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江山易改，本性难移？智能投顾也无法避免利益冲突
近年来，智能投顾行业在美国的发展可谓是如火如荼，包括摩根士丹利和美国银行在内的大型银行财富管理部门都已迫不及待地开发了“机器人顾问服务”。事实上，这些银行所开发的产品是由智能投顾初创公司Wealthfront和Betterement首创的，依靠算法来挑选适合客户风险偏好的投资组合，从而以更加低廉的成本服务更多的用户。智能投顾的出现于兴起标志着资管行业已经迈出了通向智能化的步伐。
然而，即便是基于软件的智能投顾也可能与银行存在利益冲突。虽然银行正在积极开发智能投顾服务，但他们仍在雇佣大量人工投顾，并从希望获得这些人工投顾客户的基金公司那里得到收益与报酬。根据披露的信息，由于专注共同基金与ETFs的基金公司与银行来往最为密切，银行所谓的“智能投顾”项目可能会倾向于为客户推荐这些类型的基金。
智能投顾初创企业在用户体验方面远胜于大型金融机构
据悉，美国知名资产管理公司先锋领航旗下的个人投顾服务目前管理着约800亿美元资产，虽然这一庞大的数字让许多互联网金融创业公司望尘莫及，但也侧面反映出混合模式（人机结合）的投顾服务是行业前进的方向。
- 人机结合方能制胜 -
然而，拥有最多的资产并不一定意味着能够为用户提供最好的服务体验。根据某知名分析公司的一份报告显示，包括先锋领航在内的许多混合型智能投顾在用户体验方面都不如智能投顾初创公司做得好。以Wealthfront和Betterment为例，这两家最为知名的智能投顾初创公司为他们的客户提供了一站式的、更加现代化的资产管理平台（例如让用户随时调整投资组合），这是目前传统资产管理公司所欠缺的。报告指出，如果资产管理公司忽视提升用户体验，那么这些缺陷可能会阻碍其业务的发展。
总的来说，智能投顾初创公司在技术和用户体验方面是领先的，但这能否能转化为缩短与传统资产管理公司AUM的差距还有待进一步观察。
对冲基金利用另类数据观察和预测公司的发展趋势
随着越来越多的数据公司开始收集另类数据，金融机构们已经逐渐意识到另类数据的重要性。
以对冲基金为例，随着另类数据的爆发式增长，对冲基金公司开始将另类数据列入考虑范畴。另类数据通常是指超出传统金融数据所能提供线索范围之外的数据，比如每天顾客步行进入零售店的步数或是机场链接Wi-Fi的手机数。对冲基金正试图通过比较人们的行为数据来解读市场，依靠这些数据，对冲基金公司能够了解到某一地点的人员流动以及变化趋势，而这很有可能是公司利润增长的早期信号。在未来，越来越多的金融机构将会更加依赖另类数据所能提供的信息，从而先人一步预判行业动向与市场前景。
英国老牌资管公司Ballie Gifford利用人工智能取代员工的部分工作
据英国金融时报报道，英国老牌资管公司Baillie Gifford正在寻求利用机器学习来提高其基金的业绩。
- 英国老牌资管公司Baillie Gifford -
目前，Baillie Gifford正在积极开发机器学习项目，相关负责人表示，该项目的目标是评估人工智能是否能胜任简单的日常工作，从而解放基金经理的时间，使他们能够将注意力更多地投入于更加广泛的市场之中，发掘更多潜在机会，为实现这一目标，公司将会雇佣更多有关人工智能与算法方面的专家。
Ballie Gifford热衷于对早期科技公司进行投资，曾投资了许多当今知名的科技公司，包括中国的阿里巴巴、百度、腾讯，以及海外巨头Facebook和亚马逊。
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