Hãy để trí tuệ đầu tư được gọi như mã, Questflow đặt cược vào AI Finance Agent

Tác giả: momo, ChainCatcher

Trong vài năm qua, cách thực hiện quyền bình đẳng tài chính luôn là một trong những câu chuyện quan trọng nhất trong lĩnh vực công nghệ tài chính, và đã sinh ra một loạt các công ty và sản phẩm có ảnh hưởng. Chẳng hạn, Robinhood đã rút ngắn quy trình mở tài khoản chỉ còn vài phút, Hyperliquid đã biến hợp đồng vĩnh viễn trên chuỗi không còn chỉ là đồ chơi của các nhà đầu tư tổ chức, đến thời đại AI Agent, ngay cả việc theo dõi thị trường, đặt lệnh, điều chỉnh danh mục cũng có thể được giao cho Bot tự động hoàn thành. Rào cản thực sự đã giảm xuống rất nhiều, đến nỗi nhiều người cảm thấy rằng đầu tư tài chính cuối cùng đã bình đẳng cho tất cả mọi người.

Nhưng thực tế thì lại khác. Các nhà đầu tư bình thường vẫn là nhóm yếu thế nhất trong môi trường đầu tư phức tạp. Vấn đề là, ba làn sóng đầu tiên đã giải phóng "bàn tay" của bạn, giúp bạn mở tài khoản và đặt lệnh nhanh hơn, nhưng "cái gì đáng mua, tại sao mua, lỗ bao nhiêu thì nên thoát" - những phán đoán ẩn sâu trong đầu các nhà đầu tư hàng đầu, chưa bao giờ được thực sự bình đẳng.

Gần đây, chúng tôi đã chú ý đến một dự án thú vị đang cố gắng thay đổi điều này. Questflow trước đây đã nhận được sự hợp tác từ các nền tảng hàng đầu Web2 và Web3 như Google, Circle, Coinbase với nền tảng điều phối nhiều AI thông minh. Gần đây, họ đã khởi động nâng cấp thương hiệu, định vị mình là AI Finance Agent, với mục tiêu trở thành Codex trong lĩnh vực tài chính.

Nói cách khác, điều mà Questflow muốn làm là biến phán đoán của các nhà đầu tư hàng đầu thành chiến lược tài chính mà người bình thường cũng có thể sử dụng. Nó không phải là một AI giao dịch Bot giúp người dùng giảm rào cản thao tác, mà là cố gắng để các nhà đầu tư bình thường có thể sử dụng khung đầu tư đã được xác minh như một trợ lý đầu tư, trong khi vẫn nắm quyền kiểm soát vốn.

### 1. Đường đi khác biệt của Questflow là gì?

Hiện tại, việc áp dụng AI trong lĩnh vực tài chính là rất hạn chế và một chiều.

Cụ thể, các người chơi trên thị trường chủ yếu đi theo hai con đường. Một con đường là làm công cụ thực thi, tự động hóa quy trình mở tài khoản, đặt lệnh, điều chỉnh danh mục, con đường này tuy giảm rào cản thao tác nhưng không giúp ích nhiều cho các vấn đề quyết định mà nhà đầu tư quan tâm hơn.

Do đó, một con đường khác đã ra đời, họ định vị là công cụ tư vấn đầu tư AI, thông qua việc kết nối với các mô hình lớn, cung cấp cho nhà đầu tư báo cáo nghiên cứu, tín hiệu và đề xuất, hỗ trợ quyết định, nhưng con đường này cũng không đạt được hiệu quả như mong đợi.

Vấn đề nằm ở đâu? Theo Questflow, các điểm đau có thể được tóm gọn thành ba lớp.

Đầu tiên, khả năng phán đoán đầu tư tốt là phi cấu trúc, nó ẩn chứa trong kinh nghiệm, cuộc trò chuyện và ghi chú của các nhà quản lý quỹ, thực sự rất khó chỉ dựa vào thông tin đơn lẻ rải rác, sử dụng khả năng tích hợp của mô hình lớn để tạo ra những đề xuất đầu tư tốt.

Nghiên cứu gần đây của Bridgewater và Thinking Machines Lab cũng đã xác nhận điều này, họ đã sử dụng dữ liệu chuyên gia để đào tạo mô hình tùy chỉnh và đạt được độ chính xác 84.7% trong nhiệm vụ lọc thông tin tài chính, cao hơn đáng kể so với mô hình lớn chung là 78.2%, và chi phí suy luận chỉ bằng một phần mười của mô hình sau. Điều này cho thấy trong lĩnh vực tài chính, khả năng phán đoán của chuyên gia quan trọng hơn chính mô hình, nhưng vấn đề là, khả năng này vẫn chưa được sản phẩm hóa và tích lũy.

