Quants ยุคใหม่ยังไม่ฝากชีวิตไว้กับ AI: ผลสำรวจ Bloomberg ชี้ปัญญาประดิษฐ์ยังไม่ใช่หัวใจการลงทุนในปี 2026
Quants และ AI: ความจริงที่ต่างจากภาพฝันในโลกการลงทุน
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา คำว่า Artificial Intelligence (AI) และ Machine Learning กลายเป็น buzzword สำคัญในอุตสาหกรรมการเงินทั่วโลก หลายคนเชื่อว่า AI กำลังจะเข้ามาแทนที่มนุษย์ โดยเฉพาะในสายงานการลงทุนเชิงปริมาณ หรือที่เรียกว่า Quantitative Investing อย่างไรก็ตาม รายงานข่าวจาก ซึ่งอ้างอิงผลสำรวจล่าสุดในปี 2026 กลับสะท้อนภาพที่ซับซ้อนและสมจริงมากกว่านั้น กล่าวคือ “Quants จำนวนมากยังไม่ได้ใช้ AI เป็นแกนหลักในการตัดสินใจลงทุน” อย่างที่หลายคนคาดหวัง
ข่าวดังกล่าวได้รับการนำเสนอและวิเคราะห์ต่อโดย ซึ่งชี้ให้เห็นว่า แม้เทคโนโลยีจะก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว แต่โลกการลงทุนยังต้องอาศัยประสบการณ์ มนุษยวิจารณญาณ และความเข้าใจเชิงลึกที่ AI ยังไม่สามารถทดแทนได้ทั้งหมด
ผลสำรวจ Bloomberg ปี 2026: ตัวเลขที่น่าสนใจ
จากผลสำรวจของ Bloomberg ที่สอบถามผู้เชี่ยวชาญด้าน Quant, Portfolio Manager และนักวิเคราะห์เชิงปริมาณในสถาบันการเงินชั้นนำทั่วโลก พบประเด็นสำคัญหลายข้อ ได้แก่
- Quants ส่วนใหญ่ยังใช้โมเดลทางสถิติแบบดั้งเดิม มากกว่า AI เต็มรูปแบบ
- AI ถูกนำมาใช้ในลักษณะ เครื่องมือเสริม (Support Tool) ไม่ใช่ระบบตัดสินใจหลัก
- ความเสี่ยงด้าน Model Risk และ Data Bias ยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ
- หลายองค์กรยังขาดโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ที่เหมาะสมสำหรับ AI
ข้อมูลเหล่านี้สวนทางกับภาพลักษณ์ในสื่อที่มักนำเสนอว่า AI กำลัง “ครองโลกการลงทุน” อย่างเบ็ดเสร็จ
Quant คือใคร และทำไม AI ยังไม่ครองสนาม?
ความหมายของ Quant ในโลกการเงิน
Quant หรือ Quantitative Analyst คือผู้เชี่ยวชาญที่ใช้คณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมในการสร้างโมเดลเพื่อวิเคราะห์ตลาดการเงิน ตั้งแต่การตั้งราคาสินทรัพย์ (Asset Pricing) ไปจนถึงการบริหารความเสี่ยง (Risk Management)
เหตุผลที่ AI ยังไม่ใช่คำตอบสุดท้าย
แม้ AI จะมีศักยภาพสูง แต่ Quants จำนวนมากมองว่ายังมีข้อจำกัด เช่น
1. ความโปร่งใสของโมเดล (Explainability)
AI โดยเฉพาะ Deep Learning มักถูกมองว่าเป็น “Black Box” ซึ่งยากต่อการอธิบายว่าทำไมระบบจึงตัดสินใจเช่นนั้น ในโลกการเงินที่ต้องอธิบายต่อผู้กำกับดูแล (Regulator) และลูกค้า ความโปร่งใสเป็นเรื่องสำคัญมาก
2. คุณภาพของข้อมูล (Data Quality)
AI ต้องพึ่งพาข้อมูลจำนวนมหาศาล หากข้อมูลมี Bias หรือ Noise สูง ผลลัพธ์ที่ได้อาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาด
3. เหตุการณ์สุดโต่ง (Black Swan Events)
AI เรียนรู้จากอดีต แต่เหตุการณ์ทางการเงินหลายครั้ง เช่น วิกฤตเศรษฐกิจ หรือความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ ไม่ได้เกิดซ้ำในรูปแบบเดิม
