随着科技发展，我们经历了互联网时代，移动互联网时代，现在又将来到物联网时代，人和智能终端都像是社会网络的神经突触，数字世界，物理世界，生物世界正在深入地融合。资产管理公司也在进入一个人机协同的智能化新时代。

就像人类的生长发育一样，人类社会已经迈过了长身体的少年时期，因此作为地球血液的大宗商品，其由于供需基本面导致的超级大牛市已经远去，而互联网，移动互联网，卷积神经网络又像是人类大脑中快速发育的神经网络，在为智能化时代的到来蓄积力量。资产管理公司也在处于历史性变革的前夜。

资产管理公司的诞生到现在，在人类历史的长河中，时间并不算长，但是其进化过程，值得回味与思考。2008年全球金融危机后，华尔街的权力和声望从卖方投资银行向买方资产管理公司转移。买方资产管理公司，现在已经成为华尔街事实上的王者。

从共同基金到智能投顾

共同基金

共同基金投资基金于英国，盛行于美国。1924年3月21日在波士顿设立的"马萨诸塞州投资信托基金"(Massachusetts Investment Trust,MIT)，是世界上第一只公司型开放式基金，也是美国第一个现代意义的共同基金。

指数基金

指数型基金起源于美国并且主要在美国获得发展。世界上的第一只指数基金于1971年出现于美国，是富国银行(WELLS FARGO BANK)向机构投资者推出的指数基金产品。进入80年代以后，美国股市日渐繁荣，指数基金逐渐开始吸引到了一部分投资者的注意力。

直到九十年代以后，指数基金才真正获得了巨大发展。1994年到1996年是指数基金取得成功的三年。1994年，增长了1.3%，超过了市场上78%的股票基金的表现;1995年，标准普尔500指数取得了37%的增长率，超过了市场上85%的股票基金的表现;1996年，标准普尔500指数增长了23%，又一次超过了市场上75%的股票基金的表现。三年加在一起，市场上91%的股票基金的收益增长率低于标准普尔500指数增长率，指数基金的概念开始在投资者的心中树立了良好的形象，也获得了基金业的广泛注意，指数化投资策略的优势开始明显地显现出来。

2008年全球金融危机以后，长期低利率低波动的宏观环境，加速了上世纪70年代已经露出苗头的，从主动型基金向被动基金的转移。先锋集团率先于1976年在美国创造第一只指数型基金--先锋500指数型基金，依靠指数基金，先锋集团的资产规模迅速发展，现已超过了美国富达基金，资本集团等老牌基金公司。而全球资产管理规模第一的贝莱德公司，旗下的基金产品也是以指数基金为主，也是全球最大的被动式指数基金管理者。

指数基金的好处不言而喻，费用低，收益可观，同时还省时省力，但是指数基金只能被动跟踪市场或者行业或者特定指数，只能随波逐流，无法应对极端或者特殊情况。作为主动管理基金，考虑到剔除申购赎回的费用后战胜可比指数的难度大，而且持续战胜指数的压力大，但是有经验的基金经理，至少可以排除股票中的隐形炸弹，例如A股中的康得新，康美药业，美股中的安然，世通。当然了，主动管理中一个避免不了的就是基金经理的赌性，有赌就必然有输赢，这也就解释了为什么长期业绩出色的基金经理凤毛菱角的原因。主动管理基金如果结合人工智能与大数据，有望解决投资业绩的稳定性，可重复性，可持续性。

对冲基金

2006年，Warren Buffett在一封致(Museum of American Finance)杂志的信中宣称，上世纪20年代的Graham-Newman partnership基金是其所知最早的对冲基金，但其他基金也有可能更早出现。社会学家、作家、财经记者Alfred W. Jones创造了"对冲基金"一词，1949年，他还第一次确立了对冲基金的结构，为此广受赞誉。为了中和市场总体的波动，Jones采用买入看涨资产，卖空看跌资产的手法来避险，他把这种管理市场总体波动的风险敞口的操作称为"对冲"。随着对冲基金行业的发展，投资对冲基金也从赚取超额收益，逐渐转变为赚取绝对收益，现在投资对冲基金则是为了使得收益多样化。

私募股权基金

私募股权投资（PE）起源于美国，以1976年KKR的出现为标志，专注于被并购企业的价值提升并获利退出。从上世纪七十年代至今，PE行业在美国经历了快速增长。

量化基金

量化投资发轫于学术先驱，基本公认是1900年法国数学家 Louis Bachelier开启量化这个行业。从市场容量看，在美国市场，大概有20%左右的共同基金挂着量化的名头。量化基金，程序化交易，形成了市场的暴涨暴跌的过度反应，最新的例子就是2018年4季度的原油价格下跌和2019年1季度的原油价格上涨。2010年到2018年，量化共同基金的资产管理规模从逾2000亿美元增至逾7000亿美元，涌现出众多由电脑和算法驱动的量化基金。全球最著名的量化基金——西蒙斯的文艺复兴基金公司的旗舰产品"大奖章"基金，其年化收益率超过股神巴菲特的投资收益率。

智能投顾

2008年，智能投顾就开始在美国生根发芽，由Betterment等美国创新企业发起，直接针对C端用户提供线上产品与服务。美国智能投顾服务的发展历程：2015年前，主要是技术企业占据主导，模式单一，规模较小。2015年后，传统金融机构纷纷入局，通过自有产品或收购独立平台公司，市场规模快速提升，先锋集团、嘉信理财、贝莱德、景顺等行业龙头纷纷或推出智能投顾产品，或收购相关公司，力图占有迅速发展的市场。

