BLOG CỦA ELI
Các nhà phân tích trẻ vẫn cần sự tôi luyện trong kỷ nguyên AI
Craig Coben Craig Coben là cựu giám đốc toàn cầu bộ phận thị trường vốn cổ phần tại Bank of America và hiện là giám đốc điều hành tại Seda Experts
Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngân hàng đầu tư đã mở ra một nghi thức lo lắng quen thuộc. Nếu máy móc có thể tự động hóa những công việc vất vả – tổng hợp hồ sơ chào bán, xử lý các mô hình tài chính, đối chiếu dữ liệu – thì điều gì sẽ xảy ra với những người mới vào nghề?.
Một báo cáo gần đây của Financial Times về vòng gọi vốn 50 triệu đô la của công ty khởi nghiệp AI Rogo, do Thrive Capital của Josh Kushner dẫn đầu, đã làm tăng thêm cuộc tranh luận. Rogo tuyên bố công nghệ của họ có thể sao chép một số nhiệm vụ tốn nhiều công sức của nhân viên cấp dưới trong vài phút.
Sự lo lắng là dễ hiểu – nhưng đặt nhầm chỗ. Nó dựa trên một quan niệm lãng mạn về đào tạo mà chỉ có một sự tương đồng thoáng qua với thực tế.
Truyền thuyết phổ biến hình dung các nhà phân tích trẻ trau dồi kỹ năng của họ thông qua sự lặp đi lặp lại một cách thô bạo – xây dựng mô hình, chỉnh sửa slide, tinh chỉnh bản trình bày. Đó là một hình ảnh được lấy trực tiếp từ bộ phim “Ngày chuột chũi” (Groundhog Day) nơi người dẫn chương trình thời tiết của Bill Murray đạt được sự thành thạo piano và điêu khắc băng thông qua vô số vòng luyện tập. Logic cho rằng, cứ làm đủ nhiều lần thì chuyên môn sẽ đến. Sự thành thạo nảy sinh từ sự đơn điệu.
Sức hấp dẫn của mô hình nằm ở sự đơn giản của nó. Nhưng nó không tính đến thực tế khó chịu, mơ hồ của sự phát triển chuyên nghiệp – rằng năng lực thường được hấp thụ hơn là được dạy và hiếm khi phát triển theo lịch trình.
Hãy xem xét báo cáo gần đây của Wall Street Journal về ngân hàng Robert W Baird, trong đó trích dẫn những tuyên bố rằng một số nhân viên cấp dưới đã phải làm việc 110 giờ một tuần, chỉ để được thưởng một bữa tiệc pizza lúc 4 giờ sáng và một lời động viên về việc “bước lên”.
Ngân hàng cho biết một số cáo buộc được đăng trực tuyến xuất hiện trong báo cáo là gây hiểu lầm và không đầy đủ, và mô tả không công bằng về hoạt động kinh doanh, lãnh đạo, thành viên nhóm và văn hóa của họ. Nhưng văn hóa làm việc nhiều giờ không phải là điều xa lạ ở Phố Wall. Khi làm việc nhiều giờ bị đẩy lên thái quá, chúng không còn là đào tạo nữa mà giống như một hình thức bắt nạt trá hình dưới sự phát triển chuyên nghiệp, hiểu sai sự chịu đựng là sự tận tâm.
Tuy nhiên, một hệ thống làm việc nhiều giờ vẫn có một số giá trị. Nó buộc sự hòa nhập, và những người hoàn toàn bỏ qua nó có thể bỏ lỡ “trí nhớ cơ bắp” chỉ có được từ việc trải qua chi tiết. Các nhà phân tích bỏ qua sự nhàm chán cũng có thể bỏ lỡ nhịp điệu và phản xạ mà nó thấm nhuần, cho dù quá trình này có vẻ lãng phí đến đâu.
Tôi bước vào lĩnh vực ngân hàng đầu tư tương đối muộn – ở tuổi 30 sau một thời gian làm luật sư – và bỏ lỡ hầu hết các buổi tập dượt định dạng suốt đêm. Tuy nhiên, tôi đã học được, không phải bằng cách ghi nhớ các phím tắt Excel mà bằng cách có mặt trong phòng – quan sát các giám đốc ngân hàng cấp cao trong các cuộc họp; quan sát cách họ chào mời, thuyết phục và xoay chuyển tình thế; xem cách họ quản lý khách hàng và điều chỉnh thông điệp. Sự học việc thực sự là một quá trình thẩm thấu. Nó diễn ra trong các cuộc trò chuyện, trong sự im lặng, trong những điều chỉnh nhỏ trong giọng điệu, trong các quy tắc bất thành văn xung quanh dịch vụ khách hàng.
Điều đó nói lên rằng, việc bỏ qua giai đoạn đầu vất vả chắc chắn phải trả giá. Có những ngày tôi ước mình đã học được những điều cơ bản một cách khó khăn, chỉ để tránh phải học chúng một cách khó khăn hơn sau này. Không có đường tắt, chỉ có sự đánh đổi.
Đây là nghịch lý mà những người mới vào nghề phải đối mặt – công việc mà họ ghét thường là nền tảng cho sự phán xét mà họ sẽ cần. AI có thể giúp họ bớt nhàm chán nhưng nó không thể mô phỏng sự phát triển chậm rãi, tích lũy của bản năng – phần trực giác chỉ có được từ việc mắc lỗi hoặc chứng kiến người khác mắc lỗi.
Điều này đặt ra một câu hỏi sâu sắc hơn: liệu những nhiệm vụ mà AI hiện đang tự động hóa có phải là cách tốt nhất để đào tạo những người mới vào nghề hay chỉ đơn giản là thuận tiện nhất? AI có thể loại bỏ công việc lặp đi lặp lại nhưng nó không thể sao chép kinh nghiệm quan sát, lắng nghe và học hỏi một cách tỉ mỉ.
Đó thực sự là giới hạn của công nghệ hiện tại. Ngay cả người sáng lập Rogo cũng thừa nhận thách thức thực sự là xấp xỉ sự phán xét ở cấp cao, đặt câu hỏi liệu AI có thể “chu đáo như một đối tác tại Tiger Global” hay không. Điều đó dường như còn rất xa vời.
Dù tập trung vào con số, ngân hàng đầu tư không hoàn toàn hoặc thậm chí chủ yếu là phân tích. Nó mang tính diễn giải. Nó đòi hỏi bản năng kể chuyện, trí tuệ cảm xúc và thời điểm chiến lược.
Những kỹ năng này không thể được tải xuống hoặc cấy ghép phẫu thuật vào não bạn. Chúng phải được kiếm được và học hỏi.
AI có thể cắt giảm những phần thừa trong ngân hàng đầu tư. Nó thậm chí có thể trả lại những ngày cuối tuần cho các nhân viên ngân hàng cấp dưới. Nhưng nó sẽ không thay thế được quá trình học việc. Nếu có điều gì cần sửa đổi, thì đó là niềm tin rằng việc định dạng slide lúc 3 giờ sáng là điều rèn giũa các nhân viên ngân hàng cấp dưới thành những cố vấn đáng tin cậy.
Sự thật tế nhị và mang tính con người hơn – một số khó khăn là cần thiết, và sự thành thạo đòi hỏi sự có mặt, nỗ lực và đôi khi phải ở lại muộn.
Cuối cùng, những nhân viên ngân hàng giỏi nhất không phải là những người có thể xây dựng một mô hình. Họ là những người biết phải làm gì với nó.
Theo Financial Times, link gốc