Vào tháng 4/2026, công ty môi giới chứng khoán bán lẻ hàng đầu
Trung Quốc East Money tổ chức một cuộc thi giao dịch trực tuyến, trong đó người
dùng được yêu cầu sử dụng ứng dụng AI OpenClaw để giao dịch một danh mục cổ phiếu.
Cuộc thi có giải thưởng 500 nhân dân tệ, tương đương 73,5 USD.
Dù cuộc thi chỉ mang tính mô phỏng và không dùng tiền thật,
việc dùng bot AI để giao dịch cổ phiếu đã không còn là ý tưởng xa vời, mà đang
trở thành một công cụ thực tế đối với các nhà đầu tư cá nhân.
Về cách vận hành, nhà đầu tư có thể kết nối một mô hình ngôn
ngữ lớn (LLM) với giao diện lập trình ứng dụng (API) của công ty môi giới chứng
khoán. Sau đó, họ nhập chiến lược giao dịch và để AI tự phân tích, viết mã hoặc
hỗ trợ thực hiện các bước tiếp theo.
XU HƯỚNG DÙNG AI TRONG GIAO DỊCH
Tại Trung Quốc, một số công ty môi giới lớn, trong đó có
East Money, đã triển khai tính năng cho phép nhà đầu tư cá nhân kết nối
OpenClaw với cơ sở dữ liệu của công ty. Nhờ đó, người dùng có thể nhận bản tóm
tắt thông tin thị trường và khuyến nghị cổ phiếu.
Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong giao dịch chuyên nghiệp vẫn
bị kiểm soát chặt. Các công ty môi giới tại Trung Quốc hiện vẫn cấm nhân viên
dùng công cụ AI để giao dịch, do lo ngại về bảo mật dữ liệu và rủi ro khi AI
tham gia quá trình thực hiện lệnh.
Ông David Friedland, Giám đốc phụ trách khu vực châu Á -
Thái Bình Dương của công ty môi giới Interactive Brokers (IBKR), đơn vị vận
hành nền tảng giao dịch điện tử lớn nhất tại Mỹ, cho biết các nền tảng như IBKR
hiện khó xác định liệu khách hàng có đang dùng một công cụ AI tự động như
OpenClaw để giao dịch thay mình hay không.
“Chúng tôi có thể theo dõi tốc độ và thời gian các lệnh được
gửi vào hệ thống, nhưng những tín hiệu đó cũng có thể đến từ một chương trình
máy tính thông thường. Vì vậy, rất khó để xác định khách hàng thực sự đang sử dụng
công cụ nào. Tuy nhiên, chắc chắn sẽ có ngày càng nhiều người dùng mô hình AI để
tự viết mã giao dịch”, ông Friedland nói với tờ báo Nikkei Asia.
Tại Hồng Kông, nhà đầu tư cá nhân có thể dễ dàng tiếp cận
nhiều sản phẩm tài chính trên các thị trường quốc tế, từ cổ phiếu đến phái
sinh. Vì vậy, các công ty môi giới chứng khoán tại đây đang nhanh chóng bổ sung
tính năng AI vào nền tảng giao dịch của mình. Tuy nhiên, các công ty này vẫn rất
thận trọng với việc để AI tự động đặt lệnh do lo ngại rủi ro pháp lý.
Dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn của DeepSeek, hồi tháng 3,
công ty môi giới chứng khoán Futu Holdings đã ra mắt trợ lý AI “Skills”. Futu
có trụ sở tại Hồng Kông, tập trung vào khách hàng cá nhân và sở hữu hai nền tảng
giao dịch Futubull và Moomoo.
Khách hàng có thể cài đặt Skills trên các nền tảng mã nguồn
mở như OpenClaw, Claude Code và Cursor để triển khai chiến lược giao dịch. Tuy
nhiên, ở bước cuối cùng, người dùng vẫn phải nhập mật khẩu giao dịch để xác nhận
lệnh.
Futu cũng đã ra mắt các dịch vụ AI cho phép nhà đầu tư tạo
chiến lược giao dịch định lượng bằng các câu lệnh thông thường, mà không cần phải
tự viết mã lập trình.
