资产管理市场中的人工智能——全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按技术（机器学习、自然语言处理 (NLP)、其他）、按部署模式（本地、云）、按应用（投资组合优化、对话平台、风险与合规、数据分析等）、按地区、按竞争进行细分，2018 年至 2028 年

市场概览

近年来，全球资产管理人工智能市场经历了巨大的增长，并有望继续强劲扩张。资产管理人工智能市场在 2022 年的价值达到 25.8 亿美元，预计到 2028 年将保持 35.67% 的复合年增长率。

关键市场驱动因素

通过人工智能增强投资决策

推动全球资产管理人工智能市场的主要驱动因素之一是它为投资决策过程带来的重大改进。人工智能驱动的解决方案使资产管理者和投资者具有前所未有的能力，可以实时分析庞大而复杂的数据集。这些人工智能算法可以处理新闻文章、财务报告、社交媒体情绪和历史市场数据，以识别人类分析师可能难以辨别的模式、趋势和投资机会。

通过利用机器学习和自然语言处理 (NLP) 技术，人工智能模型可以从非结构化数据源（例如新闻文章和社交媒体帖子）中提取有价值的见解。这使资产管理者能够做出更明智、更及时的投资决策，预测市场走势，并动态调整投资组合以最大化回报，同时最大限度地降低风险。此外，人工智能驱动的预测分析为资产管理者提供了评估资产表现、检测异常和预测市场波动的工具。这种主动方法可以更好地管理风险并改进投资策略，最终为资产管理者及其客户带来卓越的财务结果。总之，人工智能在资产管理中的应用是由对更精确和数据驱动的投资决策的追求所驱动的。人工智能能够分析大量数据、识别模式并提供可操作的见解，这使资产管理者能够优化其投资策略并为客户提供更好的结果。

总之，数字化转型计划是全球资产管理人工智能市场的主要驱动力。组织正在求助于软件顾问来帮助他们应对现代化 IT 基础设施、利用数据分析和实现无缝集成的复杂性。

金融市场的复杂性日益增加

全球资产管理人工智能市场也受到金融市场日益复杂的推动。在当今相互联系的全球经济中，金融市场受到多种因素的影响，包括地缘政治事件、经济指标和快速变化的投资者情绪。这种复杂性为资产管理者和投资者创造了一个具有挑战性的环境，使他们难以有效驾驭。

人工智能解决方案通过提供快速处理和解释大量数据的能力，在这种复杂的环境中提供了竞争优势。他们可以评估各种因素对资产价格的潜在影响，帮助资产管理者实时做出更明智的决策。人工智能可以分析历史市场数据并识别出表明潜在市场动向或机会的模式。

此外，人工智能驱动的风险管理工具的整合使资产管理者能够更好地了解和降低与其投资组合相关的风险。通过持续监控市场和评估投资组合的脆弱性，人工智能系统可以提醒资产管理者注意潜在威胁并提出风险缓解策略。金融市场的复杂性预计将继续增长，这使得人工智能驱动的资产管理解决方案对于保持竞争力和实现积极的投资成果越来越重要。因此，在资产管理中采用人工智能的驱动因素是对先进工具的需求，以有效驾驭复杂多变的金融格局。

对个性化投资策略的需求

全球资产管理人工智能市场的另一个重要驱动力是对个性化投资策略的需求不断增加。传统的一刀切投资方法已不再满足当今投资者的期望。相反，个人和机构客户寻求根据其独特的财务目标、风险承受能力和偏好量身定制的投资解决方案。人工智能驱动的资产管理平台非常适合满足这种个性化需求。这些平台利用人工智能算法来分析客户的财务状况、投资目标和风险偏好。然后，他们可以生成符合每个客户特定目标的个性化投资策略。此外，人工智能能够持续监控和调整投资组合，以确保它们与客户不断变化的需求和市场条件保持一致。通过提供个性化建议并适应不断变化的情况，人工智能驱动的资产管理平台可以提高客户满意度、忠诚度和保留率。

