实际上，一些互联网公司已经开始在这方面进行探索。以百度百发 100指数基金为例，该基金使用百度互联网金融大数据技术，将特定金融相关数据进行自动分析、归并、统计和计算，并引入量化模型选股，投资决策的数据空间来自百度搜索的全网数据。随着百度百发的成功，新浪、阿里等公司也相继加入大数据金融投资实践。新浪基于新浪财经频道以及财经官方微博的新闻数据推出新浪i100和 i300 投资指数，阿里则基于淘宝和天猫等旗下电商数据推出淘金100在这些公司的尝试之下，以往难以使用的非结构化数据以及新的数据空间有望加入投资组合的构造之中。依靠传统手段很难将这些数据空间中包含的高价值信息纳入投资决策之中，而当下人工智能以及大数据的发展实现了这种可能。智能投顾系统要想变得越来越智慧，不能忽视对新数据的挖掘与应用，而我国有大量的可用数据积累，大数据技术的进步，为这一突破提供了见识的基础。
以人工智能为代表的信息技术发展，再次给投资管理理论创新提供了新的想象空间。场景、行为等大数据挖掘，使投资逐渐精细化，进而做到为每个人量身定制解决方案。机器学习、数据挖掘以及自我训练，有助于发现不为人知的多维数据空间和更加jingque的计算方法。甚至有，投资组合方法本身都有可能被新方法所取代，信息技术进步使越来越多的投资管理创新成为可能。
(二)科技融合的发展沿革
随着投资管理领域科技应用的不断深化，产业链条逐渐拉长，从投资决策的制定到投资行为的执行这一过程中环节不断增加，与此同时，行业生态圈愈加丰富和多样化，一系列金融机构、技术服务公司、独立财富管理机构等主体参与到投资管理领域中来。这一过程又随着科技发展的重大突破与投资者需求的变化而催生行业多种多样的创新。其中，科技作为重要的[催化剂]之一，承载着不断突破创新可能性边界的重任，也即不论商业模式或思维范式如何自我革命，在缺少必要科技应用支撑的条件下，都不可能诞生足以成为影响行业乃至颠覆行业的创新。互联网和移动互联网、大数据与云计算、人工智能等正是投资管理行业金融科技创新的重要[催化剂]
互联网和移动互联网技术应用的数字化、信息化改造了投资管理行业。一方面，服务渠道得到了拓宽，服务能够突破时间和空间的约束;另一方面，服务效率得到了提升，服务能够满足更多投资者的需求。
证券经纪业务作为大众参与资本市场重要和主要的渠道与方式，是投资管理领域先[触网]的，几平与我国电子商务的探索和应用同步。 [7]1997年，中国证券网上交易由中国华融信托投资公司率先拉开序幕，随后网上证券交易业务在各大券商营业部逐步推广。此时形成的网上证券交易模式主要有两种:种是通过证券公司自建系统和网站，直接向投资者提供行情资讯和下单查询服务:第二种是由专门系统开发和运营商[8]提供通用系统，投资者通过其架设的服务器获取行情资讯，投资者的下单交易指令则通过服务器传给相应账户的证券公司交易委托服务器，再由证券公司的数据专线向交易所传达交易指令(刘楠2000) 。