“Tác động của AI đối với hoạt động giao dịch có thể chưa quá
rõ trong ngắn hạn, nhưng vai trò dài hạn là điều khó phủ nhận. Chúng tôi nhận
thấy mức độ sử dụng AI có mối tương quan tích cực với hoạt động giao dịch”, ông
Vincent Yao, người đứng đầu trung tâm tăng trưởng AI của Futu Holdings, cho biết.
Theo Futu, công ty này đo mức độ sử dụng AI dựa trên cách
người dùng tương tác với các nội dung do AI tạo ra, chẳng hạn các báo cáo phân
tích tài chính. Tuy nhiên, ông Yao cho biết một số tính năng của chatbot NiuNiu
AI vẫn chưa thể triển khai đầy đủ do chưa đáp ứng các quy định của pháp luật.
Dù được phát triển để hỗ trợ nhiều tác vụ, công cụ này hiện mới chỉ được sử dụng
trong phạm vi hỏi - đáp.
AI NGÀY CÀNG LẤN SÂN SANG TÀI CHÍNH
Về phần mình, các công ty AI hàng đầu thế giới đang mở rộng
sang lĩnh vực dịch vụ tài chính nhằm tiếp cận thêm khách hàng doanh nghiệp. Tuần
trước, công ty AI Anthropic của Mỹ ra mắt 10 công cụ AI mới, hướng tới những
tác vụ mà công ty cho là tốn nhiều thời gian nhất trong ngành này. Các công cụ
này có thể hỗ trợ lập tài liệu chào bán, rà soát hồ sơ xác minh khách hàng
(KYC) và xử lý các nghiệp vụ khóa sổ kế toán.
Tuy nhiên, trên thị trường tài chính, AI đang làm ranh giới
giữa phân tích dữ liệu và tư vấn đầu tư trở nên khó phân định hơn. Tại hầu hết
thị trường chịu sự quản lý chặt chẽ của cơ quan chức năng, trong đó có Hồng
Kông, tư vấn đầu tư là hoạt động phải được cấp phép. Khi đó, các công ty cung cấp
dịch vụ không chỉ phải tuân thủ yêu cầu pháp lý nghiêm ngặt hơn, mà còn phải chịu
trách nhiệm lớn hơn đối với khách hàng.
Hiện Hồng Kông chưa có quy định riêng về AI đối với các tổ
chức tài chính, mà vẫn áp dụng các khung quản lý hiện hành. Trong thông báo
công bố vào tháng 11/2024, Ủy ban Chứng khoán và Hợp đồng tương lai Hồng Kông
(SFC) xác định việc dùng AI để đưa ra khuyến nghị đầu tư, tư vấn hoặc nghiên cứu
là “trường hợp sử dụng AI gây rủi ro cao”, đồng thời yêu cầu các công ty được cấp
phép phải có biện pháp giảm thiểu rủi ro.
“AI đang thay đổi quá nhanh, trong khi khung quản lý cần
thêm thời gian để bắt kịp”, ông Friedland của IBKR nói với Nikkei Asia.
Nói về rủi ro trong giao dịch tài chính bằng AI, ông
Friedland cho rằng công nghệ này có thể tạo cảm giác rằng bất kỳ ai cũng có thể
trở thành “nhà giao dịch quyền chọn giỏi nhất thế giới”.
“Nhưng trên thực tế, nhà đầu tư vẫn cần được đào tạo và có
kinh nghiệm để hiểu rõ rủi ro đằng sau mỗi giao dịch”, ông nói.
Cũng giống Hồng Kông, nhiều nền kinh tế châu Á hiện chưa xây
dựng một khung quản lý riêng biệt hoàn toàn cho AI trong lĩnh vực tài chính.
Thay vào đó, họ chủ yếu dựa trên các quy định chứng khoán và tài chính hiện
hành, đồng thời bổ sung thêm hướng dẫn hoặc công cụ quản lý rủi ro đối với những
ứng dụng AI cụ thể.
