“現在并不缺乏信息，缺乏的是挖掘處理信息的能力”。

在王政看來，在信息爆炸的當下，需要借助機器和人工智能的力量幫助完成人力無法高效完成的信息處理工作。未來，大數據時代的資產管理將伴隨著機器學習和智能計算的發展，成為以人工智能為依托的智能金融。

作為公募基金的“過來人”，王政對傳統基金經理的日常作息熟諳于心：7點起床上班，路上開始瀏覽前天外盤情況，國際市場的主要指標以及重大動態；8點進入辦公室，瀏覽國內外主要財經網站，晨會與同事一起討論當天最新的宏觀政策，財經和市場動態；9點-15點看盤，管理投資組合，看報告；收盤后對當天市場行情進行總結、分析，晚餐時繼續與同行進行近期市場和投資熱點討論。晚上看長篇研究報告，20點左右上網看上市公司公告，并為第二天的工作做好充足準備。午夜，休息。

“占據大部分工作時間和精力的，正是對新聞、公告、熱點、行情、報告等各種信息的收集、處理和判斷，并在此基礎上做出正確的投資決策。”王政說，在互聯網如此普及之前，這樣的投研過程基本是靠人工完成的。

而隨著互聯網高速發展帶動信息量爆炸式增長，互聯網數據逐漸呈現出明顯的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、value(價值)，因為規模極其龐大并在實時高速擴展中，被稱為“大數據”。

在王政看來，“大數據”時代對投資管理的改變是顯而易見的，投資研究開始由原來的小樣本向全樣本，由定期向實時變化著。

“在大數據背景下，我們需要借助機器和人工智能的力量，幫助我們完成人力無法高效完成的信息處理工作。”王政認為：“而這將改變基金經理傳統的投研模式。”

王政表示，通過智能計算和機器學習，可以對所有的非結構化數據進行分析，在數量龐大而覆蓋廣闊的數據中，把所有的投資標的都連接起來，建立起一個完整的關系圖譜；在此基礎上，動態跟蹤實時新聞，捕捉各類事件，進而建立起事件影響在關系網上傳導的機制。

在他看來，大數據沖擊下，傳統的基本面投資面臨變革：“有家美國公司利用衛星24小時監測超市的車流、貨運、港口的運輸，并賣給華爾街的投資公司，使他們不用再等官方數據，不用去工廠門口蹲守，就可以實時通過衛星第一時間得知市場的變化。信息傳遞速度改變著投資的速度。”

除了基本面，大數據背景下的投資管理也能更快更全地收集和分析社會情緒數據。王政介紹，通聯數據所在做的金融云平臺，正是基于大數據分析和智能計算的新型互聯網金融服務，比較全面地收集處理了基本面和社會情緒等多方面的數據，力圖準確提煉影響市場波動的諸多因子。

“這并不意味著徹底摒棄傳統的投研理念，價值投資、主題投資、事件驅動投資、情緒投資等依然需要遵循，但操作方式和以前相比會有根本改變。投資者將更多依賴大量數據和智能分析的技術快速找到投資機會，直接進行投資。”王政表示。

“投資，已由一門藝術發展為一門科學”這是20年前，王政的兩位同事——Grinold 和Kahn提出的觀點。他們通過總結投資中的一些規律，覆蓋了收益率預測、風險管理、成本管理、績效評估等核心因素，用計算機分析來構建投資模型。這些科學模型幫助他們在20年間成就了世界全球最大的資產管理公司，即如今的貝萊德。

“而未來，大數據時代的資產管理將伴隨著機器學習和智能計算的發展，成為以人工智能為依托的智能金融。”王政表示。