Kinh nghiệm quản lý rủi ro “bong bong AI” tại một số quốc gia

Sự phát triển nhanh của AI trong thập kỷ qua đã tạo ra những thay đổi sâu sắc đối với nền kinh tế toàn cầu, đặc biệt là thị trường tài chính. AI không chỉ được ứng dụng trong giao dịch thuật toán, quản trị danh mục đầu tư, đánh giá tín dụng mà còn trở thành động lực thúc đẩy tăng trưởng cổ phiếu của các doanh nghiệp công nghệ. Tuy nhiên, sự kỳ vọng quá mức vào AI cũng làm gia tăng nguy cơ hình thành “bong bóng AI”, hiện tượng định giá tài sản tài chính tăng nhanh vượt xa giá trị nội tại. 

Các dấu hiệu của “bong bóng AI” thường bao gồm: (i) Dòng vốn đầu cơ lớn đổ vào nhóm cổ phiếu công nghệ AI; (ii) Định giá doanh nghiệp tăng bất thường dù lợi nhuận chưa tương xứng và (iii) Tâm lý sợ bỏ lỡ cơ hội (FOMO) lan rộng trong giới đầu tư. Nếu không được kiểm soát, bong bóng này có thể gây ra điều chỉnh mạnh trên thị trường, ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống tài chính và nền kinh tế. Trước thực tế đó, nhiều quốc gia đã chủ động xây dựng khung chính sách để quản lý rủi ro “bong bóng AI”, đặc biệt trong lĩnh vực giám sát thị trường tài chính, điều hành chính sách tiền tệ và quản lý dòng vốn.

Hoa Kỳ là quốc gia đi đầu trong phát triển AI và cũng là thị trường tài chính chịu ảnh hưởng mạnh từ làn sóng đầu tư vào công nghệ này. Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) đóng vai trò giám sát thị trường chứng khoán, tập trung vào việc phát hiện giao dịch bất thường, ngăn chặn thao túng thị trường và yêu cầu công bố thông tin minh bạch từ các doanh nghiệp niêm yết, bao gồm các công ty trong lĩnh vực AI. Trong khi đó, Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) thông qua việc thiết lập chính sách tiền tệ và điều chỉnh lãi suất, có ảnh hưởng lớn đến thanh khoản trong hệ thống tài chính và chi phí vốn của nền kinh tế. Những yếu tố này có thể làm thay đổi mức độ sẵn sàng chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư, từ đó tác động gián tiếp đến hoạt động đầu cơ và các chu kỳ định giá của nhóm cổ phiếu công nghệ, bao gồm cả các doanh nghiệp liên quan đến AI. Bên cạnh đó, Hoa Kỳ quy định các doanh nghiệp niêm yết công bố đầy đủ các rủi ro kinh doanh và thông tin trọng yếu, giúp nhà đầu tư đánh giá tốt hơn giá trị nội tại của doanh nghiệp.

Trung Quốc tiếp cận vấn đề bong bóng AI theo hướng quản lý chặt chẽ hơn so với Hoa Kỳ, với trọng tâm là kiểm soát dòng vốn và định hướng phát triển công nghệ phục vụ nền kinh tế. Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc (PBoC) và Ủy ban Điều tiết Chứng khoán Trung Quốc (CSRC) đã áp dụng các biện pháp hạn chế đầu cơ trên thị trường cổ phiếu công nghệ. Một số biện pháp như siết margin (vay ký quỹ) là hạn chế nhà đầu tư vay tiền từ công ty chứng khoán để mua cổ phiếu, kiểm soát giao dịch ngắn hạn và nâng cao tiêu chuẩn niêm yết đối với doanh nghiệp công nghệ. Bên cạnh đó, Trung Quốc tăng cường định hướng tín dụng ngân hàng vào các dự án AI có ứng dụng thực tiễn trong sản xuất, y tế và logistics, thay vì các mô hình mang tính đầu cơ thuần túy. Điều này giúp giảm nguy cơ “thổi giá” cổ phiếu công nghệ thiếu khả năng tạo lợi nhuận thực tế và ổn định. Chính phủ Trung Quốc cũng kiểm soát chặt chẽ các nền tảng công nghệ lớn, yêu cầu minh bạch thuật toán và quản lý dữ liệu người dùng, qua đó giảm rủi ro lan truyền kỳ vọng ảo về AI trên thị trường tài chính.