总之，对个性化投资策略的不断增长的需求是推动人工智能在资产管理中应用的重要驱动力。人工智能能够创建量身定制的投资解决方案并不断适应个人客户需求，使其成为资产管理者在竞争激烈的市场中吸引和留住客户的关键工具。这一驱动因素凸显了人工智能在重塑资产管理行业以更好地满足投资者多样化需求方面的变革潜力。

主要市场挑战

数据质量和可用性

全球资产管理人工智能市场面临的最大挑战之一是数据的质量和可用性。人工智能驱动的资产管理严重依赖数据进行投资决策、风险评估和投资组合优化。然而，金融数据格局往往是碎片化的，信息分散在各种来源，如市场信息、经济指标、公司报告和社交媒体情绪等替代数据流。这种碎片化使得将数据有效地整合和集成到人工智能模型中变得具有挑战性。此外，数据源的准确性和可靠性至关重要。不准确或过时的数据可能导致错误的投资决策、增加风险和潜在损失。此外，资产管理者必须努力解决数据隐私和合规性问题，尤其是在 GDPR 和 Dodd-Frank 等严格监管时代。在遵守这些法规的同时处理敏感的财务信息需要强大的数据管理实践和合规措施。此外，使用卫星图像或网络抓取等替代数据源会引入复杂性，因为数据是非结构化的、嘈杂的或有偏差的，需要仔细处理和预处理。

模型可解释性和可解释性

全球资产管理人工智能市场的另一个重大挑战是人工智能模型的可解释性和可解释性。随着人工智能算法变得越来越先进和复杂，它们通常以“黑盒”模型的形式运行。这意味着，虽然这些模型可以做出准确的预测和投资决策，但这些模型的内部运作并不容易被人类解释。这种不透明性可能会引起资产管理者的担忧，因为他们可能很难向客户或监管机构解释投资决策，尤其是当美国证券交易委员会等监管机构要求投资策略具有透明度和解释性时。确保模型的可解释性和可解释性不仅是监管的必要条件，而且对于有效的风险管理也至关重要。了解人工智能驱动的投资决策背后的风险因素和驱动因素对于降低风险和保持投资组合稳定性至关重要。

过度拟合和模型稳健性

过度拟合和模型稳健性是全球资产管理人工智能市场中持续存在的挑战。当人工智能模型在训练数据上表现异常出色但难以推广到新的、看不见的数据时，就会发生过度拟合，从而导致在现实场景中性能不佳。另一方面，模型稳健性与人工智能模型适应不断变化的市场条件并在市场条件下表现良好的能力有关。鉴于金融市场的动态性质，变化突然且模式不断变化，过度拟合历史数据的人工智能模型可能无法有效应对新的市场条件。在市场崩溃或经济危机等极端事件期间，数据稀缺也可能带来重大挑战。在训练期间未遇到类似事件的 AI 模型可能难以在这些时期提供有意义的见解或预测。为了应对这些挑战，资产管理者必须投资于持续的模型监控、验证和再训练，以确保 AI 模型保持稳健、校准良好并能够处理各种市场情景。监管机构越来越多地审查资产管理中的 AI 驱动模型，进一步强调模型稳健性和合规性的重要性。

总之，全球资产管理人工智能市场面临着与数据质量和可用性、模型可解释性和可解释性以及过度拟合/模型稳健性相关的重大挑战。这些挑战凸显了将 AI 整合到资产管理策略中的复杂性，以及解决这些挑战以充分利用 AI 潜力并有效管理风险的重要性。