从目前情况来看，人工智能尚不能再无人干预的情况下做好投资，贝莱德CEO芬克认为，人工智能目前的作用是辅助人的判断。这一点也不难理解，举例来说，人工智能可以进行文本分析，但是文本说出时的语气语态，这是人工智能目前无法分析判断的。人工智能可以综合海量信息，但是长期的趋势，政策，突发事件等等仍然需要人去判断。目前，智能投顾虽然非常火热，但是其投资的产品主要还是指数基金。

未来的数字货币或者虚拟货币甚至目前我们无法想象的财富形式的基金

新兴资产管理公司的诞生，就像新兴科技公司的诞生一样，刚开始很难获取客户的信任，就像阿里巴巴马云刚开始创业时一样。但是就像特斯拉并不是最先发明电动汽车的公司，却开创了汽车电动化的新时代一样，新兴资产管理公司运用人工智能，金融科技，也将开创智能投资的新时代。科技以及大数据方面的专业优势，已经成为领先资产管理公司的卖点。

当前，精明的资产管理公司已经开始内部再创业，就像华尔街投资银行高盛支持创立Symphony和kensho（已被标准普尔收购）一样，例如贝莱德创立并向客户输出"阿拉丁"风险管理系统，预计将来，保守的资产管理公司，也将像互联网公司一样，不仅仅输出资产管理服务，同时还将在从上游的数据获取到下游的资产保值增值的价值链上建立拥有独特优势的生态系统，而达到这一目标的手段则是多种多样，可以像BAT一样投资外部公司，形成战略协同效应，也可以像思科一样，鼓励员工内部创业，当然也可以像老虎基金一样，通过投资内部员工外部创业，形成航空母舰战斗集群。

在数据获取领域，当前全球的对冲基金越来越依赖于另类数据，例如通过卫星遥感测出沃尔玛超市门口停放的汽车数量，或者美国库欣储油罐的储油量。当然，随着数据的爆发性增长，数据作为21世纪的原油资产，当前数据的利用并不充分，大数据分析充其量也仅仅相当于把原油加工成煤油，但是数据更好的利用变为汽油以及塑料、橡胶、纤维等等的杀手级应用还要依靠人工智能等等，数据的加工显得尤为重要。而资产管理公司作为数据的下游客户，可以和制造业一起推动数据的智能利用。从长期角度来看，相对优势将会从信息超载的公司那里转移到拥有有序知识的公司那里，从那些能处理海量信息的公司转移到那些能够解释什么信息是精华以及为什么这些信息是精华的公司那里。

目前从国内外科技发展的趋势来看，数据行业缺乏一个类似约翰洛克菲勒一样的王者，缺乏打通硬件，软件，互联网，服务，生态的行业整合者和赢家，尤其是对于资产管理公司的上游数据供应商来说。未来，成功的数据供应商将会两条腿走路：

一方面，培育内生性增长，不仅仅满足于做一个各类数据的整理者，同时还会向数据的分析者方向进军，就好像农业行业一样，粮食做成面粉，价值翻了几十倍，而面粉做成面包，价值又能翻几十倍；

2）另一方面，进行外延式并购，美国华尔街的彭博和路透终端以及国内的万得终端针对金融客户的利润丰厚的业务在过去几十年发展很快，但是在数据的智能分析上还有所欠缺，对于任何一家公司来说，不仅要有蛋糕，还要有蛋糕上的巧克力，形成多层次的业务，更好的抵御业务波动风险，壮大自身实力。同时，传统的数据公司还可以设立风险投资部门，对于相关新兴业务例如金融科技进行重点投资。

不管未来人工智能是否完全接管了资产管理公司的研究投资活动，最终的决策权还是牢牢掌握在人类手中，就像虽然飞机实现了自动驾驶，但是仍然需要人类飞行员一样。人与机器，不可偏废。不管科技如何发展，时代如何变化，一个成熟的资产管理公司需要建立多样化投资组合：不是通过市场进行多样化，也不是通过地理区域进行多样化，而是通过不同的交易风格进行多样化。最简单的方式就是需要一个交易员，建立一个获取固定收入的基金，同时需要另一个交易员，寻找市场的巨大波动。业务规模以及业务多样性，是资产管理公司的决胜配方。投资比拼的是耐力，缺乏耐心的投资者走不远。在漫长的历史长河中，变与不变是进化的永恒主题。

此外，资产管理公司也在接入生态系统，像支付宝的余额宝一样，将投资和消费等无缝连接，形成一个低成本，便捷的系统。未来，领先资产管理公司有可能接入更多生态系统，甚至自行打造出部分生态系统。

资产管理公司进化的意义是为了生存，而为了更好的生存，就需要满足投资者越来越挑剔的需求。其实，资产管理的进化只是我们这个迈入智能时代的缩影，不论是传统的制造行业，消费行业，金融行业，更不用说自带光环的TMT行业，都将更加深入地拥抱智能化。预计，未来各个行业都将会呈现一个正态分布，人机混合将会成为公司形态的主流，而不使用人工智能的公司要么成为过时的古董，要么成为珍贵的艺术品。