信息技术和另类数据的发展
信息技术的发展主要从三个方面影响资产管理行业。短期来看，将会产生降低成本的积极作用；中长期来看，可以基于不同于以往的投资方式开发新的商品，但同时也会带来就业岗位减少的问题。
一般来说，在全球资产管理公司的所有成本中，约有10%～20%用于数据的维护和管理。随着信息技术的发展，很多公司引进了将数据汇总后由中央管理的软件，以降低数据管理成本。尽管资产管理行业的自动化程度较高，管理费中人力成本仍高达40%，考虑到较高的数据管理成本和人力成本，更多的资产管理公司选择将其外包给专门的信息企业，通过自动化和外包可以节省30%以上的成本。但如果公司规模较小，费用降低的效果一般会降低。
信息技术的投入也有助于资产管理公司开发出与从前截然不同的新商品。最具代表性的信息技术就是人工智能。对“落后就是灭亡”的恐惧导致很多公司纷纷引进人工智能技术，比如，华尔街的数据科学家招聘人数从2010年的45人增加到2017年的340人，数据科学家也成为2018年华尔街最受欢迎的职业。
可以通过另类数据服务企业增加的情况来判断新投资方式和商品出现的可能性。另类数据是指经济指标或企业报告等传统财务信息以外的投资信息，主要包括人造卫星影像、信用卡消费习惯、偏好分析等，航空公司、与酒店相关的应用程序下载次数、用户点评、提供旅游信息的应用亿客行和旅游服务网站Priceline的预订统计等也属于另类数据。此外，还出现了利用贸易数据预测苹果手机销量或利用谷歌搜索趋势分析博柏利销量的方法。
超越财务报表及传统数据库的另类数据服务商越来越多。摩根大通统计，资产管理公司每年用于获取另类数据支付的费用最高达到30亿美元。投资者不必再询问特斯拉的销量，数据提供商Quandl公司表示：“购买汽车就需要购买保险。”Quandl通过保险公司数据库，就能判断特斯拉汽车销量。随着竞争的加剧，传统数据提供企业彭博目前为投资者提供特斯拉生产量历史记录，彭博是以所有在美国生产的汽车固有的车辆识别号码（VIN）为标准来推测产量。向顾客提供调查信息的投资银行也在进行类似的研究。2014年，瑞银证券成立了证据实验室，该研究所拆解了特斯拉Model 3、雪佛兰博尔特以及宝马i3三款车型，并比较了零部件，发现特斯拉的电池的性能优越，但生产质量较差，而且生产成本要高于预期。
现在有超过100家的另类数据服务商，提供的数据种类也更加丰富。一些对冲基金为了垄断有价值的另类数据，与数据提供商签订排他性合同。但大部分另类数据都属于大数据，因此对人工智能技术的依赖程度更高。另类数据提供商将分析结果出售给资产管理公司。例如，Obital Insight向加拿大皇家银行资本市场提供消费者及能源信息，与传统数据的不同之处在于以人造卫星拍摄的照片为基础，分析油罐内的油量，从而分析库存并预测价格动向；此外，还提供沃尔玛停车场的车辆统计数据，如果停车场的车辆数较多，则说明顾客多，营业收入也会增加。
数据分析公司Prattle利用人工智能对各国央行行长的演讲、企业业绩发布公告等进行分析后，将其转换成具有商业价值的信息并提供给对冲基金。例如，通过面部识别软件捕捉美国联邦储备委员会主席杰罗姆·鲍威尔在记者发布会上的细微表情，判断出今后上调利率的可能性，也可以对企业业绩发布内容进行语音分析来判断股价的走向。2017年11月，美国制药公司迈兰制药宣布下调业绩预期，Prattle软件分析了业绩发布的内容后，提出了股价上升的可能性，业绩公布后股价果然上升了4.7%。
另类数据最初的消费者主要是量化和对冲基金，随着更多信息的出现，其他投资者也开始产生兴趣。这种变化改善了企业与股东之间的信息不对称，在上市公司拒绝公开信息等情况下，另类数据就可以满足投资者的需求。例如，投资者可以通过企业的招聘公告来判断公司经营情况，因为人才招聘计划能够更好地反映管理层的真实想法。
信息技术不仅适用于股市，如今在债券市场中，得益于计算技术的发展、长时间累积的交易数据以及对债券市场的诸多研究，系统性债券投资也迎来了转折点。一方面，债券交易量远远低于股票，交易成本也较高，这意味着即使有望获得高收益的策略，也很难通过实际交易创造收益。另一方面，在于企业负债的结构，企业发行的股票分为一种或两种类型，而债券根据法律保护、货币、期限及付息等不同的形态可以达到数十种或数百种类型。
量化投资在债券市场中得到应用。英仕曼集团在2018年年底推出了基于量化策略的债券型基金，初期目标是投资美国垃圾债券，计划逐渐扩大至投资级公司债券，英仕曼掌握的重要数据包括信用卡消费明细、收据发票、航运数据等非传统数据，这些信息将被用来分析未定期公布财务报表的非上市公司，判断竞争企业与客户之间的关系，并分析债券价格如何变化。
截至目前，债券市场中只能实现小规模交易。规模较大的交易仍需要通过短信和电话进行，尽管速度很慢，债券市场对机器的依赖程度也在提高。英仕曼信贷业务联席代表罗伯特·林也表示，虽然目前基于量化策略的债券投资还处于初期阶段，但信用市场正在发生结构性变化。
从资产管理公司的角度来看，技术是节约成本和开发新商品的工具，但技术的长期发展对金融从业人员构成威胁，这是因为自动化和外包增加意味着所需人力的减少。引入更多的数据和有效的分析工具，导致对数据、数据科学家以及技术的支出不断增加，基金经理和管理人员的用武之地逐渐缩小。
如上所述，在这些结构性变化中，资产管理公司推出的很多商品推广可能性很高。正如亚马逊的出现使图书和唱片市场普及一样，“低端市场的破坏策略”十分具有威胁性，最终，主动型资产管理也不得不为了生存而探索其他领域。这显然是一场危机，但创新也需要时间，我们还有准备的时间。