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投资审计中常出现另一番景象，主动式管理基金[18]的表现往往逊色于被动式管理基金。统计数字指向一个悖论：你的顾问越是亲自干涉，越是积极管理你的资产——通常来说你挣的钱就越少。
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事实上，顾问机器人作用巨大，大量的金融顾问已经在资产管理中得到应用。这就是工作场所出现的非显著的“数据自省”趋势，潜在金融交易全部通过数据进行分析量化，交易完成后提交报告，而人则扮演辅助角色，负责向投资人解释机器的举动，调节投资对话中的情绪。
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这一投资模式尤其受到年轻人的青睐。根据2016年J. D. Power[19]在加拿大进行的投资人满意度调查，“生于1982~1994年的加拿大人中，2/3（66%）的人表示对金融服务提供商可能提供的机器人建议感兴趣，这一比例在所有投资人中为54%”。
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BI Intelligence[20]高级研究分析师萨拉·珂奇安斯基（Sarah Kocianski）发布了一篇关于机器人顾问的详尽报告，指出“各个资产阶层的消费者都接受机器人顾问——包括富裕阶层……机器人顾问管理的资产大部分将来自有投资历史的人”。
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史考特证券公司最近一项研究发现，超过九成的注册投资顾问（RIA）认为在未来两年，机器人顾问在金融业的应用将更加普遍。
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嘉信理财、贝莱德集团、富达国际和美国银行正在采用这一方法，各自开展行动将机器人顾问纳入整个服务体系之中。
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数据自省如何改变农业
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陶锐研究公司指出，过去一年，接近100颗商用地球观测卫星投入运行轨道，相比三年前增长了10倍。据估计，这些“纳米卫星”（大部分小到可以装进鞋盒里）集合起来，能够全天候地拍摄地球上的每一寸土地。
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对某些人而言，这种“空中人”监视的前景似乎有些恐怖——但对于新墨西哥州的笛卡尔农业实验室来说，这些卫星图像却恰恰提供了他们所需的大数据，足以变革世界上最大的产业之一——农业。
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笛卡尔农业实验室只有20名员工，宣称能以99%的精确度在年中预测全年粮食产量。美国农业部以往在10月玉米收割前一个月要派人调查成千上万的农场，相比之下，笛卡尔公司用算法就做到了。
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“我们技术的强大之处就在于，过去你得和美国许多农场主对话，获得农业部收集的那种数据，”笛卡尔公司创始人马克·约翰逊（Mark Johnson）说，“有了机器学习技术……我们只要看着卫星发来的大量图片，就能了解作物生长的情况。”
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笛卡尔公司已经计划采用同样的方法开发性能更强大的算法，不仅跟踪美国的玉米，还要覆盖其他区域，如巴西、阿根廷、中国和欧盟。
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在农业领域，笛卡尔公司和其他更大的公司正在推动“数据自省”，将理解卫星数据的过程自动化，再把结论提供给业内人士，使其快速投入应用。
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如果你认为农业依然是传统行业，农村还在拨号上网，排斥新技术，那你就大错特错了。数字农业以及实时天气更新、粮食产量预测等各个领域的技术应用，在农村已经司空见惯。
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例如，“三角洲无人机”（Delta Drone）是一家法国无人机生产商，也是开发农业（以及其他许多行业，包括采矿、建筑、交通和零售业）无人机的领导者之一。然而按照定义，无人机是远程控制的——通常由人控制。如果无人机能够根据收集的数据决定飞行轨迹，如果无人机能够使用“数据自省”，会发生什么呢？
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这一切正逐渐成为现实——这要归功于三角洲无人机公司与威普罗技术咨询公司的合作，使得每天产生的大量数据（往往超过15000张图片）能够被实时分析处理，快速做出优化决策。
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此外，那些远见卓识的农场主甚至相互分享数据，做出预测，促进业务发展。例如，“农场业务网”（Farmers Business Network）是美国的一个组织，其中的2500个农场主和800万英亩农田共享着各种信息，从种子和化肥的价格（以防被孟山都之类的种子供应商进行价格欺诈）到粮食产量数据。
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这些数据也被导入到农场设备中。卫星图像可用于指导拖拉机，而分析某块地的历史产量也有助于提升亩产、降低成本。通过各种软件可以进行天气预报、土壤检测以及其他检测，所有数据无缝对接到实时应用——这些工作有时则由农业机械完成（例如与卫星相连的拖拉机以及日益用于跟踪天气变化、喷洒农药的天气无人机）。
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农业领域的某些巨头已经察觉到了变化，正在利用这一趋势，大力投资所谓的“农业科技”解决方案。孟山都投资了几家创业公司，涵盖了从监控用水量的电子设备到提供农场管理软件等各个领域。和陶氏化学合并的杜邦公司也正在推广农场管理软件Encirca。
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所有这些技术投资表明我们已经进入了这样一个世界：从栽培植株到收割粮食，各种复杂的操作决策都交给智能数据，而农场主则站在中央位置，将更多的时间用于监督工作。类似程度的自动化也被应用于制造业——人们常常用一个展望未来的有趣词汇进行描述。
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工业4.0
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“工业4.0”的概念首先起源于德国，描绘制造方法的逐渐转变。包括巴斯夫、博世、戴姆勒、德国电信、克洛克纳和通快在内的知名品牌都使用这一概念。
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工业1.0由水和蒸汽驱动，工业2.0由电力驱动（并带来了流水作业线和大规模生产），工业3.0的驱动力则来自于计算机和自动化的起步——机器人和机械开始取代人工。
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目前，“工业4.0”的定义和远景是计算机与自动化一同利用机器学习和算法来管理工厂，几乎无须人工操作。这有时也被称为“智能工厂”——这一潜在的转变正在革新整个制造业，它主要基于数据自省的应用。
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一个工厂、一套系统要称得上工业4.0，通常必须达到一系列的要求。最重要的是必须使用“分散决策机制”。换句话说，工厂必须使用智能数据使得信息物理系统能够自行做出简单决策，实现最大限度的自主运转。这已经成为全球制造业的重中之重。
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