机器人已经革了分析师的命，科技资管or智能资管，千万别选错！

大批传统金融机构高管跳槽到互联网公司，早已屡见不鲜；不过少见的是人工智能公司开始大面积从金融、资管行业挖人。

早年间Kensho惹怒华尔街的情形还历历在目，如今人工智能首席科学家加盟对冲基金、各大科技公司纷纷成立首席Fintech官，越发让更多的资管人、金融从业者怀疑，自己的职业生涯似乎到了尽头？

拿资管行业来讲，应用过现阶段资管系统的从业者都会普遍反应这几个问题：

1、大量的非结构化数据，几乎仍然完全依赖于人工的收集、处理，效率非常低下。

2、哪怕采用机器收集，但研究的数据仍然是碎片化的，存在大量的信息孤岛问题。

3、尽管掌握可接受程度的数据齐全，但科技资管公司的业务能力与公司的实际设想并不是十分切合，反而需要大量的沟通成本进行个性化设计。

现阶段科技资管

其实，目前大部分的科技资管公司，基本按照这种科技资管的模式进行操作，而不是智能资管：

科技人员、分析师通过编写函数、设计指标，观察数据分布，然后把资管技术当做一个运算器来使用，就像从结绳-算盘-计算器-计算机的衍化，只不过是工具的升级。资管分析师则对财务、交易数据进行建模，分析其中显著特征，利用回归分析等各种算法进行预测交易模拟。

这样带来的问题是，这个运算模型的好坏取决于分析员对数据的敏感程度、资管人对业务的高瞻远瞩。

有业内人士人曾表示：目前阶段的资管模型、科技，仅仅算是工具，还远远没有走到智能的阶段。与智能相关的三个核心领域：机器学习、自然语言处理、知识图谱，在现阶段的资管工具中几乎没有见到。

未来智能资管阶段

真正具有迭代性的变化是将智能嵌入到资管体系中。

智能资管平台通过强大的数据处理能力，内嵌整个资管体系过程中，便捷高效的输出到专业资管人的头脑里，进而形成最后的决策。在这套系统里，从查资讯到最后的评估，都是用智能化、数据处理的方式嵌入进去，并通过大数据分析发现规律、可能的效率提升机会。

就像佰仕会之前探讨的 “裁判员”与“运动员”角色。

有了智能资管以后，资管人的周报、月报，重要的公告、数据的变动都可以用机器来处理。资管人可以有更多的时间思考他们擅长的事情。其实智能资管大幅度降低了从业者进入资管行业的门槛。比如要尝试建立自动化的预测模型，研究人员只需要关心输入输出的变量，不需要关心详细的数据。

“运动员”继续做自己的运营角色，不过要有资管的概念；“裁判员”则运用规则进行评分改善。

至于这个规则怎么出来的，一方面是进行大量数据统计、分析的智能机器，另一方面是进行持续资管研究的高素质人才，二者共同制定出会根据市场及未来的变化，进行相应调整的规则。

目前智能资管的尝试

目前智能资管应用比较广泛的是个人财管领域。

此前，国际咨询机构麦肯锡大中华区银行业务负责人曾表示，不少股份制银行已开始在定制化财富管理业务中引入人工智能。目前的现实情况是，国内一个银行理财经理平均需要面对约1000位客户，若要提高客户体验及扩大业务，智能资管将是相当重要的一环。

对资产配置服务来讲，私人理财顾问向来是“高净值人群”的专属，同样在资产管理领域也是如此。

传统的资管服务，那种新出的资管科技，大多沦为大企业的专属，不过在智能资管阶段极有可能给中小企业带来弯道超车的机会。将原本由人工提供的资管服务自动化、产品化，就像平常支付宝上经常会用到的蚂蚁财富一样。

美国和新加坡是最早做出智能资管尝试的两个国家：

在美国，由于来自金融监管部门的压力与管理费用的不断增加，传统资产管理公司的利润率已经受到了严重地挤压。

在这样的大背景下，这些公司为适应当今的互联网数字化环境，一部分资管公司选择自主开发利用机器人辅助人类做投顾分析的新技术，而另一些公司则在积极寻求与智能投顾相关的创业公司展开合作。而且据可靠消息，资管巨头例如摩根大通的技术预算每年超过100亿美元，这是一笔不小的投资。

对资管行业来说，技术的进步可以帮助企业提升效率、减轻负担，然而只有真正关注人工智能与资管的结合，才能摸索出未来资管行业发展的重点。

从关注效率到聚焦趋势

现在的科技资管关注“效率”，未来智能资管则更聚焦“趋势”。

不排除现在的科技资管也具备一部分预测功能，然而依旧是人工的尝试操作，对未来的判断难以把握。

而智能资管系统能够接近实时动态的市场信息。不同于离线人工学习，智能资管系统使用的是在线的机器学习，其知识库每十分钟更新一次，因此该系统所提供的策略与组合方案都是根据上个十分钟内市场行为及消费者信息所产生的。

智能资管系统的使用者无论在任何时间从移动终端设备接入其智能机器人顾问服务，所获得的都是最新产生的资管策略。使用者在确认之后，在系统的交易执行模块即时调整，以确保效益的最大化。

而且智能资管能够提取新闻、政策、社交网络参数，可以让交易模型更强大。像通过爬取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据，可以判断企业或其产品在社会中的影响力，进而探寻影响市场变动的线索。比如：观测App下载量，微博中提及产品的次数，在知乎上对其产品的评价。

智能资管核心服务包括：

1）通过大数据获得个性化的风险偏好和变化规律；

2）根据最前沿的算法模型及最切合个体的现实，定制个性化的资产管理方案；

3）利用互联网对资产配置方案效果进行实时跟踪调整；

4）预测未来趋势，在可承受的风险范围内实现收益最大化。

此前，通联数据董事长肖风此前曾表示：以后每个资管公司的IT系统都要升级为智能资管系统，公司里要有专门的人负责，比如有数据科学家、首席Fintech官，帮助规划公司智能方面的流程和发展。

技术革命需要懂业务逻辑的人，智能科技公司也需要资产管理业务领域的资深人士，所以失业啥的并不可怕，拥抱才是关键。问题是对资管的数据、配置、产品、渠道的研究深度如何了？

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