Liên minh châu Âu tiếp cận sự phát triển nhanh của AI bằng khung quản trị rủi ro và giám sát ổn định tài chính, nhằm hạn chế các hệ quả tiêu cực có thể phát sinh trên thị trường. Một trong những công cụ quan trọng là Đạo luật AI (AI Act), AI Act không điều tiết toàn bộ hoạt động đầu tư tài chính hay tất cả các thuật toán giao dịch trên thị trường chứng khoán. Thay vào đó, đạo luật này chủ yếu áp dụng đối với các hệ thống AI được xếp vào nhóm “rủi ro cao”, tức những hệ thống có thể tạo ảnh hưởng đáng kể đến quyền lợi cá nhân, xã hội hoặc sự an toàn của người dùng. Trong lĩnh vực tài chính, các ứng dụng như chấm điểm tín dụng, đánh giá khả năng vay vốn hoặc phát hiện gian lận tài chính thuộc nhóm chịu yêu cầu nghiêm ngặt về minh bạch, giám sát và trách nhiệm giải trình. Các cơ quan giám sát tài chính như ESMA (Cơ quan Chứng khoán và Thị trường châu Âu) thường xuyên theo dõi các rủi ro thị trường liên quan đến AI, đặc biệt là nhóm cổ phiếu tăng trưởng cao. EU cũng chú trọng kiểm soát rủi ro hệ thống bằng cách yêu cầu các ngân hàng và tổ chức tài chính đánh giá tác động của AI trong mô hình kinh doanh, từ đó hạn chế phụ thuộc quá mức vào các thuật toán có thể gây sai lệch trong quyết định đầu tư. Ngoài ra, EU thúc đẩy khái niệm AI “đáng tin cậy” (trustworthy AI), nhằm bảo đảm rằng đổi mới công nghệ đi đôi với tính minh bạch, an toàn, trách nhiệm giải trình và ổn định tài chính.

Nhật Bản là quốc gia có kinh nghiệm đặc biệt trong xử lý bong bóng tài sản, bắt nguồn từ cuộc khủng hoảng bong bóng bất động sản và chứng khoán cuối thập niên 1980 - đầu thập niên 1990. Sau giai đoạn này, các cơ quan như Ngân hàng Trung ương Nhật (BOJ) và Cơ quan Dịch vụ Tài chính Nhật (FSA) tập trung tăng cường giám sát ổn định tài chính và rủi ro hệ thống, bao gồm theo dõi điều kiện thị trường và biến động giá tài sản để hạn chế nguy cơ đầu cơ quá mức. Trong bối cảnh AI hiện nay, các cơ quan này tiếp tục chú trọng đánh giá tác động lan tỏa của công nghệ đối với thị trường tài chính, đặc biệt là rủi ro từ việc định giá cao các doanh nghiệp liên quan đến AI hoặc sự lan rộng của kỳ vọng đầu tư theo tâm lý đám đông. BOJ duy trì chính sách tiền tệ nới lỏng kéo dài nhằm hỗ trợ tăng trưởng và ổn định kinh tế, đồng thời theo dõi các rủi ro tích lũy trong hệ thống tài chính, bao gồm cả các chu kỳ đầu tư liên quan đến công nghệ mới như AI. Trong khi đó, FSA giám sát hoạt động của các tổ chức tài chính, yêu cầu tuân thủ các chuẩn mực quản trị rủi ro và minh bạch thông tin, qua đó giúp hạn chế việc gia tăng rủi ro từ các khoản đầu tư tập trung vào lĩnh vực công nghệ tăng trưởng cao. Bên cạnh đó, Nhật Bản cũng thúc đẩy giáo dục tài chính cho nhà đầu tư cá nhân nhằm nâng cao hiểu biết và giảm thiểu hành vi đầu cơ theo tâm lý đám đông - yếu tố có thể góp phần làm gia tăng nguy cơ hình thành bong bóng tài sản, bao gồm cả trong các chu kỳ đầu tư liên quan đến AI.

