Phần lớn AI tài chính phân tích cơ hội.
Cái này kiểm toán người đưa ra quyết định.
Đó là ý tưởng đằng sau Decision Integrity Engine mà tôi đã xây dựng cho Binance’s #BuildWithYou 01: Finance Prompts.
Vấn đề thú vị không phải lúc nào cũng là liệu một tài sản có vẻ hấp dẫn hay không.
Đôi khi vấn đề lớn hơn nằm ở chính người đưa ra quyết định.
Một nhà giao dịch có thể có một luận điểm hợp lý và vẫn đang hành động vì FOMO.
Họ có thể có bằng chứng mạnh và vẫn vi phạm các quy tắc rủi ro của chính họ.
Họ có thể tin rằng mình đang đưa ra một quyết định dài hạn, trong khi hành vi của họ thực ra lại bị thúc đẩy bởi khoản lỗ ngắn hạn.
Và một hệ thống AI chỉ đơn giản nghiên cứu tài sản có thể không bao giờ nhận ra mâu thuẫn đó.
Đó là điều tôi muốn điều tra.
Sự Đảo Ngược Cốt Lõi
Thay vì hỏi:
“Thị trường trông như thế nào?”
động cơ hỏi:
“Quy trình ra quyết định có nhất quán về nội bộ không?”
Nó tách bốn thứ thường vô tình bị trộn lẫn với nhau:
NIỀM TIN
Người đó đã tin gì trước khi có nghiên cứu mới.
HÀNH VI
Lịch sử cá nhân, cảm xúc, động lực và xu hướng của họ có thể đang ảnh hưởng thế nào đến quyết định.
RỦI RO
Giới hạn mà chính người đó đã tự đặt ra trước khi đưa ra quyết định.
BẰNG CHỨNG
Thông tin mới, được nghiên cứu độc lập và thu thập sau khi luận điểm ban đầu được ghi nhận.
Sự tách bạch đó là then chốt.
Niềm tin ≠ Bằng chứng
Động cơ đầu tiên bảo toàn luận điểm ban đầu của người dùng.
Nó không viết lại, củng cố, làm suy yếu hay diễn giải lại chúng trong giai đoạn tiếp nhận.
Chỉ sau khi niềm tin đã được ghi nhận, hệ thống mới nghiên cứu bằng chứng bên ngoài.
Điều đó có nghĩa là sau này nó có thể cho thấy:
Điều tôi tin → tôi đã hành xử như thế nào → các quy tắc rủi ro của tôi yêu cầu gì → bằng chứng thực sự cho thấy gì → nơi các yếu tố đó đồng thuận hay xung đột.
AI không được phép lặng lẽ viết lại lập luận ban đầu sau khi phát hiện thông tin mới.
Kiến trúc Sáu Giai đoạn
Động cơ tuân theo một trình tự có chủ đích:
1. Tiếp nhận Quyết định
Xác định tài sản, hành động dự định, quy mô vị thế, thời hạn, bối cảnh quyết định và luận đề của người dùng theo đúng lời của họ.
2. Kiểm toán Người Ra Quyết định
Hãy xem xét các yếu tố hành vi liên quan như FOMO, động cơ trả thù, sự tự tin quá mức, tính cấp bách, xu hướng tìm kiếm sự xác nhận, hoặc các khuynh hướng chạy theo hay từ bỏ các quy tắc rủi ro.
Nhưng chỉ khi được hỗ trợ bởi các câu trả lời của người dùng.
Không tự bịa tâm lý. Không chẩn đoán.
3. Ranh giới Rủi ro Cá nhân
Người dùng tự định nghĩa các quy tắc của họ.
Rủi ro tối đa.
Quy mô vị thế.
Yêu cầu rủi ro/lợi nhuận.
Quy tắc cắt lỗ (stop-loss).
Giới hạn đòn bẩy.
Các điều kiện tránh né.