关键市场趋势

可解释的 AI (XAI) 实现透明度和合规性

全球资产管理人工智能市场的一个突出趋势是越来越多地采用可解释的 AI (XAI) 来提高透明度并确保遵守监管要求。 XAI 是指旨在为决策和预测提供人类可理解解释的 AI 系统，解决了黑箱 AI 模型的挑战。在资产管理领域，监管审查日益严格，确保 AI 驱动的投资决策能够得到解释和论证至关重要。XAI 技术正成为资产管理 AI 平台不可或缺的一部分，使资产管理者能够理解和传达 AI 生成的投资策略背后的原因。鉴于金融行业的监管要求透明度和问责制，这一趋势尤其重要。例如，美国证券交易委员会的最佳利益监管 (Reg BI) 要求财务顾问以客户的最佳利益行事，并就投资决策提供明确的披露。资产管理者正在利用 XAI 来弥合复杂的 AI 模型与人类理解之间的差距。借助 XAI，他们可以剖析 AI 算法的决策过程，突出影响投资选择的关键因素、变量和数据点。这不仅有助于满足监管要求，而且还能与寻求理解其投资建议背后原理的客户建立信任。

此外，XAI 通过允许资产管理者识别 AI 模型中的潜在偏差或异常来增强风险管理。这种主动方法有助于降低与 AI 驱动的决策相关的风险，确保投资策略符合监管标准和客户的最佳利益。随着监管审查的不断发展，将 XAI 纳入资产管理 AI 解决方案将成为一个关键趋势，使资产管理者能够应对合规挑战并与客户和监管机构建立信任。

可持续投资的 ESG 整合

环境、社会和治理 (ESG) 考虑因素正在迅速成为全球资产管理人工智能市场的主导趋势。ESG 因素涵盖了与公司环境影响、社会责任和公司治理实践相关的一系列标准。资产管理者越来越多地将 ESG 数据和原则纳入其投资策略中，以满足对可持续和负责任投资日益增长的需求。人工智能在 ESG 整合中发挥着关键作用，它使资产管理者能够分析大量数据集并评估公司和资产的 ESG 表现。人工智能算法可以梳理新闻文章、财务报告、社交媒体情绪和其他来源，以评估 ESG 因素如何影响投资机会和风险。这种全面的分析有助于资产管理者做出符合 ESG 目标的明智决策。ESG 融入人工智能驱动的资产管理是由投资者需求和监管变化共同推动的。投资者越来越多地寻求符合其价值观的投资，从而导致以 ESG 为重点的基金激增。各地区的监管机构也在实施与 ESG 因素相关的披露要求，迫使资产管理者在其投资过程中考虑 ESG。此外，人工智能驱动的 ESG 分析使资产管理者能够发现通过传统方法可能无法发现的宝贵见解。这包括识别具有强大 ESG 实践的公司，这些公司可能在长期内超越同行，或检测可能影响投资业绩的 ESG 相关风险。

随着对可持续性和负责任投资的重视程度不断提高，将 ESG 因素整合到人工智能驱动的资产管理策略中预计将成为一种变革趋势，重塑投资决策并使投资组合与环境和社会目标保持一致。

针对精品资产管理公司的定制 AI 解决方案

在全球资产管理人工智能市场中，一个明显的趋势是开发针对精品资产管理公司特定需求的定制 AI 解决方案。虽然大型资产管理公司有资源投资于综合 AI 平台，但较小的精品公司正在寻求在没有大型公司规模的情况下利用 AI 力量的方法。定制的 AI 解决方案旨在解决精品资产管理公司的独特挑战和投资策略。这些解决方案包括人工智能投资组合优化工具、风险评估平台和人工智能驱动的市场情绪分析。

定制化人工智能解决方案的趋势反映了人们认识到人工智能并不是一刀切的解决方案。精品资产管理公司可能拥有专门的投资领域、风险承受能力或客户偏好，需要量身定制的人工智能功能。通过与提供定制选项的人工智能解决方案提供商合作，精品资产管理公司可以获得符合其特定投资目标的尖端技术。此外，这些定制化的人工智能解决方案通常对精品公司更具成本效益，因为它们可以专注于所需的特定功能，从而避免与大规模人工智能实施相关的不必要开支。人工智能技术的普及使精品资产管理公司能够在数据驱动决策日益重要的市场中有效竞争。

