定量资产管理人员曾经专注于使投资者系统地接触大小和价值等因素。随着智能Beta基金，这是同样的事情，但是以较低的成本，投资者现在正在推动智者做出更多的战术决策，并根据其市场前景校准因素的暴露。投资者还希望Quants超越少数知名的因素，包括动量和低波动性，并提出新的价格信号。
“并不是说量投资已经消失了，” Allspring Global Investments系统边缘团队的投资组合经理Harin de Silva说。“但是投资者说，‘向我展示一些活跃的东西，从长远来看，这不是有效的东西。’（Allspring是富国银行资产管理的新名称，这是从富国银行公司（Wells Fargo＆Co。。
现在面临着两个挑战。一种是从对数十年的历史数据和后备测试的严重依赖，将这一深入研究与当前经济和市场环境的现实联系起来。“我们的数据依赖性少得多。更依赖判断力。这是一个巨大的变化，”德·席尔瓦（De Silva）说。
随之而来的是另一个挑战：获取合适的人。历史上，许多量化经理雇用了具有专业知识的人。他们不需要对经济学有了解。现在，经济和金融的背景变得至关重要。
Quant需要回答一组新的问题。德·席尔瓦（De Silva）发出了许多潜在的疑问：“鉴于我们在市场上的位置，我们应该如何定位投资组合？我们应该是短暂的通货膨胀吗？您如何衡量通货膨胀敏感性？这是什么巧妙的方法，我们如何将其构建到投资组合中？您必须更具创造力。”
这在Quants上移动与基本资产经理发生的情况相反，基本资产经理的人类股票采摘者对他们用来分析特定公司和行业的市场有深刻的了解。总体而言，这些经理在整合数据科学的早期阶段和人工智能创新，以使其人类投资组合经理具有优势。这些传统经理中的许多人都在争夺数据和AI人才。
德·席尔瓦（De Silva）举例说明了Allspring系统的系统团队正在做的工作类型。一位客户最近要求Allspring和一位基本经理以围绕机器人技术为主题创建投资组合。德·席尔瓦（De Silva）的团队通过使用自然语言处理来系统地“阅读”公共文件和管理讨论，以确定哪些公司使用机器人技术以其业务策略不可或缺的方式使用机器人技术，从而开始了分析。他说：“从医疗保健到垃圾处理，我们最终获得了400股股票。”这位基本经理提出了30股股票。
投资者的另一个问题是，席尔瓦经常涉及温室气体排放。他说，尽管排放量是公司的风险，并且每个投资组合都受到影响，但很少有商业风险模型会因排放而产生。但是投资者关心。结果，Quants需要理解大约五年的有关排放的全面数据，即使这不是Quants喜欢使用的30年历史信息。“您仍然必须能够从有限数量的数据中提取推断。优势不是数据，而是您的使用方式。”他说。