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機器人
機器人已經革了分析師的命，科技資管or智能資管，千萬別選錯！
大批傳統金融機構高管跳槽到互聯網公司，早已屢見不鮮；不過少見的是人工智能公司開始大麵積從金融、資管行業挖人。
早年間Kensho惹怒華爾街的情形還曆曆在目，如今人工智能首席科學家加盟對衝基金、各大科技公司紛紛成立首席Fintech官，越發讓更多的資管人、金融從業者懷疑，自己的職業生涯似乎到了盡頭？
拿資管行業來講，應用過現階段資管係統的從業者都會普遍反應這幾個問題：
1、大量的非結構化數據，幾乎仍然完全依賴於人工的收集、處理，效率非常低下。
2、哪怕采用機器收集，但研究的數據仍然是碎片化的，存在大量的信息孤島問題。
3、盡管掌握可接受程度的數據齊全，但科技資管公司的業務能力與公司的實際設想並不是十分切合，反而需要大量的溝通成本進行個性化設計。
現階段科技資管
其實，目前大部分的科技資管公司，基本按照這種科技資管的模式進行操作，而不是智能資管：
科技人員、分析師通過編寫函數、設計指標，觀察數據分布，然後把資管技術當做一個運算器來使用，就像從結繩-算盤-計算器-計算機的衍化，隻不過是工具的升級。資管分析師則對財務、交易數據進行建模，分析其中顯著特征，利用回歸分析等各種算法進行預測交易模擬。
這樣帶來的問題是，這個運算模型的好壞取決於分析員對數據的敏感程度、資管人對業務的高瞻遠矚。
有業內人士人曾表示：目前階段的資管模型、科技，僅僅算是工具，還遠遠沒有走到智能的階段。與智能相關的三個核心領域：機器學習、自然語言處理、知識圖譜，在現階段的資管工具中幾乎沒有見到。
未來智能資管階段
真正具有迭代性的變化是將智能嵌入到資管體係中。
智能資管平台通過強大的數據處理能力，內嵌整個資管體係過程中，便捷高效的輸出到專業資管人的頭腦裏，進而形成最後的決策。在這套係統裏，從查資訊到最後的評估，都是用智能化、數據處理的方式嵌入進去，並通過大數據分析發現規律、可能的效率提升機會。
就像佰仕會之前探討的 “裁判員”與“運動員”角色。
有了智能資管以後，資管人的周報、月報，重要的公告、數據的變動都可以用機器來處理。資管人可以有更多的時間思考他們擅長的事情。其實智能資管大幅度降低了從業者進入資管行業的門檻。比如要嚐試建立自動化的預測模型，研究人員隻需要關心輸入輸出的變量，不需要關心詳細的數據。
“運動員”繼續做自己的運營角色，不過要有資管的概念；“裁判員”則運用規則進行評分改善。
至於這個規則怎麼出來的，一方麵是進行大量數據統計、分析的智能機器，另一方麵是進行持續資管研究的高素質人才，二者共同製定出會根據市場及未來的變化，進行相應調整的規則。
目前智能資管的嚐試
目前智能資管應用比較廣泛的是個人財管領域。
此前，國際谘詢機構麥肯錫大中華區銀行業務負責人曾表示，不少股份製銀行已開始在定製化財富管理業務中引入人工智能。目前的現實情況是，國內一個銀行理財經理平均需要麵對約1000位客戶，若要提高客戶體驗及擴大業務，智能資管將是相當重要的一環。
對資產配置服務來講，私人理財顧問向來是“高淨值人群”的專屬，同樣在資產管理領域也是如此。
傳統的資管服務，那種新出的資管科技，大多淪為大企業的專屬，不過在智能資管階段極有可能給中小企業帶來彎道超車的機會。將原本由人工提供的資管服務自動化、產品化，就像平常支付寶上經常會用到的螞蟻財富一樣。
美國和新加坡是最早做出智能資管嚐試的兩個國家：
在美國，由於來自金融監管部門的壓力與管理費用的不斷增加，傳統資產管理公司的利潤率已經受到了嚴重地擠壓。
在這樣的大背景下，這些公司為適應當今的互聯網數字化環境，一部分資管公司選擇自主開發利用機器人輔助人類做投顧分析的新技術，而另一些公司則在積極尋求與智能投顧相關的創業公司展開合作。而且據可靠消息，資管巨頭例如摩根大通的技術預算每年超過100億美元，這是一筆不小的投資。
對資管行業來說，技術的進步可以幫助企業提升效率、減輕負擔，然而隻有真正關注人工智能與資管的結合，才能摸索出未來資管行業發展的重點。
從關注效率到聚焦趨勢
現在的科技資管關注“效率”，未來智能資管則更聚焦“趨勢”。
不排除現在的科技資管也具備一部分預測功能，然而依舊是人工的嚐試操作，對未來的判斷難以把握。
而智能資管係統能夠接近實時動態的市場信息。不同於離線人工學習，智能資管係統使用的是在線的機器學習，其知識庫每十分鍾更新一次，因此該係統所提供的策略與組合方案都是根據上個十分鍾內市場行為及消費者信息所產生的。
智能資管係統的使用者無論在任何時間從移動終端設備接入其智能機器人顧問服務，所獲得的都是最新產生的資管策略。使用者在確認之後，在係統的交易執行模塊即時調整，以確保效益的最大化。
而且智能資管能夠提取新聞、政策、社交網絡參數，可以讓交易模型更強大。像通過爬取個人及企業在其主頁、社交媒體等地方的數據，可以判斷企業或其產品在社會中的影響力，進而探尋影響市場變動的線索。比如：觀測App下載量，微博中提及產品的次數，在知乎上對其產品的評價。
智能資管核心服務包括：
1）通過大數據獲得個性化的風險偏好和變化規律；
2）根據最前沿的算法模型及最切合個體的現實，定製個性化的資產管理方案；
3）利用互聯網對資產配置方案效果進行實時跟蹤調整；
4）預測未來趨勢，在可承受的風險範圍內實現收益最大化。
此前，通聯數據董事長肖風此前曾表示：以後每個資管公司的IT係統都要升級為智能資管係統，公司裏要有專門的人負責，比如有數據科學家、首席Fintech官，幫助規劃公司智能方麵的流程和發展。
技術革命需要懂業務邏輯的人，智能科技公司也需要資產管理業務領域的資深人士，所以失業啥的並不可怕，擁抱才是關鍵。問題是對資管的數據、配置、產品、渠道的研究深度如何了？
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最後更新：2017-10-07 22:26:26