Nghiên cứu MIT: AI đưa ra lời khuyên tài chính cực kỳ hiệu quả nếu biết cách đặt câu hỏi

Mọi người đang ngày càng tìm đến trí tuệ nhân tạo (AI) để xin lời khuyên tài chính, nhưng liệu việc làm theo những lời khuyên đó có giúp cải thiện tình hình tài chính của họ hay không?

“Một nửa số người Mỹ cho biết họ đang sử dụng AI để nhận lời khuyên tài chính, nhưng chúng ta biết rất ít về loại lời khuyên mà họ nhận được và liệu họ có thực hiện theo hay không,” Taha Choukhmane, trợ lý giáo sư tài chính tại MIT Sloan School of Management và là đồng tác giả của một bài nghiên cứu mới nhằm đo lường và phân tích chất lượng lời khuyên tài chính do các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đưa ra, cho biết.

Nghiên cứu của Choukhmane và các đồng tác giả cho thấy việc tuân theo các khuyến nghị của AI có thể tạo ra những khoản đệm tiết kiệm đáng kể cho hầu hết mọi cá nhân trên 30 tuổi.

AI liên tục khuyên mọi người nên tiết kiệm trong những năm làm việc, rút dần tiền tiết kiệm khi nghỉ hưu, đầu tư mạnh vào các quỹ cổ phiếu đa dạng và giảm tỷ trọng cổ phiếu sau 45 tuổi. Tuy nhiên, các chatbot AI lại kém hiệu quả hơn trong việc điều chỉnh trước những cú sốc như thất nghiệp, và chúng thường để danh mục đầu tư trôi tự do thay vì chủ động tái cân bằng.

Chất lượng lời khuyên tài chính từ các LLM được cải thiện khi các nhà nghiên cứu đưa ra những câu lệnh (prompt) có cấu trúc hơn, nhưng AI vẫn thường thực hiện quá ít việc tái cân bằng danh mục đầu tư chủ động.

Cách thức thực hiện nghiên cứu

Các nhà nghiên cứu đã xây dựng một mô hình phản ánh cách thu nhập, công việc, khoản đầu tư và thuế của mọi người thường thay đổi trong suốt cuộc đời, từ đó tạo ra một chuẩn mực để đánh giá thế nào là những quyết định tài chính “tốt”.

Sau đó, họ yêu cầu một nhóm gồm 1.000 người trưởng thành tự viết các câu lệnh để tìm kiếm lời khuyên chi tiêu và đầu tư từ GPT-5.2, GPT-5.6 hoặc Gemini 3 Flash.

Tiếp theo, họ mô phỏng điều gì sẽ xảy ra nếu những người từ 22 đến 89 tuổi làm theo lời khuyên đó theo thời gian, bằng cách liên tục đặt những câu hỏi tương tự cho AI và làm theo hướng dẫn của nó về chi tiêu, tiết kiệm và đầu tư.

Cuối cùng, họ lặp lại quy trình này bằng cách sử dụng các câu lệnh học thuật được viết chỉn chu, bao gồm đầy đủ thông tin tài chính và các giả định rõ ràng. Những câu lệnh chi tiết này bao gồm thông tin về độ tuổi, tình trạng công việc, thu nhập và số dư tiết kiệm của cá nhân, cùng với các giả định về môi trường kinh tế.

Các tác giả đã so sánh lời khuyên mô phỏng (điều sẽ xảy ra nếu người bình thường làm theo các khuyến nghị AI từ câu lệnh của họ) với những gì mọi người đang thực hiện về mặt tài chính mà không có sự trợ giúp của AI. Họ cũng so sánh lời khuyên mô phỏng với câu lệnh học thuật.

Kết quả cho thấy các LLM có thể cung cấp một nguồn hướng dẫn tài chính giá rẻ, dễ tiếp cận, giúp người dùng vượt qua những chi phí đáng kể, định kiến và xung đột lợi ích thường thấy ở các cố vấn tài chính con người truyền thống.

Phân tích các phát hiện

Nhìn chung, các nhà nghiên cứu nhận thấy lời khuyên tài chính do các LLM đưa ra theo thời gian là khá tốt nhưng sẽ tốt hơn khi các câu hỏi được đặt ra theo phong cách học thuật, đồng thời các mô hình này đều có những điểm mạnh và điểm yếu riêng.

1. AI khuyến khích hành vi tài chính thông minh.

Lời khuyên từ LLM tốt hơn mong đợi của các học giả, bất kể câu lệnh được viết bởi người dùng bình thường hay các nhà nghiên cứu. Nó hướng mọi người đến việc tiết kiệm nhiều hơn, tăng cường tham gia vào thị trường chứng khoán, đồng thời thúc đẩy phân bổ danh mục đầu tư đa dạng và chấp nhận rủi ro phù hợp với độ tuổi.

“Chúng tôi khá ngạc nhiên về chất lượng của những lời khuyên đó,” Choukhmane nói. “Đặc biệt là khi đọc những câu hỏi mà mọi người đặt ra, không phải lúc nào lời khuyên cũng khớp với những nguyên tắc tài chính mà giới học thuật cho là tốt.”

2. AI bỏ lỡ những sắc thái quan trọng. Các câu lệnh tốt hơn có thể giúp ích.

Lời khuyên của các LLM còn thiếu sót ở những khía cạnh tinh tế hơn của việc lập kế hoạch tài chính tốt. Nó có xu hướng dựa vào các quy tắc ngón tay cái (quy tắc đơn giản) để tiết kiệm và chi tiêu, và không điều chỉnh đủ tốt khi hoàn cảnh thay đổi. Ví dụ, nó khuyên những người bị mất việc làm nên cắt giảm chi tiêu quá mức, ngay cả khi họ vẫn còn tiền tiết kiệm.