AI ในการลงทุน: ใช้จริง แต่ยังไม่สุด
ผลสำรวจไม่ได้บอกว่า Quants “ไม่ใช้ AI เลย” แต่สะท้อนว่า AI ถูกใช้ในบางส่วนเท่านั้น เช่น
- การวิเคราะห์ข้อมูลทางเลือก (Alternative Data)
- การทำ Natural Language Processing (NLP) เพื่ออ่านข่าวและรายงาน
- การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)
- การปรับพอร์ตแบบอัตโนมัติในกรอบที่มนุษย์กำหนด
กล่าวได้ว่า AI ทำหน้าที่เป็น Co-pilot มากกว่าการเป็น Autopilot ในการลงทุน
มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม
“AI เก่ง แต่ตลาดการเงินซับซ้อนกว่า”
ผู้ตอบแบบสอบถามหลายรายให้ความเห็นตรงกันว่า ตลาดการเงินไม่ได้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงตัวเลขเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงจิตวิทยามวลชน (Market Sentiment) นโยบายการเมือง และปัจจัยที่ไม่สามารถวัดได้อย่างเป็นระบบ
Quants บางคนถึงกับกล่าวว่า “AI ฉลาดมากในสิ่งที่มันถูกฝึกมา แต่ตลาดมักเล่นนอกตำรา”
ต้นทุนและความเสี่ยง: เหตุผลเชิงธุรกิจที่ทำให้ชะลอ AI
อีกหนึ่งประเด็นสำคัญคือ ต้นทุน การพัฒนาและดูแลระบบ AI ระดับสถาบันต้องใช้เงินลงทุนสูง ทั้งในด้าน Cloud Computing, Data Engineer และ AI Specialist
นอกจากนี้ ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ (Regulatory Risk) ก็เป็นปัจจัยที่ทำให้หลายองค์กรเลือกเดินอย่างระมัดระวัง เพราะหากโมเดล AI ตัดสินใจผิดพลาด อาจส่งผลกระทบเป็นวงกว้างและยากต่อการรับผิดชอบ
อนาคตของ Quant และ AI หลังปี 2026
แม้ผลสำรวจจะชี้ว่า AI ยังไม่ใช่หัวใจหลักของการลงทุนในปัจจุบัน แต่ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เชื่อว่า บทบาทของ AI จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
แนวโน้มที่คาดว่าจะเห็นชัดเจน ได้แก่
- การผสาน AI กับโมเดลเชิงทฤษฎีแบบดั้งเดิม
- การพัฒนา Explainable AI (XAI)
- การใช้ AI ในการจำลองสถานการณ์ (Scenario Analysis)
- การเพิ่มบทบาทมนุษย์ในการกำกับ AI (Human-in-the-loop)
กล่าวได้ว่า อนาคตไม่ใช่ “AI แทนคน” แต่คือ “AI ทำงานร่วมกับคน”
บทสรุป: ความจริงที่ควรรู้สำหรับนักลงทุน
ข่าวจาก Bloomberg และการวิเคราะห์ของ Business Insider เป็นเครื่องเตือนใจว่านักลงทุนไม่ควรหลงเชื่อภาพฝันว่า AI คือคำตอบทุกอย่างในตลาดการเงิน
Quant Investing ยังคงเป็นศาสตร์ที่ต้องอาศัยความรู้เชิงลึก ประสบการณ์ และการตัดสินใจของมนุษย์ ขณะที่ AI เป็นเพียงเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ไม่ใช่ผู้ตัดสินชะตาการลงทุนทั้งหมด
สำหรับนักลงทุนทั่วไป การเข้าใจข้อจำกัดของ AI อาจสำคัญพอๆ กับการเข้าใจศักยภาพของมัน เพราะในโลกการเงิน ความระมัดระวังยังคงเป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดเสมอ
#AIInvesting #QuantFinance #BloombergSurvey #FinTechTrends #SlimScan #GrowthStocks #CANSLIM #ข่าวหุ้น