khoán “bị gian lận chống lại họ.”
*   Hầu hết nhà đầu tư cá nhân thua lỗ về lâu dài, không phải vì thiếu cơ hội mà vì thiếu kỷ luật.
*   Các tổ chức vẫn chiếm ưu thế với dữ liệu nhanh hơn, chiến lược hệ thống và quy trình nghiêm ngặt.

Nếu fintech chỉ cung cấp tốc độ và khả năng tiếp cận, nhà đầu tư cá nhân sẽ vẫn bị thiệt thòi. Nhưng nếu fintech kết hợp dữ liệu với giải thích và quy trình, sân chơi sẽ dần cân bằng hơn.

AI có thể là công cụ mạnh mẽ cho điều này. Thay vì thay thế phán đoán của con người, nó có thể dạy nhà đầu tư cách sử dụng các insights theo phong cách tổ chức một cách đơn giản, minh bạch và có thể lặp lại.

Những suy nghĩ cuối cùng

Làn sóng fintech đầu tiên tập trung vào khả năng tiếp cận: giao dịch miễn phí, nguồn cấp dữ liệu nhanh hơn và nhiều dữ liệu hơn. Điều đó quan trọng, nhưng chưa đủ.

Làn sóng tiếp theo phải là sự hiểu biết. Nhà đầu tư cần bối cảnh, quy trình và sự tự tin cũng như các cảnh báo.

Dữ liệu tốt hơn là quý giá. Giáo dục tốt hơn là bước chuyển đổi mang tính đột phá.

Tương lai của fintech nằm ở việc xây dựng các công cụ vừa cung cấp insights cấp tổ chức, vừa dạy người dùng cách suy nghĩ về chúng. Đó là cách chúng ta chuyển từ cảnh báo sang hiểu biết, và từ thuật ngữ của Wall Street sang một lớp học đầu tư mới.