盡管新冠肺炎疫情來勢洶洶，全球經濟環境受到嚴重影響，全球財富管理市場卻韌性不減。根據BCG（波士頓咨詢）2021年9月發布的《全球財富報告》，全球財富市場總規模已達250萬億美元的歷史高點。巨大的財富管理和投資需求，也反過來對資產管理行業提出了更高的要求，尋求機構投資者進行專業投資、追求長期穩定回報的理念正逐漸深入人心。僅以公募基金行業為例，2021年我國公募基金總規模從年初的19.89萬億元一舉突破25萬億元，再創歷史新高，全行業公募基金數量更是突破9000只，保持兩位數增速。
面對居民日益增長的財富管理需求，未來資產管理機構將面臨更加激烈的競爭態勢。公募、私募、資管等各類機構如何在全市場數萬只產品中脫穎而出，打造差異化產品優勢和業績回報，是突出重圍的重要途徑。隨著數字經濟時代的來臨，依托數字科技賦能資產管理，實現“數智化資管”的全新代際躍遷，是時代賦予的最佳機遇點。
數智化資產管理，是指利用以大數據、人工智能為代表的數字科技技術，深度融合資產管理的各個場景中，最終提升研究效率、投資業績、風險管理水平和財富投顧服務質量的新一代資產管理范式。
放眼全球，如果從技術維度把資產管理行業的發展史簡單劃分，大致可以分為三個階段。互聯網技術發明之前，可稱之為資產管理行業的1.0時代，當時制約投資的最大痛點是信息數據獲取的廣度和渠道，思考的是如何利用信息不對稱性，先人一步獲得信息；隨著互聯網時代的到來，資產管理行業進入2.0階段，一大批利用互聯網技術進行數據聚合的平臺產生，數據信息的獲取不再是問題，隨之而來的是數據信息過于龐雜，難以快速挖掘獲取有效價值的痛點；近年來，隨著人工智能+大數據等數字科技的成熟，資產管理行業正在邁入3.0階段，我們稱之為“數智化資管”新范式，這其中最關鍵的核心是，成熟的認知智能技術+大數據的綜合應用，就像為資產管理機構提供了一個7*24小時不停歇的外腦，可以快速從海量信息中精準萃取具備投資價值的線索，雙核運轉，快人一倍。
資產管理行業的數字化，并不是一件簡單的事情。一是涵蓋的環節眾多，包括研究、投資決策、風險管理和市場端的投顧服務；二是需求復雜，既需要快速聚合數據，快速分析數據，也需要提供快速便捷的建模工具，提供7*24小時的有效監控工具，還需要在此基礎上能夠提供智能的線索提醒。在認知智能技術出現之前，資產管理行業的數字化只停留在簡單的信息化數據聚合程度。
認知智能，是人工智能發展的第三階段，從簡單的計算智能，到深入我們生活各個領域的感知智能，再到能夠一定程度上模仿人類思考和理解的認知智能，人工智能正在逐步進化迭代。認知智能技術通過結合人類先驗知識圖譜+機器大數據學習的優勢，特別適用于某一細分領域，幫助人類處理海量數據，模仿人類簡單思考和價值判斷。以資產管理行業為例，經過充分訓練的認知智能產品，可以快速展示投資邏輯的特色搜索結果、快速提煉長篇累牘的研報中核心觀點和情感取向、快速處理非結構化數據、提供可視化可調整的預測模型工具、7*24小時監控異動和提示投資價值、進行復雜的多元歸因風險管理、提供一鍵匹配的智能投顧服務等。認知智能技術深入投資場景后，成為資產管理機構的一個輔助外腦。
從通聯數據的市場實踐來看，“知識+算法+數據”是認知智能的核心基礎。經認知智能技術賦能后的資產管理3.0階段，之所以被稱之為“數智化資產管理”，主要有以下三大全新特征。
一是不再局限于數據信息的靜態聚合，人腦并不擅長于數據信息的交叉穿透和深度聯想，資產管理2.0時代的數據聚合平臺，只實現了數據的靜態呈現，無法洞穿數據之間的勾稽關系。以認知智能和大數據為代表的數智化技術，能夠幫助專業投資機構深度洞悉數據關系，從蛛絲馬跡中找出投資價值，讓碎片化的數據和信息“動”起來。
二是實現人機結合更精準的定量分析和預測，我們在業內倡導Hi+Ai（人機結合、量本結合）的全新資產管理理念，人工智能并不能取代專業投資者的判斷，而是作為輔助和“人腦的增強”角色，充分利用人類在處理小范圍深度數據上面的優勢，以及機器在處理大規模數據效率上的優勢，實現人機結合更精準的資管新范式。
三是實現更友好的知識沉淀和共享，數字經濟的核心要義是生態和共享，在數字經濟時代“一家獨大、贏者通吃”是無法實現的商業模式，對于投資亦是如此。數智化資產管理平臺，為投資機構打造了一個可以沉淀內部不同研究者知識經驗的共享平臺，也為專業研究者個性化的研究投資提供了可快速自定義的可視化工具。
數智化資產管理，是全世界資產管理行業未來5年發展的全新趨勢，是數字經濟時代下，資產管理行業探索自身轉型發展的必經之路。認知智能、大數據等技術賦能下的資產管理新范式，將顯著提升資產管理機構從研究到投資、從風險管理到投顧全面的效率。數智化資產管理新范式的落地，需要金融機構放開胸懷，主動擁抱變革，和專業科技公司一同攜手，共同創新探索，共同迎接資產管理行業全新的代際躍遷。
