Machine Learning Là Gì? Hiểu Rõ Công Nghệ Định Hình Tương Lai Đầu Tư

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, sức mạnh thật sự nằm sau những ứng dụng AI đột phá như ChatGPT hay xe tự lái lại nằm ở Machine Learning (ML – Học máy). Có thể nói AI và ML không chỉ đang thay đổi cách chúng ta sống, làm việc, học tập, giải trí mà còn đang thay đổi mạnh mẽ cả ngành tài chính – đầu tư. 

Chính xác thì Machine learning là gì? ML đang được ứng dụng trong đầu tư chứng khoán như thế nào? Nhà đầu tư có thể bắt sóng xu thế công nghệ này như thế nào để không lỡ cơ hội sinh lời tiềm năng? Câu trả lời sẽ có trong bài viết sau từ VNSC. 

Machine Learning Là Gì? Phân Biệt Với AI và Big Data

AI là lĩnh vực rộng lớn nhất, Machine Learning là phương pháp chính nằm trong AI và Big Data là nguồn tài nguyên nuôi dưỡng cả hai.

Định nghĩa và Mối quan hệ

• Trí tuệ nhân tạo (AI): Là một lĩnh vực khoa học rộng lớn, với mục tiêu tạo ra những hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh như của con người (ví dụ: suy luận, nhận thức, giải quyết vấn đề, hiểu ngôn ngữ). AI bao gồm nhiều phương pháp: từ các quy tắc logic được lập trình sẵn (AI truyền thống) cho đến các phương pháp học hỏi từ dữ liệu như machine learning.
• Machine Learning (ML): Là một phân ngành của AI, và là phương pháp phổ biến nhất để xây dựng một AI. Thay vì lập trình rõ ràng từng quy tắc, ML tập trung vào phát triển các thuật toán cho phép máy tính tự học từ dữ liệu, cải thiện kinh nghiệm hiệu suất và tự đưa ra quyết định hoặc dự đoán. 

Ví dụ: Thay vì lập trình chi tiết để dạy máy có thể hiểu “làm sao nhận biết một chú mèo?”, ML được cung cấp hàng ngàn hình ảnh về mèo và các động vật khác, nó tự tìm ra những điểm chung để nhận diện mèo và phân biệt mèo với các động vật khác. 

• Big Data (Dữ liệu lớn): là thuật ngữ chỉ tập hợp khối lượng dữ liệu khổng lồ, tốc độ xử lý cao, đa dạng đến mức các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống khó xử lý được. Big Data là “nguyên liệu” để đào tạo và phát triển các mô hình machine learning.

Để hiểu hơn về sự khác nhau của 3 khái niệm này, bạn xem ví dụ sau: 

+ AI là chiếc xe tự lái (có khả năng hoàn thành những mục tiêu phức tạp mà không cần con người điều khiển trực tiếp). 

+ Machine Learning (ML) là động cơ (các thuật toán giúp xe học về nhận diện biển báo, phân biệt đường, người đi bộ, xe khác… và các thao tác phanh, tăng tốc, bẻ lái…) 

+ Big Data là toàn bộ dữ liệu khổng lồ về các cung đường, bản đồ, hình ảnh giao thông… mà chiếc xe “nhìn thấy” để “học”.  

• Deep Learning (học sâu): là bước phát triển tiếp theo của ML, sử dụng cấu trúc neural network (lấy ý tưởng từ hành vi của các neuron trong bộ não con người) để xử lý nhiều lớp và thực hiện những nhiệm vụ phức tạp như đánh giá những dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, âm thanh, ngôn ngữ) và đưa ra dự đoán khi gặp các tình huống, bối cảnh mới. 

3 Loại Hình Machine Learning Phổ Biến và Ứng Dụng Trong Tài Chính

Trong thế giới tài chính, hiện nay Machine Learning đang được ứng dụng với ba loại hình phổ biến: Học có giám sát; học không có giám sát và học tăng cường.

Học có giám sát (Supervised Learning) – Sức mạnh của sự “dạy bảo”

Cách hoạt động: Mô hình được “dạy” trên một bộ dữ liệu đã được gán nhãn (labeled data) – là dữ liệu đã có đầu vào và đầu ra kỳ vọng. Giống như dạy một đứa trẻ bằng thẻ flashcard có hình con mèo và chữ “Mèo”. 