Thứ hai, dữ liệu, mô hình và sàn giao dịch tách biệt nhau, AI đưa ra đề xuất, người dùng vẫn phải tự mở sàn giao dịch để thao tác thủ công, toàn bộ quy trình là đứt đoạn.

Ngoài ra, trên thị trường thiếu cơ chế tham gia đáng tin cậy, giao dịch sao chép truyền thống chỉ có tín hiệu mà không có logic, người dùng không biết chiến lược tại sao lại mua, khi nào nên bán, có thể chịu đựng bao nhiêu sự điều chỉnh, chỉ có thể mù quáng theo.

Đối với các nhà cung cấp chiến lược chuyên nghiệp, tình huống cũng rất rõ ràng. Họ có khung đầu tư và kỷ luật rủi ro đã được xác minh, nhưng thiếu một bộ hạ tầng để biến những kinh nghiệm phi cấu trúc này thành sản phẩm có thể phân phối quy mô. Các phương thức hiện tại hoặc là phát tín hiệu trên mạng xã hội, hoặc là dẫn dắt đơn hàng một cách riêng tư, không thể tạo ra doanh thu bền vững và cũng không thể xây dựng lòng tin lâu dài.

Chính vì nhắm vào các điểm đau của nhà đầu tư bình thường và nhà cung cấp chiến lược chuyên nghiệp, Questflow đã chọn một con đường khác biệt, xây dựng một thị trường hai chiều, một mặt cho phép khả năng phán đoán của các nhà đầu tư hàng đầu có thể được phân phối quy mô, mặt khác cho phép các nhà đầu tư bình thường có thể tiếp cận một cách minh bạch và có kiểm soát.

Nói cách khác, định vị cốt lõi của Questflow không phải là sử dụng AI chung để dự đoán thị trường, mà là cấu trúc hóa khả năng phán đoán của các nhà đầu tư hàng đầu, bao gồm logic đầu tư, khung chiến lược, kỷ luật quản lý rủi ro và cơ chế thoát, thông qua AI, biến nó thành một thực thể thông minh có thể hiểu, có thể đăng ký và có thể thực hiện qua các thị trường khác nhau. Nguồn gốc của Alpha vẫn là con người, AI ở đây đóng vai trò làm cho khả năng phán đoán này trở nên có thể sao chép, có thể giám sát và có thể thực hiện.

Ngoài ra, Questflow còn muốn kết nối "hiểu thị trường" và "thực hiện thực sự" để các nhà đầu tư bình thường vừa có thể nhận được khả năng phán đoán hàng đầu thông qua AI, vừa có được bàn tay của một nhà giao dịch.

### 2. Questflow làm thế nào để xây dựng "Codex trong lĩnh vực tài chính" thực hiện quyền bình đẳng tài chính?

Thị trường hai chiều mà Questflow xây dựng nhắm vào các điểm đau rất rõ ràng, mô hình cũng rất rõ ràng. Nhưng vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện điều đó? Ở đây có ba vấn đề cốt lõi, đầu tiên là làm thế nào để "di chuyển" chiến lược hàng đầu từ trong đầu các chuyên gia ra ngoài? Thứ hai là làm thế nào để kết nối cung và cầu, và cuối cùng là làm thế nào để đảm bảo an toàn cho vốn của người dùng? Chúng ta sẽ phân tích từng vấn đề.

1. Làm thế nào để "di chuyển" khả năng phán đoán từ trong đầu các chuyên gia ra ngoài?

Trước đó, chúng tôi đã đề cập đến việc, những gì trong đầu các nhà đầu tư hàng đầu về cơ bản là một đống kinh nghiệm phi cấu trúc. Khi nào nên vào lệnh, xem chỉ số nào, lỗ bao nhiêu thì phải cắt lỗ, những thông tin này rải rác trong ghi chú, cuộc trò chuyện và trực giác của họ, không thể sao chép trực tiếp cho người khác. Điều đầu tiên mà Questflow muốn làm là làm cho khả năng phán đoán tiềm ẩn này trở nên rõ ràng, vì vậy họ đã tạo ra một lớp khả năng.

Cách mà họ chọn không phải là xây dựng một mô hình siêu từ đầu, mà là xây dựng một hệ thống điều khiển tài chính. Ở lớp mô hình, Questflow đã kết nối với các mô hình lớn phổ biến trên thị trường, người dùng có thể tự do chuyển đổi theo các nhiệm vụ khác nhau, để AI sử dụng khả năng cơ sở phù hợp nhất trong phân tích, nghiên cứu hoặc thực hiện giao dịch. Nền tảng cũng đã tạo ra một Benchmark, so sánh hiệu suất của các mô hình tài chính lớn trong các tình huống tài chính thực tế, giúp người dùng có thông tin khi chọn mô hình.

