從金融產品基本功能設計和業務運作過程來講，之前基金業大部分互聯網創新都是圍繞產品的銷售和服務功能進行，目的是使投資者申購過程更加便捷，效率更高，到賬速度更快，用戶體驗更好等。而大數據投資是整個投資策略的一部分，打個比方，前者僅僅是銷售和服務，后者是直接參與制造和生產過程，是一種產品的創新。

縱觀公募基金大數據投資的試水之路，多采取的是編制指數加量化模型選股的模式，這被不少投資人士稱為1.0版本。

“編制指數不難，讓指數跑一段時間就可以看指數的效果，但是量化模型選股并不容易，放入哪些因子篩選個股是關鍵問題。”滬上一位公募基金人士表示。

一位從事大數據研究的人士告訴《每日經濟新聞》理財部（微信公眾號：“火山財富”huoshan5188）記者:“關鍵在于對大數據投資的理解，量化模型本來就是主動管理且需要不斷動態調整的。”

在一些基金公司人士看來，大數據投資是個時髦的東西，也是產品創新的一個方向，但不少中小型公司并不具備足夠的量化投研能力，其發行的一些大數據量化產品和主動選股并沒有多大差別。

有基金公司投研人士表示，有些產品打著大數據旗號，可能只是借著大數據名義進行輔助投資，很難分清基金經理人為因素和大數據本身在投研過程中各自所占的比例。

從現有的合作模式來看，目前大數據產品主要都是基金公司和BAT（百度、阿里、騰訊）等互聯網巨頭合作，整個投資組合更加契合目前市場主題快速輪動以及市場情緒的變化。

業內人士認為，面對公募基金人才高度流動性和公募指數化工具的浪潮，“指數+量化”模式或許是未來產品創新的一個熱點。