Một số khuyến nghị cho Việt Nam

Từ kinh nghiệm của Hoa Kỳ, Trung Quốc, EU và Nhật Bản cho thấy không có một mô hình duy nhất trong quản lý rủi ro đối với AI, mà cần kết hợp linh hoạt giữa giám sát thị trường, chính sách tiền tệ, khung pháp lý và quản trị kỳ vọng. Đối với Việt Nam, cách tiếp cận phù hợp là tiến tới xây dựng một khung quản trị rủi ro mang tính chủ động. Cụ thể là: 

Thứ nhất, phát triển hệ thống giám sát thị trường tài chính theo hướng dữ liệu hóa và thời gian thực, trong đó cơ quan quản lý không chỉ theo dõi biến động giá cổ phiếu, mà còn theo dõi dòng vốn vào các nhóm ngành liên quan đến AI, mức độ tập trung vốn, cũng như chênh lệch giữa định giá và khả năng tạo doanh thu thực.

Thứ hai, điều hành chính sách tiền tệ cần linh hoạt hơn theo chu kỳ định giá thị trường. Nghĩa là ngoài mục tiêu truyền thống như kiểm soát lạm phát hay ổn định tỷ giá, cần chú ý thêm đến dấu hiệu tăng nóng của một số nhóm tài sản mang tính đầu cơ cao, trong đó có cổ phiếu công nghệ và các doanh nghiệp gắn mác AI.

Thứ ba, một trụ cột quan trọng là tăng cường tính minh bạch thông tin của các doanh nghiệp trong lĩnh vực AI. Việt Nam cần từng bước chuẩn hóa việc công bố thông tin liên quan đến AI trong báo cáo tài chính và báo cáo doanh nghiệp, bao gồm: tỷ trọng doanh thu đến từ các sản phẩm hoặc dịch vụ ứng dụng AI, mức chi cho nghiên cứu và phát triển liên quan đến AI, cũng như mức độ ứng dụng và thương mại hóa thực tế của công nghệ này. Việc minh bạch hóa các thông tin trên sẽ giúp hạn chế tình trạng “AI washing”, tức là việc doanh nghiệp gắn nhãn hoặc quảng bá yếu tố AI nhằm thu hút đầu tư và nâng định giá, trong khi giá trị thực tế từ AI còn hạn chế. Qua đó, thị trường có thể phản ánh đúng hơn giá trị nội tại của doanh nghiệp, giảm hiện tượng kỳ vọng quá mức và méo mó trong định giá cổ phiếu liên quan đến AI. Ngoài ra, việc quản lý dòng vốn vào lĩnh vực công nghệ cần được thực hiện theo hướng chọn lọc thay vì siết chặt. Việt Nam nên ưu tiên thu hút vốn dài hạn, vốn đầu tư chiến lược và các quỹ có năng lực thẩm định công nghệ, hạn chế sự lan truyền của dòng vốn đầu cơ ngắn hạn.

Thứ tư, khung pháp lý về AI cần được thiết kế theo hướng tích hợp giữa quản lý công nghệ và quản trị rủi ro tài chính. Thay vì chỉ tập trung vào dữ liệu hay an toàn thuật toán, hệ thống pháp lý cần mở rộng sang yêu cầu công bố rủi ro khi huy động vốn, kiểm soát hành vi đầu cơ dựa trên công nghệ và đánh giá tác động của AI đối với ổn định thị trường tài chính.

Mỹ Linh

Nguồn: Trung tâm Thông tin kinh tế, tài chính và thống kê