Ứng dụng trong tài chính:

• Chấm điểm tín dụng: Bạn có thể dạy cho mô hình hàng triệu hồ sơ vay vốn trong quá khứ đã được gán nhãn “nợ tốt” hoặc “nợ xấu”. Dựa trên những điểm chung của loại nợ xâu hoặc nợ tốt, nó có thể dự đoán khả năng trả nợ của một khách hàng mới.
• Dự báo giá cổ phiếu: Bạn có thể dạy cho mô hình machine learning  dữ liệu giá và các chỉ số tài chính trong quá khứ đã được gán nhãn “tăng” hoặc “giảm” để dự báo xu hướng tương lai.
• Đánh giá rủi ro cho vay: Ngân hàng sử dụng hàng triệu hồ sơ vay vốn có nhãn để dự đoán độ rủi ro của người đi vay mới. Điều này cho phép ra quyết định cho vay nhanh hơn và chính xác hơn cách đánh giá truyền thống với sự tham gia trực tiếp của con người. 
• Dự báo tài chính/thị trường: Máy có thể dùng dữ liệu lịch sử để dự báo về biến động giá tài sản, giúp các quỹ đầu tư và nhà môi giới đưa ra gợi ý mua bán cho khách hàng.

Học không có giám sát (Unsupervised Learning) – Sức mạnh của sự “Khám phá”

Cách hoạt động: Mô hình sẽ tự tìm ra các cấu trúc hoặc quy luật ẩn trong một bộ dữ liệu không được gán nhãn. Chúng có thể tự động nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau hoặc giúp làm sạch dữ liệu, đơn giản hoá dữ liệu. Giống như đưa cho một đứa trẻ một hộp Lego hỗn loạn và nó tự phân loại thành các nhóm theo màu sắc, hình dạng. 

Ứng dụng trong tài chính:

• Phân nhóm khách hàng: Ngân hàng sử dụng Machine Learning để tự động nhóm hàng triệu khách hàng thành các cụm có hành vi tiêu dùng giống nhau để đưa ra sản phẩm phù hợp. Ví dụ, tự động nhận diện nhóm “Khách hàng đầu tư mạo hiểm” và nhóm “Khách hàng tiết kiệm an toàn” dựa trên hành vi giao dịch thực tế của họ.
• Phát hiện gian lận: Mô hình có thể phát hiện các giao dịch bất thường, không giống với các mẫu hành vi thông thường. Đây là tuyến phòng thủ đầu tiên chống lại tội phạm thẻ tín dụng và rửa tiền.
• Phân loại cổ phiếu: Tự động nhóm các cổ phiếu có đặc tính tài chính tương đồng vào cùng một rổ (ví dụ: nhóm giá trị, nhóm tăng trưởng…).

Học tăng cường (Reinforcement Learning) – Sức mạnh của “Thử và Sai”

Cách hoạt động: Học tập trung vào việc dạy cho một “agent” cách ra quyết định theo trình tự trong một môi trường hành động thông qua cơ chế thử sai. Agent nhận phần thưởng khi thực hiện hành động đúng và bị phạt nếu thực hiện hành động xấu. Cơ chế này giống với việc bạn huấn luyện một chú chó thực hiện động tác nào đó với bánh thưởng. 

Điểm khác biệt lớn nhất của mô hình machine learning này là máy không học dựa trên dữ liệu có sẵn mà thông qua sự tương tác liên tục với môi trường. 

Ứng dụng trong tài chính:

• Giao dịch thuật toán (Algorithmic Trading): Bạn có thể xây dựng các bot trade tự học qua môi trường chứng khoán mô phỏng. Một giao dịch có lãi là “phần thưởng”, một giao dịch lỗ là “hình phạt”. Mục tiêu là tối đa hoá lợi nhuận. Qua hàng triệu lần thử những cách mua hoặc bán cổ phiếu dựa trên thưởng/ phạt nhận được qua giao dịch, bot sẽ tự tìm ra chiến lược giao dịch tối ưu.
• Tối ưu hóa danh mục đầu tư: Mô hình có thể tự động điều chỉnh tỷ trọng các tài sản trong danh mục để tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. 
• Quản lý rủi ro động: Mô hình học tăng cường có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh các ngưỡng rủi ro hoặc tỷ lệ đòn bẩy trong danh mục đầu tư theo thời gian thực, đối phó với sự thay đổi của các yếu tố kinh tế vĩ mô.

Case Study: Machine Learning Đang Thay Đổi Cách F0 Đầu Tư Tại VNSC by Finhay

VNSC by Finhay là một trong những nền tảng đầu tư đang dùng Machine Learning để giúp nhà đầu tư cá nhân, đặc biệt là nhà đầu tư mới có quyết định đầu tư hiệu quả hơn. 

• “Chấm điểm sức khỏe” cổ phiếu tự động

Ứng dụng dùng mô hình Machine Learning có giám sát, AI sẽ được “dạy” bằng dữ liệu tài chính đến từ hàng ngàn công ty suốt nhiều năm và học cách phân biệt đặc điểm của một công ty “khoẻ mạnh” (tăng trưởng tốt, nợ vay an toàn…) với công ty “yếu” thông qua đọc các thông số như P/E, P/B, ROE, tăng trưởng doanh thu, tỷ lệ nợ/ vốn chủ sở hữu… 

+ Lợi ích cho F0: Nhà đầu tư mới sẽ có cái nhìn tổng thể và khách quan về chất lượng cổ phiếu mà không cẩn phải là một chuyên gia tài chính, không cần tốn hàng giờ phân tích bảng cân đối kế toán hay đọc kết quả kinh doanh. 