随着人工智能的不断发展，精品资产管理公司定制解决方案的趋势可能会扩大，从而使更广泛的公司能够利用人工智能的优势来增强其投资策略和客户服务。

细分洞察

技术洞察

机器学习 (ML) 细分市场在全球资产管理市场人工智能中占据主导地位。

机器学习是一种人工智能，它允许计算机无需明确编程即可学习。ML 算法用于分析大量数据并识别模式和趋势。然后可以使用这些信息进行预测和决策。

ML 在资产管理中的应用有多种，包括：投资组合构建：基于历史数据和其他因素，ML 算法可用于识别和选择可能表现良好的资产。

风险管理：ML 算法可用于识别和评估与不同投资相关的风险。

绩效分析：ML 算法可用于分析投资组合绩效并确定需要改进的领域。ML 细分市场的增长受到多种因素的推动，包括：

数据可用性的提高：随着越来越多的数据生成，ML 算法变得更加准确和强大。计算能力成本的降低：计算能力成本的降低使得在大型数据集上运行 ML 算法变得更加可行。对资产管理解决方案的需求不断增长：对资产管理解决方案的需求不断增长，推动了对基于 ML 的资产管理解决方案的需求。全球资产管理人工智能市场 ML 细分市场的一些主要参与者包括 IBM、SAS 和贝莱德。

自然语言处理 (NLP) 领域也是资产管理领域人工智能的一个重要市场。NLP 算法用于处理和理解人类语言。然后可以使用这些信息生成报告、向投资者提供见解并做出投资决策。NLP 领域的增长受到多种因素的推动，包括：

非结构化数据的可用性不断提高：随着越来越多的数据生成，越来越多的数据是非结构化的。NLP 算法可用于处理和理解非结构化数据，从而为资产管理者提供宝贵的见解。

对社交媒体数据见解的需求不断增长：社交媒体数据可以成为资产管理者宝贵的见解来源。 NLP 算法可用于处理和理解社交媒体数据，从而帮助资产管理者识别趋势并做出更好的投资决策。

全球资产管理人工智能市场 NLP 部分的主要参与者包括 Kensho 和 Sentient Technologies。

其他部分包括资产管理中使用的各种其他人工智能技术，例如计算机视觉和深度学习。这些技术正用于开发新的资产管理解决方案和改进现有解决方案。

这种增长受到多种因素的推动，包括数据可用性的提高、计算能力成本的下降以及对资产管理解决方案的需求不断增长。

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区域见解

北美是全球资产管理人工智能市场中占主导地位的地区。北美资产管理人工智能市场的增长受到多种因素的推动，包括：

资产管理公司高度集中：北美拥有大量资产管理公司，这些公司是资产管理人工智能解决方案的主要消费者。

新技术的早期采用：北美资产管理公司通常是新技术的早期采用者，这推动了对资产管理人工智能解决方案的需求，以帮助他们提高投资业绩并降低风险。领先的资产管理人工智能供应商的存在：北美拥有一些世界领先的资产管理人工智能供应商，如IBM、SAS和贝莱德。

全球资产管理人工智能市场的其他关键地区包括：

欧洲：该地区也是资产管理人工智能的主要市场，许多大型跨国资产管理公司总部设在该地区。

亚太地区：受资产管理人工智能日益采用的推动，该地区预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长该地区的资产管理公司。中东和非洲：预计在预测期内，该地区将以中等复合年增长率增长，这得益于政府对 IT 基础设施的投资不断增加，以及该地区资产管理公司在资产管理中越来越多地采用人工智能。这种增长受到多种因素的推动，包括数据可用性的提高、计算能力成本的下降以及对资产管理解决方案的需求不断增长。

最新发展

• IBM 推出了一套用于资产管理的人工智能 (AI) 解决方案。这些解决方案将帮助资产管理者提高投资业绩、降低风险并实现运营自动化。
• SAS 与 Google Cloud 合作，推出了一个全新的基于云的资产管理人工智能平台。该平台将帮助资产管理者加速数字化转型并提高运营效率。

主要市场参与者

• 贝莱德公司
• 道富银行
• 桥水投资公司
• Two Sigma Investments
• AQR Capital Management
• 景顺有限公司
• 施罗德集团
• 先锋集团
• 高盛资产管理公司
• 摩根士丹利投资管理公司