Cách mọi người đặt câu hỏi là một phần của vấn đề. Một câu lệnh điển hình có thể là: “Tôi nên đầu tư vào đâu nếu bắt đầu với 50 đô la và đều đặn thêm 25 đô la mỗi tháng sau đó?”

Khi một câu lệnh “học thuật” chi tiết và có cấu trúc hơn được sử dụng, LLM hoạt động tốt hơn. Ví dụ, một câu lệnh học thuật có thể yêu cầu chatbot giả định về tuổi thọ trung bình, chi phí sinh hoạt, độ tuổi nghỉ hưu, rủi ro việc làm, rủi ro thu nhập và giả định rằng luật thuế cũng như các quy định về An sinh xã hội hiện tại của Hoa Kỳ sẽ không thay đổi.

“Người bình thường không viết câu lệnh theo cách mà một giáo sư tài chính thực hiện,” Choukhmane nhận định.

3. Lời khuyên của AI thay đổi tùy theo người dùng, điều này có thể dẫn đến khoảng cách giàu nghèo.

Các tác giả phát hiện ra rằng lời khuyên của LLM khác nhau tùy thuộc vào giới tính, kiến thức tài chính và kinh nghiệm của người đặt câu lệnh, dẫn đến những khoảng cách đáng kể về tài sản khi nghỉ hưu.

Việc làm theo lời khuyên từ các câu lệnh do nam giới, người có kiến thức tài chính tốt hơn hoặc những người có kinh nghiệm sử dụng AI trước đó viết, đã tạo ra tài sản nhiều hơn khoảng 5% khi gần đến tuổi nghỉ hưu. Cụ thể là:

Choukhmane cho biết những khác biệt này đến từ hai nguồn. Thứ nhất, những người dùng khác nhau đặt các loại câu hỏi khác nhau và thường đưa ra các chủ đề khác nhau. Ví dụ, phụ nữ có xu hướng sử dụng các từ như “gia đình”, “tạp hóa” và “thanh toán” trong câu lệnh của họ, trong khi nam giới sử dụng các từ như “chiến lược”, “tiền điện tử” và “tăng trưởng”.

Trí tuệ nhân tạo cho các dịch vụ tài chính

Trực tiếp tại MIT Sloan

Đăng ký ngay

Thứ hai, mô hình có thể đưa ra lời khuyên khác nhau ngay cả khi câu hỏi cơ bản là giống nhau. Trong trường hợp về giới tính, khoảng 2/3 khoảng cách giàu nghèo có thể được quy cho sự khác biệt trong cách nam giới và phụ nữ viết câu lệnh, trong khi 1/3 còn lại đến từ việc mô hình thay đổi lời khuyên khi cùng một câu lệnh được gắn nhãn là đến từ phụ nữ thay vì nam giới.

Mô hình sau có thể phản ánh việc LLM đưa ra các suy luận hợp lý về cách sở thích hoặc hoàn cảnh thay đổi theo giới tính — mà lý tưởng nhất là mô hình có thể làm rõ điều này cho người dùng, Choukhmane nói — hoặc nó có thể phản ánh những định kiến được học từ dữ liệu huấn luyện.

Thách thức với lời khuyên tài chính từ AI là không có các chuẩn mực rõ ràng, Choukhmane cho biết. Chỉ khi có một khuôn khổ được chấp nhận về việc lời khuyên nên thay đổi như thế nào theo nhân khẩu học, thì các LLM mới có thể tiến bộ theo đúng hướng. Ông cho biết mình vẫn hy vọng điều đó sẽ xảy ra.

Ngoài ra, cần nhớ rằng không phải mọi sự khác biệt trong lời khuyên đều là vấn đề, Choukhmane nói. Ví dụ, “chúng tôi muốn [LLM] có định kiến khác nhau vì nam giới và phụ nữ khác nhau, có tuổi thọ và rủi ro thu nhập khác nhau,” ông nói.

Những điều cần lưu ý đối với người tiêu dùng

Ngoài việc lưu tâm đến định kiến và tạm thời yêu cầu các LLM đề phòng điều đó, sự thành công nằm ở các câu lệnh thông minh hơn. Các câu lệnh dựa trên kế hoạch vòng đời, lý thuyết danh mục đầu tư và các giả định tài chính thực tế đã cải thiện lời khuyên về chi tiêu và tiết kiệm, đồng thời giảm bớt các câu trả lời dựa trên quy tắc đơn giản.

“Tôi nghĩ thách thức thực sự là làm thế nào để đảm bảo lời khuyên tài chính từ AI mang lại hiệu quả cho những người không có trình độ hiểu biết tài chính cao và không viết câu lệnh một cách hoàn hảo?” Choukhmane nói. Một ý tưởng cho những người quan tâm đến việc sử dụng AI để xin lời khuyên tài chính là hãy bắt đầu bằng việc sử dụng AI như một công cụ để xây dựng sự hiểu biết tài chính thay vì chỉ đơn thuần làm theo lời khuyên của nó.

AI có thể đóng vai trò là sự bổ sung tốt cho việc làm việc với một cố vấn tài chính — người mà bạn có thể gặp hai lần một năm — vì nó có thể giúp bạn thực hiện các lời khuyên mà họ đưa ra trong thời gian thực, Choukhmane cho biết.

Và đối với những người không có đủ tiền để làm việc với một cố vấn tài chính con người, AI là một cách tốt để nhận lời khuyên với chi phí thấp. “Rất nhiều người được hưởng lợi từ lời khuyên tài chính lại chính là những người không có nhiều nguồn lực,” ông nói.

Những điều cần lưu ý đối với doanh nghiệp