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資產管理/投資管理行業正在繼續其數字演變和經營轉型舉措。經過數十年的經營規范，依靠遺產計算機系統和長期習俗的過程和深入嵌入式做法，投資公司一直謹慎更新，升級和數字化業務的運營環境。
一系列進化和監管壓力和轉換客戶需求/需求都是影響公司。強制匯集迫使他們辨別必須具有良好的能力的必備的未來前進的數字技術。
大多數公司正在采用新的經營實踐，將增加效率，升高投資回報率，推動競爭優勢，不僅超越了投資者的期望，而且完全喜悅它們。
從側線運營，許多公司一直在觀察他們的競爭對手如何在數字技術水域中浸入腳趾，然后進一步削弱，以接受新的系統/功能和擴展能力，同時學習全新技能，讓他們允許他們與他們一起游泳數字金金氣的爆炸。
但是，這不再適用于大多數企業。他們發現他們必須通過新興的數字技術擴展他們的運營，并學會游泳 - 或水槽。
那么，資產管理公司需要擁抱哪些新技術，以保持他們的頭在波浪之上并茁壯成長？
以下是我們認為將成為至關重要的創新技術的部分列表：云 - 混合，多云資產管理公司已經開始遷移到云的認真運行系統，這提供了各種好處，包括提高安全性，支持的可擴展性和新發現的可靠性。后者意味著系統不應經歷脫次或中斷，而是確保24/7/365可用性。這尤其重要，在資產管理公司希望從不同供應商那里或現在跨越七個或更多或更多的第三方系統工作。云的優勢使得DevOps啟用并幫助推廣了MicroServices，高計算平臺和API等應用架構。切實的商業福利是眾多的，包括較短的上市時間和大量成本，以及滿足每個金融服務公司的特定需求和目標的完全定制的云應用。應用程序編程接口（API）將成為公司的主流實現他們的完整適用性和福利。API提供內部操作系統和外部來源之間的新連接機會，可以組裝數據，剔除文件，外部市場智能，并開發業務見解。他們加強工作流程，并允許公司專注于投資管理領域和客戶的投資組合，以更好的性能歸因和投資組合管理和績效報告的標準化。API的通過可能對與機構投資者合作的投資管理人員提供特別有利。此外，通過允許實時集成和更新成為現實，可以顯著提高風險管理，安全性，數據隱私和付款等其他服務。人工智能（AI）和數據科學工具 - 將用于各種功能和數據投資管理公司的工作流程。流入數據的無與倫比的增長 - 都是結構化和非結構化 - 是對理解客戶和衍生可行的商業智能的金融服務公司的巨大福音。但是提取和理解巨大的流入數據，以及已經捕獲的數據可能很困難。數據科學模型將成為必然的必然留規。光學字符識別，預測分析，自然語言處理。機器人過程自動化和機器學習，以及其他數據科學工具將加強馴化數據的努力，提供風險點的早期紅旗，增強投資分析和識別投資機會，并賦予投資組合管理。除了這些工具之外部署在用于投資情景分析和績效報告的模型管理中，他們可以通過確保公司范圍的合規性提升公司業務目標是最新的，數據隱私得到適當維護的。差異隱私隱私可以避免重復數據通常發生在建立客戶和交易信息的公共數據湖泊的金融服務公司內。數據分析師，建模團隊和其他人下載了一個相關數據的副本，以便他們的需要在分析平臺上無意中創建數據副本，并可能將該數據暴露在潛在的泄漏中。保護習慣性的個人信息和隱私的必要性是真實的，越來越受到監管的。但金融公司仍然希望獲得有用的商業洞察力。AI驅動的解決方案和數據科學LED隱私工具允許大客戶數據集和個人身份信息遮擋和隨機化，并防止將該數據的所有權轉移到其他公司甚至內部業務單位。但仍然可以在不違反唯一數據隱私規則的情況下得出的洞察力。對于資產管理行業，數字過渡之旅遠遠超過。在許多情況下，公司領導人不斷稱量他們的選擇，并在測量投資回報率并評估其底線的增強功能時，向前謹慎地進行謹慎的步驟。
但是，一旦部署，我們相信這些技術中的每一個都將證明他們的價值和真正具有廣泛福利的投資公司 - 2021年和多年來。
- 本文的作者，Sandeep Kumar，正在董事總經理兼登記加速器計劃，Synechron Nyc。
