Nếu đang FOMO cổ phiếu AI, nhà đầu tư cần đặt các câu hỏi này trước khi xuống tiền

Tại Vietnam Investment Forum 2026 - Summer Summit, các chuyên chỉ ra rằng làn sóng Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang định hình lại chiến lược hoạt động của các doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính. 

Trước xu thế này, không ít đơn vị trên thị trường nhanh chóng đưa từ khóa "AI" vào các chiến dịch truyền thông. 

Đối với nhà đầu tư, việc phân định giữa một doanh nghiệp ứng dụng AI để tạo ra hiệu quả kinh tế và một doanh nghiệp chỉ "gắn mác AI" như một khẩu hiệu đang trở thành lớp phòng vệ quan trọng để bảo vệ danh mục đầu tư.

Câu chuyện ứng dụng AI không bắt đầu từ những viễn cảnh công nghệ xa vời, mà phải được đo lường bằng kết quả vận hành thực tế.

Để đánh giá một doanh nghiệp đang ứng dụng hiệu quả AI vào kinh doanh hay chưa, cần trả lời ba câu hỏi: AI đang giải bài toán kinh doanh cụ thể gì?, AI đang được triển khai cụ thể như thế nào?, AI đã mang lại thành quả cụ thể gì - ví như như về tăng năng suất lao động?...

Không chạy theo phong trào: AI phải giải bài toán kinh doanh cụ thể 

Dấu hiệu đầu tiên để nhà đầu tư nhận diện một doanh nghiệp "làm AI thật" nằm ở mục đích triển khai. Nếu một tổ chức chi tiền cho công nghệ chỉ để bắt kịp xu hướng mà không xác định được đầu ra, rủi ro lãng phí nguồn lực là rất lớn.

Chia sẻ từ thực tiễn, ông Bùi Xuân Trường, Giám đốc Nhà máy số TPBank cho rằng mọi ý tưởng AI phải xuất phát từ bài toán kinh doanh cụ thể, chẳng hạn tăng doanh thu, tiết kiệm chi phí hoặc nâng cao hiệu quả hoạt động. 

Để công nghệ thực sự phát huy tác dụng, nền tảng bắt buộc là chiến lược "AI Top, Data First, Cloud Ready", trong đó việc thu thập và làm sạch dữ liệu (Data First) phải được thực hiện trước tiên.

Đáng chú ý, cách thức triển khai của những doanh nghiệp ứng dụng AI thực chất không nằm ở những siêu dự án kéo dài nhiều năm mà không rõ hồi kết. 

Thay vào đó, ông Trường cho biết TPBank chia nhỏ các kế hoạch lớn thành dự án ngắn hạn, có thể kéo dài hai đến ba tháng hoặc thậm chí hai tuần, để thấy kết quả và đo lường hiệu quả.

 Sự đo lường này mang lại những con số biết nói. Đơn cử, thông qua các bước chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ, trong hai năm qua, năng suất lao động tại đơn vị này đã tăng khoảng 24%.

Tiếp cận thận trọng: Triển khai quy mô nhỏ, ưu tiên bảo mật hệ thống

Bên cạnh bài toán doanh thu và chi phí, cách doanh nghiệp quản trị rủi ro khi đưa AI vào hệ thống cũng là bộ lọc quan trọng cho nhà đầu tư. 

Các định chế tài chính sở hữu khối lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ, do đó, một sai lầm trong việc đồng loạt tự động hóa có thể dẫn đến lỗ hổng bảo mật.

Dưới góc nhìn quản trị rủi ro, ông Phạm Lưu Hưng, Giám đốc Trung tâm Phân tích & Tư vấn đầu tư SSI, chia sẻ cách tiếp cận thận trọng: triển khai AI ở quy mô nhỏ, tự động hóa từng bộ phận, tránh ảnh hưởng đến bảo mật và an toàn hệ thống.

Tại SSI, việc áp dụng AI hỗ trợ khách hàng cá nhân đọc và tóm tắt báo cáo đã được thực hiện. Tuy nhiên, đối với tệp khách hàng tổ chức, việc tự động hóa toàn bộ quy trình phân tích vẫn là thách thức.

 AI hiện tại giúp ích trong việc thay đổi cách thức làm việc, tự động hóa các công việc thủ công, nhưng trách nhiệm và quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người. Các chuyên viên phân tích vẫn phải tuân thủ các quy định khắt khe của ngành.

Nhà đầu tư có thể căn cứ vào yếu tố này để đánh giá: một doanh nghiệp tuyên bố AI có thể thay thế hoàn toàn con người trong việc ra quyết định tài chính ngay lập tức thường mang tính phóng đại. 

Ngược lại, một doanh nghiệp sử dụng AI để tự động hóa quy trình quy mô nhỏ, từng bước cải thiện biên lợi nhuận và thể hiện rõ ràng trên báo cáo tài chính trong 12 tháng tới, mới là khoản đầu tư an toàn.

Đưa AI vào vận hành thường nhật: Thước đo sự phát triển bền vững

Ngoài sự tối ưu về chi phí và quản trị hệ thống, khả năng tích hợp AI vào công việc của từng nhân sự cũng là minh chứng cho việc ứng dụng thực chất. 

Ông Vũ Hữu Điền, Chủ tịch HD Securities kiêm Chủ tịch Fintech AI, người có gần 30 năm làm nghề đầu tư chuyên nghiệp và đã thành lập startup về AI cách đây hơn hai năm, nhận định xu hướng tiếp theo là đưa AI vào công việc vận hành hàng ngày của doanh nghiệp.

Theo ông Điền, AI có khả năng phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và đưa ra khuyến nghị cho nhà đầu tư ở mức độ tương đối tốt. 

Dù AI hiện vẫn gặp khó khăn trong việc dự báo các sự kiện bất ngờ như thuế quan hay chiến tranh, nhưng việc ứng dụng AI vào tư vấn đầu tư (AI Advisory), giúp cá nhân hóa sản phẩm và hiểu khẩu vị rủi ro khách hàng, sẽ là xu thế. 

Chỉ khi AI thực sự trở thành công cụ làm việc thường nhật, nâng cao năng lực cho từng cá nhân thông qua các khóa đào tạo nội bộ, nó mới mang lại hiệu quả bền vững.

Từ những dữ liệu và thực tiễn vận hành, PGS. TS Nguyễn Hữu Huân tổng kết rằng doanh nghiệp không nên chạy theo phong trào AI, mà phải gắn AI với mục tiêu kinh doanh cụ thể.

Trong hai đến ba năm tới, sự phân hóa về mức độ ứng dụng AI giữa các doanh nghiệp trên thị trường sẽ càng lộ rõ. Làn sóng công nghệ mang lại cơ hội lớn, nhưng cũng là phép thử đối với tính minh bạch của các công ty niêm yết. 

Thay vì phản ứng theo các khẩu hiệu truyền thông, nhà đầu tư cần nhìn vào năng lực chuẩn hóa dữ liệu, lộ trình triển khai từng phần có kiểm soát, và quan trọng nhất là những con số phản ánh việc tiết giảm chi phí, tăng doanh thu trên báo cáo tài chính. Đó mới là giá trị thật mà AI mang lại cho doanh nghiệp và cổ đông.