Nhưng nghiên cứu của Bridgewater và Thinking Machines Lab cũng chỉ ra một vấn đề khác, mặc dù mô hình lớn rất quan trọng, nhưng nếu mô hình là một người đa tài, nó cũng không thể đáp ứng nhu cầu đầu tư, đầu tư cần chuyên gia.

Vì vậy, Questflow đã tạo ra một lớp kỹ năng, tương đương với việc trang bị cho AI các quy chuẩn chuyên môn trong lĩnh vực tài chính. Người dùng có thể trực tiếp cài đặt các phương pháp đầu tư được đóng gói chính thức, hoặc có thể tải lên hệ thống giao dịch và khung nghiên cứu của riêng mình, để AI phân tích thị trường theo logic của bạn chứ không phải theo logic chung. Kết hợp với việc tích hợp các nguồn thông tin thời gian thực như tin tức, thị trường, dữ liệu chuỗi, mạng xã hội, AI sẽ có khả năng cảm nhận liên tục sự thay đổi của thị trường.

Cuối cùng, thông qua việc kết nối tài khoản thực với các sàn giao dịch, công ty chứng khoán và ví, AI sẽ chuyển từ lý thuyết sang thực hiện thực sự. Nói cách khác, toàn bộ quy trình đầu tư trong đầu một nhà đầu tư đã được tách ra thành bốn giai đoạn có thể tái cấu trúc: nhận thức mô hình, quy chuẩn phương pháp, cảm nhận dữ liệu và thực hiện giao dịch, bất kỳ ai cũng có thể cấu hình theo nhu cầu của mình.

2. Chiến lược tốt làm thế nào để tìm được người theo dõi, nhà đầu tư bình thường làm thế nào để tìm được chiến lược tốt?

Sau khi chiến lược được cấu trúc, vấn đề tiếp theo là, tại sao các nhà cung cấp chiến lược chuyên nghiệp lại muốn cung cấp, và người tìm kiếm làm thế nào để tìm được chiến lược phù hợp với mình? Questflow đã thiết kế một cơ chế phân phối và khuyến khích để khuyến khích cả hai bên cung và cầu.

Từ góc độ của các nhà cung cấp chiến lược chuyên nghiệp, điểm đau cốt lõi là khả năng phán đoán không thể được biến thành doanh thu quy mô, phát tín hiệu trên mạng xã hội chỉ có thể kiếm chút lưu lượng, dẫn dắt đơn hàng riêng tư thì không bền vững và cũng không thể xây dựng lòng tin lâu dài.

Cách làm của Questflow là tạo ra một kênh để họ có thể kiếm tiền. Đưa các chiến lược đã được xác minh phát hành dưới dạng Funds (tập hợp chiến lược nội bộ của nền tảng, không phải quỹ được quản lý), tính phí theo quy mô quản lý và hiệu suất. Số lượng người theo dõi càng nhiều, hiệu suất càng tốt, thu nhập càng cao. Điều này buộc các nhà cung cấp chiến lược chuyên nghiệp phải liên tục tối ưu hóa chiến lược và công khai hiệu suất, thay vì như các nhóm tín hiệu chỉ kiếm một lần rồi bỏ chạy.

Từ góc độ của các nhà đầu tư bình thường, điểm đau cốt lõi là không tìm được cách theo dõi đáng tin cậy. Các nhóm tín hiệu và giao dịch sao chép trên thị trường có logic chiến lược là hộp đen, ranh giới rủi ro mơ hồ, người theo dõi hoàn toàn không biết mình đang theo dõi cái gì. Cách làm của Questflow là cho phép họ như đi siêu thị quỹ, lọc Funds theo thị trường, loại tài sản, loại chiến lược, hình ảnh rủi ro, hiểu rõ logic đầu tư rồi mới đăng ký theo dõi, và tự thiết lập phân bổ vốn và giới hạn rủi ro.

Hai bên đều có lợi ích riêng, bên cung có động lực kiếm tiền bền vững, bên cầu có lựa chọn minh bạch và có kiểm soát, tạo thành một vòng khuyến khích hoàn chỉnh.

3. Người dùng làm thế nào để dám để AI quản lý tiền của mình?

Ngay cả khi các bước trước đã thông suốt, vẫn còn một vấn đề cơ bản chưa được giải quyết, người dùng làm thế nào để dám để AI quản lý tiền của mình? Đối với các nhà đầu tư, đây là vấn đề tối thiểu, chỉ cần quyền kiểm soát vốn không nằm trong tay mình, hầu hết mọi người sẽ do dự.