+ Nhà đầu tư có thể nhanh chóng bỏ qua những công ty có tài chính yếu kém, mức rủi ro cao, tập trung vào đầu tư dựa trên chất lượng. 

• Gợi ý danh mục đầu tư cá nhân hóa

Qua mô hình Machine Learning không giám sát (phân nhóm khẩu vị rủi ro của người dùng) và học có giám sát (dự báo hiệu suất của các danh mục đầu tư khác nhau), ứng dụng có thể cung cấp gợi ý về danh mục đầu tư phù hợp nhất với từng nhà đầu tư khác nhau. 

• Tối ưu hoá danh mục 

Không chỉ gợi ý, AI dựa trên các thuật toán Machine Learning lý thuyết danh mục hiện đại và dữ liệu về hiệu suất của từng loại tài sản khác nhau (vàng, cổ phiếu, trái phiếu…) giúp nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với mục tiêu và khẩu vị rủi ro.

+ Lợi ích cho F0: Nhà đầu tư mới nhận được danh mục đa dạng hoá phù hợp với bản thân thay vì phải tự mình lựa chọn, cũng không cần phải là chuyên gia để biết cách đa dạng hoá danh mục. 

+ Nhà đầu tư giảm được các quyết định cảm tính khi chọn danh mục đầu tư hoặc giảm thiểu sai lầm do thiếu kiến thức và có cơ hội đạt được lợi nhuận bền vững hơn trong dài hạn. 

Đầu Tư Vào Cuộc Cách Mạng Machine Learning [2025]

Không chỉ nhà đầu tư hay các công ty Fintech hưởng lợi từ Machine Learning mà bất cứ ai tham gia hệ sinh thái công nghệ, gồm cả người xây dựng nền tảng hay người dùng nền tảng để đổi mới mô hình kinh doanh đều nhận được lợi ích.  

Nhóm Hạ tầng: Những người “bán cuốc xẻng”

Nhóm hạ tầng gồm các công ty cung cấp nền tảng (năng lực tính toán, kho dữ liệu…) cho mô hình Machine Learning.

Toàn cầu

• NVIDIA (NVDA) (cung cấp chip GPU) cho phép máy tính xử lý các phép tính phức tạp. NVIDIA gần như độc quyền trong cung cấp chipset và nền tảng phần mềm tối ưu hoá cho ML. 
• Amazon (AWS); Microsoft (Azure), Google (GCP) (cung cấp nền tảng Cloud AI/ML). Dịch vụ đám mây là xương sống và là nền tảng giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng, huấn luyện & triển khai mô hình ML. 

Việt Nam

• FPT (CTCP FPT): Dẫn đầu về dịch vụ Trung tâm dữ liệu, Điện toán đám mây và tư vấn, triển khai các giải pháp AI/ML cho doanh nghiệp. FPT là đối tác chiến lược giúp doanh nghiệp xây dựng và tích hợp các giải pháp ML vào quy trình hoạt động. 
• CMG (Tập đoàn Công nghệ CMC): Sở hữu Data Center hiện đại, là hạ tầng thiết yếu cho các ứng dụng ML, đặc biệt quan trọng trong tài chính và viễn thông. 

Nhóm Ứng dụng: Những người khai thác giá trị từ Machine Learning

Đây là nhóm doanh nghiệp dùng ML để tạo ra lợi thế cạnh tranh bằng cách hiểu khách hàng sâu sắc hơn hay tối ưu hoá quy trình. 

• Ngân hàng (vd: TCB  – Techcombank , MBB – MB Bank) sử dụng ML để phân tích dữ liệu khách hàng, phân tích hành vi giao dịch, đánh giá nhu cầu, khả năng chi tiêu… từ đó tối ưu hóa sản phẩm, tự động gợi ý các sản phẩm phù hợp vào thời điểm khách hàng cần và quản trị rủi ro (chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận…). 
• Bán lẻ (vd: MWG – Thế Giới Di Động, PNJ – Vàng bạc Đá quý Phú Nhuận) sử dụng ML để phân tích hành vi mua sắm, dự báo chính xác nhu cầu hàng hoá ở từng cửa hàng, tối ưu chuỗi cung ứng, giảm thiểu tồn kho, tối ưu hoá giá cho từng thời điểm và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, phân tích hiệu quả các chương trình khuyến mãi, tối ưu hoá ngân sách marketing)

Nhà đầu tư thông minh có thể kết hợp đầu tư vào cả hai nhóm

• Đầu tư Vị thế dài hạn (Nhóm Hạ tầng): Các công ty cung cấp GPU và công nghệ đám mây sẽ tiếp tục tăng trưởng chừng nào AI còn phát triển. Đây là khoản đầu tư ít rủi ro và có tỷ suất sinh lời tiềm năng ổn định trong dài hạn.
• Đầu tư Tăng trưởng (Nhóm Ứng dụng): Các ngân hàng và nhà bán lẻ sử dụng ML một cách hiệu quả sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững, dẫn đến tăng trưởng lợi nhuận cao hơn so với đối thủ không ứng dụng công nghệ.

