资产管理/投资管理行业正在继续其数字演变和经营转型举措。经过数十年的经营规范，依靠遗产计算机系统和长期习俗的过程和深入嵌入式做法，投资公司一直谨慎更新，升级和数字化业务的运营环境。

一系列进化和监管压力和转换客户需求/需求都是影响公司。强制汇集迫使他们辨别必须具有良好的能力的必备的未来前进的数字技术。

大多数公司正在采用新的经营实践，将增加效率，升高投资回报率，推动竞争优势，不仅超越了投资者的期望，而且完全喜悦它们。

从侧线运营，许多公司一直在观察他们的竞争对手如何在数字技术水域中浸入脚趾，然后进一步削弱，以接受新的系统/功能和扩展能力，同时学习全新技能，让他们允许他们与他们一起游泳数字金金气的爆炸。

但是，这不再适用于大多数企业。他们发现他们必须通过新兴的数字技术扩展他们的运营，并学会游泳 - 或水槽。

那么，资产管理公司需要拥抱哪些新技术，以保持他们的头在波浪之上并茁壮成长？

以下是我们认为将成为至关重要的创新技术的部分列表：云 - 混合，多云资产管理公司已经开始迁移到云的认真运行系统，这提供了各种好处，包括提高安全性，支持的可扩展性和新发现的可靠性。后者意味着系统不应经历脱次或中断，而是确保24/7/365可用性。这尤其重要，在资产管理公司希望从不同供应商那里或现在跨越七个或更多或更多的第三方系统工作。云的优势使得DevOps启用并帮助推广了MicroServices，高计算平台和API等应用架构。切实的商业福利是众多的，包括较短的上市时间和大量成本，以及满足每个金融服务公司的特定需求和目标的完全定制的云应用。应用程序编程接口（API）将成为公司的主流实现他们的完整适用性和福利。API提供内部操作系统和外部来源之间的新连接机会，可以组装数据，剔除文件，外部市场智能，并开发业务见解。他们加强工作流程，并允许公司专注于投资管理领域和客户的投资组合，以更好的性能归因和投资组合管理和绩效报告的标准化。API的通过可能对与机构投资者合作的投资管理人员提供特别有利。此外，通过允许实时集成和更新成为现实，可以显着提高风险管理，安全性，数据隐私和付款等其他服务。人工智能（AI）和数据科学工具 - 将用于各种功能和数据投资管理公司的工作流程。流入数据的无与伦比的增长 - 都是结构化和非结构化 - 是对理解客户和衍生可行的商业智能的金融服务公司的巨大福音。但是提取和理解巨大的流入数据，以及已经捕获的数据可能很困难。数据科学模型将成为必然的必然留规。光学字符识别，预测分析，自然语言处理。机器人过程自动化和机器学习，以及其他数据科学工具将加强驯化数据的努力，提供风险点的早期红旗，增强投资分析和识别投资机会，并赋予投资组合管理。除了这些工具之外部署在用于投资情景分析和绩效报告的模型管理中，他们可以通过确保公司范围的合规性提升公司业务目标是最新的，数据隐私得到适当维护的。差异隐私隐私可以避免重复数据通常发生在建立客户和交易信息的公共数据湖泊的金融服务公司内。数据分析师，建模团队和其他人下载了一个相关数据的副本，以便他们的需要在分析平台上无意中创建数据副本，并可能将该数据暴露在潜在的泄漏中。保护习惯性的个人信息和隐私的必要性是真实的，越来越受到监管的。但金融公司仍然希望获得有用的商业洞察力。AI驱动的解决方案和数据科学LED隐私工具允许大客户数据集和个人身份信息遮挡和随机化，并防止将该数据的所有权转移到其他公司甚至内部业务单位。但仍然可以在不违反唯一数据隐私规则的情况下得出的洞察力。

对于资产管理行业，数字过渡之旅远远超过。在许多情况下，公司领导人不断称量他们的选择，并在测量投资回报率并评估其底线的增强功能时，向前谨慎地进行谨慎的步骤。

但是，一旦部署，我们相信这些技术中的每一个都将证明他们的价值和真正具有广泛福利的投资公司 - 2021年和多年来。

- 本文的作者，Sandeep Kumar，正在董事总经理兼登记加速器计划，Synechron Nyc。

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