Cách tiếp cận của Questflow rất trực tiếp, nền tảng chỉ đóng vai trò là bộ não, không phải là kho tiền. Lớp kiểm soát của Questflow cho phép người dùng luôn nắm quyền kiểm soát vốn, ủy quyền và ranh giới rủi ro, AI chỉ hoạt động trong các quyền hạn rõ ràng của người dùng, giới hạn vị thế, điều kiện dừng lỗ và cách phê duyệt. Người dùng có thể định nghĩa cấu hình số tiền, quy mô vị thế, giới hạn rủi ro và quyền thực hiện. Cuối cùng, vô lăng luôn nằm trong tay người dùng, trong khi AI chỉ lái xe trong làn đường đã được vẽ sẵn.

### Questflow có thể trở thành "Codex trong lĩnh vực tài chính" không?

Hiểu được các điểm đau mà Questflow muốn giải quyết và giải pháp của nó, chúng ta có thể hiểu rõ hơn tại sao họ lại muốn trở thành "Codex trong lĩnh vực tài chính".

Thuật ngữ Codex ban đầu chỉ các bộ luật và tài liệu, nhưng OpenAI đã định nghĩa lại nó. OpenAI đã sử dụng Codex để cung cấp cho Coding Agent một bộ "harness", tức là một khung hỗ trợ để AI hoàn thành các nhiệm vụ như tạo mã, gỡ lỗi, gọi giao diện một cách trơn tru. Còn điều mà Questflow muốn làm là áp dụng cùng một logic vào lĩnh vực tài chính, họ đã tự phát triển một bộ "harness" dành riêng cho các tình huống tài chính, nhờ vào bộ khung này, AI không chỉ có thể hiểu các chỉ thị của nhà đầu tư mà còn có thể phân tích, quyết định và hành động theo quy chuẩn của các giao dịch tài chính, cung cấp một mô hình mới cho lĩnh vực tài chính.

Tầm nhìn này rất lớn, và trần đường đua trong tương lai cũng rất cao. Questflow hiện tại chọn cách tiếp cận từ các loại sản phẩm như Crypto, hợp đồng vĩnh viễn và thị trường dự đoán, những loại sản phẩm hoạt động liên tục. Những thị trường này có mật độ thông tin rất cao, biến động mạnh, chi phí theo dõi bằng tay lớn đến mức không thực tế, chính là những tình huống cần có sự can thiệp của Agent. Nếu có thể xác minh "sản phẩm hóa khả năng phán đoán" ở đây, sau đó mở rộng sang các thị trường tài chính truyền thống khác, logic là hợp lý.

Nhưng liệu có thể thực hiện được hay không, vẫn phải quay lại xem xét các yếu tố cơ bản. Questflow ban đầu đã khởi đầu với nền tảng điều phối nhiều AI thông minh, từng lần lượt đạt được các hợp tác chiến lược với các nền tảng hàng đầu Web2 và Web3 như Circle, Coinbase, Google, Near, CoinGecko.

Ngoài ra, Questflow còn nhận được tài trợ từ các tổ chức đầu tư nổi tiếng như CyberFund (cơ quan thuộc Lido), Delphi Labs, Systemic Ventures (được hỗ trợ bởi Joseph Lubin, đồng sáng lập Ethereum), Animoca Brands, HashKey Capital, ElizaOS, cho thấy nó đã có một số tích lũy nhất định trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chìa khóa trong tương lai là cách mà nó có thể tái sử dụng và lặp lại những năng lực cốt lõi này trong lĩnh vực đầu tư tài chính một cách hiệu quả.

Xét về cấu trúc thị trường, cơ hội là rõ ràng. Cơ sở hạ tầng giao dịch đã đủ trưởng thành, hệ sinh thái API và tính thanh khoản đều không thiếu, nhưng hầu hết các dự án tài chính AI trên thị trường vẫn dừng lại ở tầng công cụ, một số làm robot giao dịch cố gắng dự đoán thị trường, một số bán tín hiệu hộp đen, một số làm giao dịch sao chép thuần túy. Sản phẩm "đánh giá và thực thi" trong vòng khép kín gần như vẫn còn trống.

Nếu Questflow có thể hoàn thiện vòng khép kín này, nó có khả năng trở thành cơ sở hạ tầng cho các nhà đầu tư toàn cầu truy cập vào năng lực đánh giá tài chính chuyên nghiệp, cho phép trí tuệ thị trường của các nhà đầu tư hàng đầu được lập chỉ mục, được truy cập và được kết hợp như một kho mã. Mặc dù nó đã chọn một con đường khó khăn hơn, nhưng nếu thành công, rào cản cũng sẽ sâu hơn.