Chiến lược này giúp nhà đầu tư hưởng lợi kép: từ việc “bán cuốc xẻng” cho thợ đào vàng và từ việc “khai thác vàng” hiệu quả của những người giỏi nhất.

Tương Lai và Giới Hạn của Machine Learning

Tương lai

Trong tương lai, các hệ thống tài chính được dự đoán ngày càng tự động và thông minh hơn nhờ tích hợp sâu hơn các thuật toán Machine Learning vào mọi quy trình. 

• Các quy trình tài chính (cấp tín dụng, giao dịch, bảo hiểm…) có thể được ML xử lý đầu cuối mà không cần sự có mặt của con người. Ví dụ: một khoản vay tiêu dùng có thể được định giá, duyệt, giải ngân hoàn toàn tự động chỉ trong vài phút. 
• Quản lý tài sản trở nên linh hoạt hơn: người dùng liên tục theo dõi tình hình tài chỉnh, điều chỉnh mục tiêu, tái danh mục tự động một cách linh hoạt theo tâm lý thị trường…
• Phát hiện/ dự đoán rủi ro với Machine Learning trở nên hiệu quả và sớm hơn. Ví dụ: ML sẽ cảnh báo sớm về khả năng vỡ nợ hay gian lận trước khi nó xảy ra dựa trên nhận biết tín hiệu phức tạp. 

Giới hạn & rủi ro

Mặc dù phát triển mạnh mẽ nhưng Machine Learning vẫn có những giới hạn, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính – đầu tư đầy phức tạp & nhiều rủi ro. 

• Rác đầu vào, rác đầu ra

Chất lượng của mô hình Machine Learning phụ thuộc lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu này có sai sót, thiên vị, thiếu tính đại diện, dữ liệu đầu ra (quyết định gợi ý, dự đoán…) có thể thiên lệch và sai sót. 

Ví dụ: nếu mô hình chấm điểm tín dụng chỉ được đào tạo trên dữ liệu của một nhóm cư dân cố định, nó có thể tự động bác bỏ hoặc đưa ra mức lãi suất bất lợi cho các nhóm khác, dẫn đến sự thiên vị và thiếu công bằng. 

• Rủi ro hộp đen

Các mô hình Machine Learning phức tạp chứa hàng triệu tham số cùng các lớp ẩn khiến việc hiểu quá trình ra quyết định trở nên khó giải thích. 

Trong ngành được quy định chặt chẽ như tài chính, khả năng giải thích được là rất quan trọng. Nếu Machine Learning từ chối một đơn vay, ngân hàng cần giải thích được lý do cụ thể cho khách hàng và cơ quan quản lý. Thiếu khả năng giải thích có thể gây ra rủi ro pháp lý và ảnh hưởng lòng tin khách hàng. 

• Không thể dự báo trước hiện tượng “thiên nga đen”

Hiện tượng “thiên nga đen” nhắc đến một hiện tượng cực hiếm gặp, không thể dự báo trước nhưng có tác động sâu rộng và nghiêm trọng đến kết quả chung (ví dụ: đại dịch Covid, vụ khủng bố 11/9 hay đợt khủng hoảng tài chính lớn 2008).

Machine Learning học các dữ liệu từ quá khứ, do đó nó khó lòng dự đoán được các sự kiện bất ngờ chưa có tiền lệ và có thể đưa ra quyết định sai lầm trong bối cảnh hỗn loạn. 

Kết Luận

Machine Learning có thể xem là động cơ cốt lõi đang thúc đẩy cuộc cách mạng AI và làm thay đổi ngành tài chính. Hiện nay, ML đã len lỏi và có mặt ngay trong các công cụ đầu tư. Nhà đầu tư có thể tận dụng sức mạnh của nó và dùng như một công cụ ra quyết định đầu tư thông minh (vd với VNSC by Finhay) dựa trên dữ liệu. Hoặc, với tầm nhìn dài hạn hơn, bạn có thể nhận diện những cơ hội đầu tư từ những doanh nghiệp đang xây dựng hạ tầng hay khai thác giá trị từ chính ML để sinh lời hiệu quả trong tương lai.