Tại Singapore, vào tháng 11 năm ngoái, Cơ quan Quản lý Tiền
tệ Singapore (MAS) công bố tài liệu tham vấn về hướng dẫn quản lý rủi ro AI.
Theo đó, các tổ chức tài chính phải đánh giá mức độ rủi ro của từng ứng dụng AI
trước khi triển khai, đồng thời bảo đảm các rủi ro còn lại không vượt quá ngưỡng
chấp nhận của doanh nghiệp. Đến tháng 3 năm nay, MAS tiếp tục ra mắt một bộ
công cụ nhằm hỗ trợ các tổ chức tài chính kiểm soát rủi ro liên quan đến AI.
Trong khi đó, Trung Quốc đưa AI trong lĩnh vực tài chính vào
khuôn khổ quản lý công nghệ vốn đã chặt chẽ, thông qua nhiều lớp quy định
chuyên ngành. Nhà chức trách nước này xem những khuyến nghị giao dịch do AI tạo
ra là lĩnh vực cần giám sát chặt. Năm 2025, một công ty chứng khoán tại Thượng
Hải bị phạt 2 triệu nhân dân tệ vì không công bố đầy đủ các hạn chế của thuật
toán trong khuyến nghị đầu tư do AI tạo ra.
Dù các công ty môi giới và nhà đầu tư cá nhân ngày càng quan
tâm đến AI, công nghệ này đến nay vẫn chưa chứng minh được khả năng tạo ra mức
sinh lời vượt trội một cách ổn định.
Vào cuối năm 2025, Nof1 - một đơn vị nghiên cứu AI chuyên về
tài chính - tổ chức cuộc thi giao dịch giữa 8 mô hình AI hàng đầu. Mỗi mô hình
AI được cấp 10.000 USD để giao dịch cổ phiếu công nghệ Mỹ trong 2 tuần, đồng thời
được phép chấp nhận rủi ro và sử dụng đòn bẩy.
Kết quả cho thấy AI không phải
“cỗ máy kiếm tiền” ổn định khi chỉ 6 trong tổng số 32 lượt thử nghiệm có lãi.
Mô hình Grok 4.20 đạt kết quả cao nhất, với mức sinh lời 34,59%.
“Việc ngày càng nhiều người đổ xô sử dụng bot AI để kiếm tiền
chỉ còn là vấn đề thời gian”, ông Friedland nhận định.
Theo Jingxin Du, người phụ trách sản phẩm TigerAI tại công
ty môi giới Trung Quốc Tiger Brokers, cuộc cạnh tranh tiếp theo giữa các công
ty môi giới sẽ không chỉ xoay quanh tốc độ giao dịch. Thay vào đó, lợi thế sẽ
thuộc về những công ty có khả năng biến dữ liệu thị trường thành các nhận định
đầu tư hữu ích cho nhà đầu tư. Tiger Brokers đặt trụ sở tại Singapore và tập
trung vào thị trường Hồng Kông và Mỹ.
Theo ông Du, đến cuối tháng 3, tổng số lượt tương tác toàn cầu
với TigerAI đã vượt 10 triệu, tăng 500% so với thời điểm ra mắt một năm trước.
Trong cùng giai đoạn, tổng lượng người dùng TigerAI tăng 148%.
Ông Daniel Tse, CEO tại Futu, cho rằng AI có thể được ứng dụng
nhiều hơn trong lĩnh vực tư vấn đầu tư trong tương lai. Tuy nhiên, để làm được
điều này, các nhà cung cấp dịch vụ vẫn phải giải quyết nhiều thách thức lớn, từ
tuân thủ quy định đến bảo đảm chất lượng và tính khách quan của các khuyến nghị
đầu tư.
“Vấn đề không chỉ là tuân thủ quy định. Thách thức lớn hơn
là làm sao huấn luyện AI để các khuyến nghị đầu tư khách quan. Đây vẫn là bài
toán mà toàn ngành đang tìm cách giải quyết”, ông Tse chỉ ra.