Nếu không tồn tại quy tắc, động cơ sẽ nói:
Không cung cấp quy tắc có sẵn trước đó.
Nó không phát minh ra một giới hạn “an toàn.”
4. Bằng chứng Bên ngoài
Chỉ ngay bây giờ, động cơ mới nghiên cứu các bằng chứng hiện tại, đáng tin cậy liên quan đến quyết định.
Nó tách:
Bằng chứng ủng hộ luận điểm ban đầu
từ
Bằng chứng mâu thuẫn với luận điểm ban đầu.
Các ẩn số quan trọng và mức độ tin cậy của bằng chứng cũng được ghi lại.
5. Hòa giải
Bốn trụ cột được so sánh mà không gộp chúng thành một phán xét.
Hệ thống tìm các mâu thuẫn như:
Một luận đề dài hạn được thực thi thông qua hành động trả thù ngắn hạn.
Một vị thế được đề xuất vi phạm ranh giới rủi ro do chính người dùng đặt ra.
Bằng chứng bên ngoài mâu thuẫn một cách đáng kể với luận điểm ban đầu.
Một luận đề hợp lý bị suy yếu bởi hành vi ra quyết định mong manh.
Bằng chứng không đủ để có thể hòa giải một cách có ý nghĩa cho quyết định.
6. Báo cáo Toàn vẹn Quyết định
Động cơ tạo ra một báo cáo có cấu trúc, hiển thị luận điểm ban đầu, các phát hiện về hành vi, các phát hiện về ranh giới rủi ro, bằng chứng ủng hộ và mâu thuẫn, các ẩn số quan trọng, các xung đột then chốt và các điều kiện có thể, về mặt logic, làm vô hiệu quyết định.
Trạng thái cuối cùng không phải “Mua” hay “Bán”
Có lẽ đây là phần quan trọng nhất.
Động cơ có thể gán một trong bốn trạng thái của quy trình ra quyết định:
PHÙ HỢP
Không phát hiện mâu thuẫn vật chất chưa được giải quyết nào.
KHÔNG PHÙ HỢP
Có các mâu thuẫn có ý nghĩa giữa niềm tin, hành vi, rủi ro hoặc bằng chứng.
MONG MANH
Quy trình phụ thuộc vào bằng chứng yếu, mức độ không chắc chắn đáng kể hoặc sự biến dạng hành vi nghiêm trọng.
BỊ HỎNG
Nhiều mâu thuẫn nghiêm trọng hoặc các vi phạm rõ ràng khiến quy trình trở nên không nhất quán về nội bộ.
Nhưng:
PHÙ HỢP không có nghĩa là “mua.”
KHÔNG PHÙ HỢP không có nghĩa là “ngắn.”
BỊ HỎNG không có nghĩa là “bán.”
Động cơ kiểm toán quy trình ra quyết định.
Người dùng vẫn là người đưa ra quyết định.
Vì sao tôi xây dựng nó theo cách này
Rất nhiều AI tài chính được thiết kế để cải thiện câu trả lời.
Tôi muốn khám phá một điều khác:
Nếu nhiệm vụ của AI là cải thiện chất lượng của quy trình ra quyết định thì sao?
Không phải bằng cách tước quyền kiểm soát của người đó.
Không phải bằng cách tự chế ra sự chắc chắn.
Không phải bằng cách giả vờ rằng các biến dạng hành vi có thể được “sửa.”
Nhưng bằng cách làm cho các mâu thuẫn khó che giấu hơn.
Ý tưởng trung tâm rất đơn giản:
Hầu hết AI tài chính phân tích cơ hội.
Cái này kiểm toán người đưa ra quyết định.
Tôi đã xây dựng và gửi lên đầy đủ Decision Integrity Engine tại #BuildWithYou #BuildWithYou ompts.
Phiên bản sản xuất hoàn chỉnh có sẵn trong bài đăng X của tôi bên dưới.